ВИКОРИСТАННЯ РІВНЯНЬ ШИДЛОВСКОГО, ЛЕНГМЮРА, МИХАЕЛІСА-МЕНТЕН ДЛЯ ВИЗНАЧЕННЯ ХАРАКТЕРИСТИК ЛІКАРСЬКИХ РЕЧОВИН.
DOI:
https://doi.org/10.18372/2310-5461.68.20442Ключові слова:
адсорбція, ферментативні реакції, поверхневий натяг, математична модель, структурна неідентифікованість параметрівАнотація
У роботі на основі експериментальних та змодельованих даних розглянути питання достовірності визначення коефіцієнтів рівнянь Шидловского, Ленгмюра, Михаеліса-Ментен для характеристик лікарських речовин при малих значеннях незалежних змінних.
Виявлені та поясненні проблеми визначення коефіцієнтів Шидловского, Ленгмюра, Михаеліса-Ментен за різних умов проведення експериментальних дослідів. Представлені результати математичного моделювання кінетики ферментативного каталізу та пропозиції щодо вибору концентраційного інтервалу субстрату.
Встановлено, що для малих значеннях незалежних змінних рівнянь Шидловского, Ленгмюра, Михаеліса-Ментен при визначені визначення коефіцієнтів потрібно враховувати наявність кореляціі між ними. Доведено, що для малих значеннях незалежних змінних рівнянь Шидловского, Ленгмюра, Михаеліса-Ментен виникає структурна неідентифікованість параметрів математичних моделей.
Проведений аналіз форми поверхні функцій цілі досліджених математичних моделей свідчить про наявність каньйону з майже плоским дном, що ускладнює розрахунки достовірних параметрів математичних моделей
Отримані експериментальні результати з вимірювань поверхневого натягу та адсорбції підтверджують можливість виникнення структурної неідентифікованості параметрів математичних моделей.
Подальші дослідження будуть спрямовані на дослідження та аналіз методів отримання достовірних величин параметрів математичних моделей, що може стати важливим кроком при плануванні умов проведення експериментальних дослідів у хімії та хімічної технології фармацевтичних препаратів.
Посилання
Walter E., Pronzato L. Numerical study of parameter identifiability for nonlinear models. Theoretical and Experimental Chemistry. 1987. Vol. 23, no. 4. P. 481–487. DOI: 10.1007/BF00534579.
Saltelli A., Annoni P., Azzini I., Campolongo F., Ratto M., Tarantola S. Recognizing structural non-identifiability: When experiments do not provide information about important parameters in risk models. Risk Analysis. 2019. Vol. 39, no. 9. P. 2058–2074. DOI: 10.1111/risa.13386.
Jacquez J. A., Greif P. Numerical parameter identifiability and estimability: Integrating identifiability, estimation, and experimental design. Mathematical Biosciences. 1985. Vol. 77, no. 1–2. P. 201–227. DOI: 10.1016/0025-5564(85)90098-7.
Бегун С., Сахарук М. Мультиколінеарність та її вплив на оцінку параметрів моделі. Молодий вчений. 2020. № 4 (80). С. 272–276. DOI: 10.32839/2304-5809/2020-4-80-56.
Глушак О. М., Семеняка С. О. Передумови побудови багатофакторної економетричної моделі: дослідження на мультиколінеарність. Фізико-математична освіта. 2018. Вип. 1 (15). С. 171–175. DOI: 10.31110/2413-1571-2018-015-1-031.
Raue A., Kreutz C., Maiwald T., Bachmann J., Schilling M., Klingmüller U., Timmer J. Structural and practical identifiability analysis of partially observed dynamical models by exploiting the profile likelihood. Bioinformatics. 2009. Vol. 25, no. 15. P. 1923–1929. DOI: 10.1093/bioinformatics/btp358.
Miao H., Xia X., Perelson A. S., Wu H. On identifiability of nonlinear ODE models and applications in viral dynamics. SIAM Review. 2011. Vol. 53, no. 1. P. 3–39. DOI: 10.1137/090757009.
Vajda S., Rabitz H., Walter E., Lecourtier Y. Qualitative and quantitative identifiability analysis of nonlinear chemical kinetic models. Chemical Engineering Communications. 1989. Vol. 83, no. 1. P. 191–219.DOI: https://doi.org/10.1080/00986448908940662).
Simpson M. J., Baker R. E., Vittadello S. T., Maclaren O. J. Parameter identifiability and model selection for sigmoid population growth models. Journal of Theoretical Biology. 2021. Vol. 535. Article 110998. DOI: 10.1016/j.jtbi.2021.110998.
Meshkat N., Sullivant S., Eisenberg M. Structural identifiability of models characterizing saturable binding: Comparison of pseudo-steady-state and non-pseudo-steady-state model formulations. Mathematical Biosciences. 2009. Vol. 222, no. 2. P. 61–75. DOI: 10.1016/j.mbs.2009.08.006.
Чумак В. Л., Іванов С. В., Максимюк М. Р. Основи наукових досліджень : підручник. 2-ге вид., виправл. Київ : НАУ, 2012. 360 с. ISBN 978-966-598-806-9.
Чумак В. Л., Іванов С. В., Максимюк М. Р. Колоїдна хімія : підручник. Київ : НАУ, 2015. 456 с. ISBN 979-966-598-905-9.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Науковий журнал дотримується принципів відкритого доступу (Open Access) та забезпечує вільний, негайний і постійний доступ до всіх опублікованих матеріалів без фінансових, технічних або юридичних обмежень для читачів.
Усі статті публікуються у відкритому доступі відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
Авторські права
Автори, які публікують свої роботи в журналі:
-
зберігають за собою авторські права на свої публікації;
-
надають журналу право на перше опублікування статті;
-
погоджуються на поширення матеріалів за ліцензією CC BY 4.0;
-
мають право повторно використовувати, архівувати та поширювати свої роботи (у тому числі в інституційних та тематичних репозитаріях) за умови посилання на первинну публікацію в журналі.
