пятница, 4 октября 2013 г.



БИНАРНЫЕ  СУБАЛФАВИТЫ ГЕНЕТИЧЕСКОГО КОДА, ЗАКОНЫ МЕНДЕЛЯ, ГЕНЕТИЧЕСКАЯ ОБУСЛОВЛЕННОСТЬ КВАНТОВОГО СОЗНАНИЯ И МОДЕЛЬ РАЗДВОЕНИЯ ЛИЧНОСТИ В НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЕ ТИПА «ЭМБРИОН»

В.Д.Цыганков, к.т.н., член-корр. МАИ, НПК «БИОМЕДИС» (Москва), embrion10@list.ru

«К вопросу о вырожденности генетического кода и ее отражении в структуре «ЭМБРИОНА».  Идея базируется на феноменологии генетического кода, наделенного алфавитами разного уровня. Речь идет об отражении в нейрокомпьютере фундаментального принципа иерархической организации биологических систем».
                                  С.В.Петухов, д.ф.-м.н., лауреат Гсударственной премии СССР (из письма автору)

Триплетный генетический код, реализованный природой в молекулах РНК и ДНК, выполняет две важнейшие функции в эволюции живого вещества, живой материи: управление процессами дифференцировки в многоклеточном организме, синхронизации во времени и в пространстве взаимодействующих компонентов реакций, органелл клеток и самих клеток в онтогенезе, а также высоконадежная, помехоустойчива передача наследственной информации между поколениями клеток и организмов в филогенезе.
Матричное представление системы генетического кодирования открывает перспективу взаимного обогащения достижений, как в области помехоустойчивой эффективной дискретной обработки сигналов, так и в области молекулярной генетики (Петухов С.В., 2001. 2008) [1, 2].
В виду общности вида базовых матриц 4-х букв - нуклеотидов алфавита генетического кода живых систем и нейрокомпьютера «ЭМБРИОН» (Цыганков В.Д., 1993, 2009) [3, 4], также естественно обнаружить и исследовать наличие бинарных субалфавитов в нейрокомпьютере, подобных открытым ([2] параграф 1.2. стр. 23) в естественном генетическом алфавите.







1.СУБАЛФАВИТЫ В ГЕНЕТИЧЕСКОМ КОДЕ И В НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЕ

Молекулярно-генетическая система живого вещества на уровне мультиплетов содержит, как минимум, семь следующих алфавитов, являющиеся или самостоятельными, или входят в состав сложной генетической системы:
- 64-буквенный алфавит кодонов или триплетов.
- 20-буквенный алфавит аминокислот,
- 4-буквенный алфавит азотистых оснований или нуклеотидов,
- 2-буквенный алфавит пуринов и пиримидинов,
- 2-буквенный алфавит «кето» и «амино»,
- 2-буквенный  алфавит слабых и сильных «корней» триплетов,
- 2-буквенный алфавит сильных и слабых водородных связей.

Если перейти на более высокий уровень организации живых генетических структур, то возникают объекты или буквы новых алфавитов. Это аллели, гаметы, зиготы, гены, т.е. алфавиты генотипов, из букв которых образуются сложные биологические конструкции или системы в соответствии с законами Менделя.
Однако, возвратимся к основному генетическому коду. Напомним читателю о том, что общий вид базовой матрицы четырех нуклеотидов [1] совпадает с видом базовой матрицы четырех G-операторов нейрокомпьютера (рис. 1 и рис. 2) [4].

Рис. 1. Базовые матрицы четырех нуклеотидов генетического кода и                                                   четырех G-операторов нейрокомпьютера



Рис. 2. Четырехбуквенный алфавит G-операторов базовой генетической матрицы нейрокомпьютера
Справа на рис.1 с) двоичными кодами обозначены возможные состояния возбуждения или наличия энергетического потенциала 1, а также состояния торможения или отсутствия энергии 0 у пары взаимосвязанных триггеров SP. Первый триггер (верхний) Т1 = S представляет на рис. 2 состояние внешней среды, обозначенный буквами а, а следующий за ним (нижний) триггер T2 = P0 представляет состояние внутренней среды (клетки, организма),  обозначенный в виде кружков буквами b [4].
Элементарный четырехбуквенный алфавит G-операторов нейрокомпьютерного генетического кода разбивается, также как и у С.В.Петухова [2], как минимум, на три более простых бинарных или, как их называет С.В.Петухов, оппозиционных алфавита. Абсолютно с теми же числовыми значениями в клетках числовых матриц. Покажем это.
1.Первый признак, по которому выделяется один из трех субалфавитов, пиримидиновость или число колец, которых у пуринов A, G два, а у пиримидинов C, U одно.  По данному признаку биологические базовые матрицы имеют вид, показанные на рис. 3 вверху.
Подобно пиримидиновому признаку, в нейрокомпьютерной электронной базовой матрице, общим оппозиционным признаком является наличие или отсутствие возбужденного 1, единичного состояния P0 нижнего Т2 триггера.  Таки образом, два нечетных оператора G1, G3 образуют подгруппу «электронных пиримидинов» с первым признаком равным 11. Два других четных оператора G2, G4, естественно, находящиеся в невозбужденном 0, сброшенном состоянии, имеют первый признак 01 и относятся к «электронным пуринам».


Рис.3. Электронный признак пиримидиновости

2.Второй признак выделения субалфавита – аминомутируемость (отщепление аминогруппы NH2).  На рис 4 видны свойства электронных G-операторов с подобным 2-м числовым значениям второго признака.

Рис. 4. «Электронная мутируемость» G-операторов



Операторы G1 и G2 образуют подгруппу двух 12 «электронных мутируемых операторов» по второму признаку. У этих операторов верхний триггер Т1 в SP-паре  находится в 1 или в возбужденном состоянии.
3.Третий признак комплементарности или принцип образования сильных, с 3-мя, и слабыми, с 2-мя водородными связями пар комплементарных нуклеотидов в молекуле ДНК. На рис. 5 видна диагональная C=G=3, A=U=2 симметрия по данному признаку у нуклеотидов. Такая же диагональная симметрия по модулю невязки имеется и у операторов G1 = G4 = 3, G2 = G3 = 2 нейрокомпьютера «ЭМБРИОН».

Рис. 5. Сильные и слабые комплементарные связи

Для электронных комплементарных G1 и G2 операторов для данного признака необходимо сделать особое замечание. Комплементарность при образовании сложных, составных взаимодействующих кодов-слов в нейрокомпьютере определяется векторным параметром, который назван нами ранее, до 1993 года, невязкой J [3]. Это параметр новизны, неравновесности или дополнительности (комплементарности) для двух взаимодействующих i-х каналов (разрядов) или n-канальных слов нейрокомпьютера. Оператор G1 = 11 представляет собой обычное двоичное число 3, в то же время, оператор G2 =10 – это двоичное число 2. Нижние в базовой электронной матрице два оператора G3 и G4 – это те же, переставленные в строке местами операторы, что и в верхней строке, но сигнал у них снимается с «нулевых» или инверсных выходов триггеров. Поэтому в матрице у чисел 2 и 3 стоят знаки «минус». Здесь можно еще много написать о роли невязки при образовании сложных электронных схем и комплексов, и роли ее в динамике взаимодействий, генерации так называемых автором «нейронных импринт-сетей» определенной конфигурации.
Однако, подведем предварительные сравнительные итоги рассмотрения внутренних механизмов образования бинарных субалфавитов в генетике и в электронных структурах.
На рис. 6 в Таблице 1 представлены из [2] обобщенные результаты С.В.Петухова по бинарным субалфавитам нуклеотидов генетического кода по трем выше рассмотренным биофизическим и биохимическим признакам. Для наглядного сравнения, на рис. 7 представлена аналогичная Таблица 2  по бинарным субалфавитам электронных генетических G-операторов нейрокомпьютера «ЭМБРИОН», назовем их условно «электронными нуклеотидами», по трем рассмотренным схемотехническим электронным признакам.


Рис. 6. Генетические субалфавиты С.В.Петухова[2]






Рис. 7. Генетические субалфавиты G-операторов нейрокомпьютера «ЭМБРИОН»



Примечание. Небольшое графическое отличие нашей таблицы 2 в изменении порядка расположения столбцов G-операторов со значениями признаков, и поворот по часовой стрелке на 900 рисунка справа для приведения расположения нуклеотидов в соответствие с базовой генетической матрицей рис. 1. Здесь цифры 1, 2, 3 у двойных связей – это номера признаков, по которым  эквивалентны (двойная черта) операторы-нуклеотиды.
Наличие ряда субалфавитов позволяет живой системе реализовывать многоканальную помехоустойчивую обработку информации. Примером может служить параллельное трехканальное кодирования в виде черных квадратов номеров признаков номера конкретного субалфавита в фрагменте последовательности «букв» в гене инсулина (рис. 8).



Рис. 8. Параллельное трехканальное, в виде черных посылок,                                                        кодирование последовательности нуклеотидов в гене инсулина

2.МОДЕЛИРОВАНИЕ ЗАКОНОВ МЕНДЕЛЯ *

Известны три генетических закона наследования признаков, установленные Менделем.
Первый закон Менделя или закон расщепления признаков гласит:

Гетерозигота во время мейоза при образовании гамет расщепляет свою пару аллелей ПОРОВНУ между ними.

Имеется другая формулировка этого закона, который еще называется законом единообразия или доминирования аллелей одного из родителей:

Потомки гомозиготных по разным аллелям родителей ПОХОЖИ друг на друга. Их фенотип определяют ДОМИНАНТНЫЕ АЛЛЕЛИ одного из родителей.

Для моделирования на нейрокомпьютере «ЭМБРИОН» указанного закона можно применить простой двухканальный (двухразрядный n=2) квантовый нейрокомпьютер с сенсорной матрицей (СМ), содержащей всего одну (m=1) или две (m=2) строки. Наследственность квантуется как и всякое вещество и энергия.
На рис. 9 показаны три из 16-ти возможных базовых, так названных мною, генетически детерминированных сетевых нейронных возбуждений или импринт-етей. Эти простые сетевые структуры воспроизводят идею механизма симметричного расщепления аллелей в соотношении 1:1 в первом поколении (при U = 1) и формирование соотношений генотипов 3А:1а и 1АА:2Аа:1аа во втором поколении (при U=2).
Второй закон Менделя. Последние выше полученные соотношения установлены вторым законом Менделя или законом перекомбинирования признаков, т. е. независимого расхождения или независимого расщепления, который гласит:

Потомки, полученные от скрещивания моногибридов первого поколения, образуют сходные с родителями группы в отношении 3А:1а. Три четверти потомков обладают доминантными признаками.

Второй генетический закон Менделя называют «игрой жизни».

*  Материал этого раздела заимствован из  [4].  2001


Рис. 9. Моделирование расщепление аллелей в нейронных
импринт-сетях нейрокомпьютера

Второй закон или механизм является главным источником наследственных вариаций в природе и является основой многочисленных устремлений селекционеров растений и животных соединить в одной породе, сорте или особе лучшие качества, признаки ряда других. Этот закон позволяет прогнозировать вероятность появления в последующем поколении той или иной комбинации отцовских и материнских генов.
Для более глубокого и наглядного моделирования механизмов перекомбинирования аллелей, рассмотрим следующие видоизменения нашей нейрокомпьютерной модели. В отдельные разряды регистров памяти Ро и матрицы СМ нейрокомпьютера будем записывать не двоичные символы или числа «0» или «1», а буквы нового более высокого уровня генетического алфавита – буквенные символы- коды признаков аллелей (рис. 10). Регистр Ро и строка СМ теперь будут выступать в роли хромосом, в которых локусы и гены, где находятся аллели. Это коды признаков, роль которых выполняют различные состояния отдельных разрядов-каналов многоканальных регистров. Совокупность взаимодействующих Ро и S регистров можно представить себе в виде монозиготы или герерозиготы, в зависимости от набора букв-признаков аллелей. Отдельные разряды могут моделировать пыльцу и семечко при опылении (как в опытах Менделя в левой части рис. 10а). Здесь число NS – размер популяции или число гамет.


Рис. 10. Моделирование опытов Менделя а) на 2-х канальном нейрокомпьютере б)

При попадании одного NS = 1 сканирующего импульса в 1-й слева  на рис. 10б) с символом аллеля а канал-разряд двухразрядного регистра Ро, в него переносится из регистра S1 символ аллеля А, который замещает, мутирует или, точнее, модифицирует в хромосоме Ро ее символ, и проявляет таким образом свою доминантность. Он стирает или подавляет проявление в потомстве рецессивного, отсутствующего аллеля.
Слои нейронной сети выступают в роли модели поколений. При U=1 – это потомки первого поколения, а при U=2, соответственно, – потомки второго поколения. Каждый виртуальный нейрон в слое (овал с буквами аллелей) моделирует зиготу или будущий зародыш нового индивида или гамету с тем или иным набором 1аа или 1АА генетических признаков или аллелей, т.е. генотип. Например, если доминирует ген А, то он порождает фенотипическую группу или 2Аа, т. е. фенотип.
Если важны не только пары разных аллелей (Аа), но и их порядок расположения в локусе (Аа, аА), то можно еще более детально смоделировать отдельные фазы мейоза (деления половой клетки), когда образуются новые комбинации и получаются соотношения потомства в генотипах такого вида 1:1:1:1 (рис. 10а). Если же перестановка таких аллелей в фенотипе не проявляется, то в потомстве будут наблюдаться другие соотношения, вида 1АА:2Аа:1аа или 1:2:1.
На рис. 11 состояния регистров Р1 и S1 – это гаметы родителей. В первую метафазу мейоза порождаются гаметы гибридов родителей, а во вторую фазу (Р2 и S2) формируются гаметы с чистым генотипом родителей. Их сочетание определяет творец – случай! В зависимости от вида исходной пары аллелей Р1 и S1, в результате мейоза возможны 16 вариантов типов четверок гамет (решетка или матрица Пеннета).

Рис. 11. Моделирование отдельных фаз мейоза зиготы

Третий закон Менделя. Теперь нам осталось показать, что нейронные сети нейрокомпьютера «ЭМБРИОН» позволяют моделировать и третий закон Менделя или независимое распределение генов при полигибридном скрещивании. Этот закон гласит:
Каждая пара алламорфных генов наследуется независимо от другой пары генов.
На рис. 11б) приведен пример реализации на двухразрядном нейрокомпьютере исходного набора из 4-х гамет в виде строки и столбца матрицы генотипов во второй фазе мейоза гетерозиготы. Потомки или клетки матрицы можно получить, подавая на входы регистров Р и S все пары аллелей родителей, т.е. потомков первого поколения (первой фазы мейоза) в виде случайной последовательности с соотношением частот 3:1. Результатом Х на выходе нейрокомпьютера будет генотип в виде последовательной записи в один регистр всех четырех типов аллелей. Этот регистр можно считать одним локусом гена хромосомы. Возможно получение такого же результата на 3-х и 4-х разрядных нейрокомпьютерах, но это уже тема отдельного исследования нейрокомпьютерных моделей наследственности.
При дигибридном скрещивании соотношение генотипов в потомстве будет 9:3:3:1, а при тригибридном скрещивании квантование генотипов потомков будет выражаться следующим определенным, конкретным набором целых чисел 27:9:9:9:3:3:3:1. При множественных наборах генов расщепление идет по следующей полигибридной схеме. При любом числе n различных аллелей в первом поколении всегда будет доля 1/2n каждого типа признаков, а во втором поколении при n =2 будет 1/2n х 1/2n = 1/16; при n=3 во втором поколении будет 1/64, а для n=4 во втором поколении будет 1/256 типов и т.д. На рис. 12 показана полная матрица Пеннета всех возможных генотипов во втором поколении при дигибридном скрещивании.



Рис. 12.Возможные генотипы второго поколения при дигибридном скрещивании

В заключение данного раздела рассмотрим еще нейрокомпьютерную модель образования групп крови и генотипов людей по данному признаку.
Вопросы совместимости групп крови различных людей, вопросы подбора донора для переливания крови, или проблема выбора партнера в браке по группе крови для предотвращения передачи детям поврежденных генов, исключительно актуальны.
Известно, что в клетках крови человека могут содержаться два типа антигенов А и В, или их вовсе может и не быть – 0. Исходя из  этого, возможны четыре группы крови у людей, в зависимости от наличия или отсутствия тех или иных антител в сыворотке крови. Это нижеследующие возможные сочетания антигенов и антител в крови, в зависимости от номера группы (рис. 13).

Рис. 13. Четыре группы крови человека
В связи с этим, возможны следующие генотипы людей и им соответствующие группы крови (рис. 14).



Рис. 14. Генотип и группа крови

Каждый А и В ген обуславливает появление своего характерного антигена, независимо от гена-партнера. Ген 0 не продуцирует антигена. В присутствии генов А и В он рецессирует, т.е. становится необнаружим. Индивиды с группами крови А или В могут иметь два различных генотипа, в зависимости от того, являются ли они гетерозиготными по гену 0 или нет. Это имеет очень большое значение в медико - биологических экспертизах.
На рис. 15 показана нейрокомпьютерная модель образования четырех групп крови при наличии трех возможных генов А, В и 0.
Рис. 15. Нейросеть, моделирующая  образования четырех групп крови человека

В регистре Ро представлена 0-я (IV) группа крови, в клетках которого нет антигенов, но в сыворотке имеется два антитела А и В. В строке регистра S1 сенсорной матрицы СМ представлены аллели генов А и В групп крови. На выходе Х нейронной сети получены все возможные для данного случая группы крови человека.

2.     ГЕНЕТИЧЕСКАЯ ПРИРОДА КВАНТОВОГО СОЗНАНИЯ И МЕХАНИЗМ РАЗДВОЕНИЕ ЛИЧНОСТИ
Нижеследующие результаты экспериментальных исследований, по мнению автора, возможно, помогут понять интимные мозговые механизмы сознания и формирования квантовой психологии поведения [7].
Сознание, по мнению автора, представляет собой поток системоквантов (по К.В.Судакову) элементарных квантовых переходов или скачков типа рецепторное «восприятие - действие» в виде мышечного движения. Рецепторными полями (РП) в нейрокомпьютере являются бинарные коды-образы сенсорной матрицы СМ, представленной в виде базовой генетической матрицы дуплетов 4-х типов G-операторов или нейрокомпьютерных «нуклеотидов» (рис. 16).

Рис. 16. Образование дуплетной базовой генетической матрицы нейрокомпьютера             из 4-х G-операторов - «нуклеотидов»

Активирование каждого гена или дуплетной ячейки генетической матрицы (рис. 16) возбуждает соответствующую нейронную активность в виде возбуждения своей импринт-сети (рис. 17).

Рис. 17. Нейронные импринт-сети всех элементов генетической матрицы дуплетов

Представим себе, что сознание конкретной личности детерминируется, например, одной из ячеек генетической матрицы, а в случае триплетного кода , это будет клетка или ячейка матрицы из 64 элементов (рис. 18).


Рис. 18.Генетическая матрица живого на земле.

Этому состянию сознания будет соответствовать своя нейронная импринт-сеть возбуждения со своими вероятностями видов поведения или активности [4]. Представим две невзаимодействующие личности, каждая со своим индивидуальными сознанием и поведением (рис. 19).

Рис. 19. Экспрессия «генов сознания» личностей А и П, и возбуждение их импринт-сетей
Теперь создадим условия для их сенсорного взаимодействия (рис. 20).





Рис. 20. Механизм раздвоения личности и образования «виртуально мозга»

Как видно из рисунка 20, обоюдное перекрестное сенсорное воздействие через сенсорные матрицы СМ каждой личности модифицируют структуры нейронных импринт-сетей каждого индивида, образуя из них инстинктивные цепочки поведения, и меняют величины их двигательной активности, выраженные через относительную частоту импульсации выходных мотонейронов сети. У каждой личности сохраняются изначально присущие ей виды поведения, но с измененными вероятностями событий, и, кроме того, появляется в мозгу каждого индивида виртуальая зона возбуждения (вытянутый овал с тремя белыми кружками в нижнем ряду рис. 20) в виде специфической сети, порождаемая взаимным сенсорным влиянием. У личности А появились два новых вида поведения (00) и (10), У личности П появилось также новое поведение (10), причем общее для обоих взаимодействующих субъекта. Эта общая тройка (00), (10), (10) активности поведения со своими вероятностями, соответственно, 0.1/4;.0.4/4; 0.4/4, образует этот самый распределенный по субстратам индивидуальных мозгов единый информационный объект или «виртуальный мозг» [10] нервного возбуждения. Как видно из рисунка, каждая личность раздваивается, что нейрофизиологически выражается в появлении в мозге каждой личности А и П второго очага возбуждения в его взаимосвязанных нейронных сетевых структурах.

Основные выводы.
 А.Сравнение данных обеих таблиц 1 и 2 свидетельствует о том, что;
1. Подтверждено наличие в нейрокомпьютере «ЭМБРИОН» трех бинарных субалфавитов базовой генетической матрицы генетического кода нейрокомпьютера, аналогичного генетическому коду природных живых систем.
2. Структура и численные значения показателей субалфавитов нейрокомпьютера «ЭМБРИОН» полностью идентичны таким же числовым показателям для субалфавитов естественного генетического кода, представленного в матричном виде. Поэтому «Алгебра живой материи», разработанная и представленная С.В.Петуховым в [1, 2] как универсальный математический аппарат описания и исследования природных биоинформационных процессов полностью применим к описанию и расчетам физических процессов и информационным в нейрокомпьютере.
3. Все обозначенные и описанные С.В.Петуховым [2] разнообразные и перспективные области возможного эффективного применения «Алгебры живого» становятся реально достижимыми. Это расширяет диапазон областей практического и эффективного применения нейрокомпьютера «ЭМБРИОН», кроме описанных в [3, 4, 5, 6].
Б.Нейрокомпьютер типа «ЭМБРИОН», при использовании субалфавитов и алфавитов генетического кода живой материи более высокого уровня, позволяет наглядно и количественно моделировать основные генетические законы Менделя и другие закономерности квантовой психологии [7].
В.Реализация в квантовом нейрокомпьютере «ЭМБРИОН» [8] квантовой модели сознания А.А.Гуца [9] позволило предложить и смоделировать один из возможных механизмов феномена раздвоения личности [10].

Литература
1.Петухов С.В.  Бипериодическая  таблица генетического кода и число протонов. Молодежный книжный центр. М. 2001.
2.Петухов С.В.  Матричная генетика, Алгебры генетического кода, Помехоустойчивость. РАН. М. 2008.
3.Цыганков В.Д. Нейрокомпьютер и его применение. Сод Систем. М. 1993.
4.Цыганков В.Д. Нейрокомпьютер и мозг. СИНТЕГ. М. 2001.
5.Цыганков В.Д. Виртуальный нейрокомпьютер «ЭМБРИОН». СИНТЕГ. М. 2005.
6.Цыганков В.Д. Нейробионика нейрокомпьютера. Юго-Восток-Сервис. М. 2009.
7.Р.Уилсон Квантовая психологи. Янус. «София». М.1999.
8.Владимир Цыганков Квантовые вычисления на нейрокомпьютере.  Нейрочип и его работа. LAP LAMPERT. Academic Publishing. GmbH &Co.          Saarbrucken. 2012.
9.Гуц А.А. Квантовая кибернетика. ОмГУ. Омск. 2008.
10.Коёкина О.и. Виртуальный мозг //ж.-л «Сознание и физическая реальность».            № 1.1997.


                        30 марта 2012 г.