Надіслати статтю
вул. Інститутська 11, м. Хмельницький, 29016
visnyk.khnu@khmnu.edu.ua
(0382) 67-51-08

ЗАСТОСУВАННЯ ПАКЕТУ R ДЛЯ ЧИСЕЛЬНОГО МОДЕЛЮВАННЯ РЕШІТЧАСТИХ ЗОБРАЖЕНЬ ФЛУОРЕСЦІЮЮЧИХ ПІКСЕЛІВ В КІБЕРФІЗИЧНИХ БІОСЕНСОРНИХ СИСТЕМАХ

APPLICATION OF PACKAGE R FOR NUMERICAL SIMULATION OF LATTICE IMAGES OF FLUORESCENT PIXELS IN CYBER-PHYSICAL BIOSENSOR SYSTEMS

Сторінки: 84-91. Номер: №6, 2019 (279)
Автори:
В.П. МАРЦЕНЮК
Університет в Бєльско-Бялій, Польща
А.С. СВЕРСТЮК, О.М. КУЧВАРА
Тернопільський національний медичний університет імені І.Я. Горбачевського
Н.В. КОЗОДІЙ
Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Г.П. ШМИГЕР
Тернопільський національний педагогічний університет імені Володимира Гнатюка
V.P. MARTSENYUK
University in Belsko Biala, Poland
A.S. SVERSTIUK, O.M. KUCHVARA
Horbachevsky Ternopil National Medical University
N.V. Kozodii
Ternopil Ivan Pulyuy National Technical University
G.P. Shmyger
Ternopil Volodymyr Hnatyuk National Pedagogical University
DOI: https://www.doi.org/10.31891/2307-5732-2019-279-6-84-91
Рецензія/Peer review : 19.12.2019 р.
Надрукована/Printed : 2.01.2020 р.

Анотація мовою оригіналу

В роботі проведено комп’ютерне моделювання решітчастих зображень флуоресціюючих пікселів в кіберфізичній біосенсорній системі на гексагональній решітці з використанням диференціальних рівнянь із запізненням за допомогою пакета R. Предметом дослідження є кіберфізична біосенсорна система на гексагональній решітці з використанням диференціальних рівнянь із запізненням. Метою роботи є дослідження решітчастих зображень флуоресціюючих пікселів в кіберфізичній біосенсорній системі на гексагональній решітці з використанням диференціальних рівнянь із запізненням за допомогою пакета R. Реалізовано комп’ютерну програму «Комп’ютерне моделювання решітчастих зображень флуоресціюючих пікселів в кіберфізичній біосенсорній системі на гексагональній решітці з використанням диференціальних рівнянь із запізненням». Проведено комп’ютерне моделювання досліджуваної моделі, наведено параметри моделі, їх числові значення, а також представлено параметри в пакеті R. Проаналізовано останні дослідження, які стосуються біосенсорів та імуносенсорів, їх видів, та популярність наукових напрямів дослідження протягом останніх років. Незважаючи на величезну різноманітність сучасних фізико-хімічних методів детектування аналітичного сигналу в імуноаналізі найбільш широко використовуються електрохімічні методи, які мають низку незаперечних переваг: висока чутливість і точність, селективність і експресність, невисоку собівартість та універсальність. Описано пакет R як середовище програмування для статистичного аналізу даних із заданими значеннями параметрів моделі біосенсора на гексагональній решітці з використанням диференціальних рівнянь із запізненням. Наведені посилання на корисні сайти та рекомендації по роботі з пакетом R. Результати решітчастих зображень флуоресціюючих пікселів в кіберфізичній біосенсорній системі на гексагональній решітці з використанням диференціальних рівнянь із запізненням дають змогу провести дослідження стійкості моделі біосенсора. За отриманими результатами чисельного моделювання встановлено, що її якісна поведінка суттєво залежить від часу запізнення.
Ключові слова: кіберфізична система, біосенсор, математична модель, диференціальні рівняння, пакет R.

Розширена анотація англійською мовою

The computer simulation of lattice images of fluorescing pixels in a cyberphysical biosensor system on a hexagonal lattice using delayed differential equations using R. The subject of the study is a cyberphysical biosensor system with hexagonal zoning. The aim of this study is to study lattice images of fluorescent pixels in a cyberphysical biosensor system on a hexagonal lattice using delayed differential equations using the R package. The computer program “Computer simulation of fluorescence pixel lattice images in a cyberphysical biosensor system on a hexagonal lattice using delayed differential equations” is implemented. The computer simulation of the studied model is made, the model parameters, their numerical values are presented, and the parameters are presented in the package R. The recent researches concerning the biosensors and immunosensors, their types and the popularity of scientific directions of the research in recent years are analysed. Despite the huge variety of modern physic-chemical methods for detecting the analytical signal in immunoassay, electrochemical methods are widely used, with a number of indisputable advantages: high sensitivity and precision, selectivity and expressiveness, not high cost and versatility. The package R is described as a programming environment for statistical analysis of data with setpoints of the biosensor model parameters on a hexagonal lattice using delayed differential equations. Here are links to useful sites and recommendations for working with R package. The results of the lattice images of fluorescing pixels in a cyber-physical biosensor system on a hexagonal lattice using delayed differential equations make it possible to study the stability of the biosensor model. The numerical simulation results show that its qualitative behaviour is significantly dependent on the delay time.
Keywords: cyber-physical system, biosensor, mathematical model, differential equations, R package.

References

  1. Lee E. A. Cyber physical systems: Design challenges,” Center for Hybrid and Embedded Software Systems. EECS University of California, Berkeley, CA 94720, USA, Tech. Rep. UCB/EECS-2008-8. Jan. 2008, p. 10. URL: https://www2.eecs.berkeley.edu/Pubs/TechRpts/2008/ EECS-2008-8.pdf.
  2. Lee J., Bagheri B., Kao H. A. A cyber-physical systems architecture for industry 4.0-based manufacturing systems. Manufacturing Letters. 2015. vol. 3. p. 18–23. ISSN: 2213-8463. DOI: https://doi.org/10.1016/j.mfglet.2014.12.001. URL: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S221384631400025X.
  3. -Kim D., Kumar P. R. Cyber-physical systems: A perspective at the centennial. Proceedings of the IEEE, no. Special Centennial Issue. 2012. vol. 100. p. 1287–1308. DOI: 10.1109/jproc.2012.2189792. URL: https://doi.org/10.1109/jproc.2012.2189792.
  4. Martsenyuk V.P., Klos-Witkowska A., Sverstiuk A.S. Study of classification of immunosensors from viewpoint of medical tasks. Medical informatics and engineering. 2018. № 1(41). p. 13–19. DOI: https://dx.doi.org/10.11603/mie.1996-1960.2018.1.8887.
  5. Karunakaran Ch., Pandiaraj M., Santharaman P. Chapter 4 Immunosensors Biosensors and Bioelectronics. New York: Elsevier Inc. p. 124.
  6. Kaspar Binz H., Amstutz P., Plückthun A. Engineering novel binding proteins from nonimmunoglobulin domains. Natural Biotechnology. 2005. V. 23. I. 10. P. 1257–1268.
  7. Renberg B., Nordin J., Merca A., Uhlén M., Feldwisch J. Affibody molecules in protein capture microarrays: evaluation of multidomain ligands and different detection formats. Journal of Proteome Resourses. 2007. V. 6. P. 171–179.
  8. Miao Z., Levi J., Cheng Z. Protein scaffold–based molecular probes for cancer molecular imaging. Amino Acids. 2010. V. 1. P. 9.
  9. Binz H.K. Engineered proteins as specific binding reagents. Current Opinion in Biotechnology. 2005. V. 16. P. 459–469.
  10. Dillon P.P., Daly S.J., Manning B.M., O’Kennedy R. Immunoassay for the determination of morphine–3–glucuronide using a surface plasmon resonance-based biosensor. Biosensors and Bioelectronics. 2003. V. 18. P. 217–227.
  11. Tang J., Huang Y., Zhang C., Liu H., Tang D. Amplified impedimetric immunosensor based on instant catalyst for sensitive determination of ochratoxin A. Biosensors and Bioelectronics. 2016. V. 86. P. 386–392.
  12. Liu Y., Raymond R. L., Zenga X. Single Chain Fragment Variable Recombinant Antibody Functionalized Gold Nanoparticles for a Highly Sensitive Colorimetric Immunoassay. Biosensors and Bioelectronics. 2009. V. 24. I. 9. P. 2853–2857.
  13. Jon Sáenz, Santos J. González-Rojí, Sheila Carreno-Madinabeitia, Gabriel Ibarra-Berastegi. Analysis of atmospheric thermodynamics using the R package aiRthermo, Computers & Geosciences, Volume 122, 2019, Pages 113–119, ISSN 0098-3004. URL: https://doi.org/10.1016/j.cageo.2018.10.007.
  14. Carla A.R.S. Fontoura, Gastone Castellani, José C.M. Mombach. The R implementation of the CRAN package PATHChange, a tool to study genetic pathway alterations in transcriptomic data, Computers in Biology and Medicine, Volume 78, 2016, Pages 76–80, ISSN 0010-4825. URL: https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2016.09.010.
  15. Daniel Adler, Duncan Murdoch, et al. rgl: 3D Visualization Using OpenGL. R package version 0.96.0. 2016. URL: https://CRAN.R-project.org/package=rgl.
  16. Martsenyuk V., Klos-Witkowska A., Sverstiuk A. Stability, bifurcation and transition to chaos in a model of immunosensor based on lattice differential equations with delay. Electronic Journal of Qualitative Theory of Differential Equations. 2018. 27. р. 1–31. ISSN: 1417-3875. Scopus, Web of Science. Impact Factor: 0.881. DOI: 10.14232/ejqtde.2018.1.27.
  17. Marcenyuk V. P. Ob ispolzovanii reshetchastyh differencialnyh uravnenij s zapazdyvaniem dlya modelirovaniya immunosensora / I.E. Andrushak, P.N. Zinko, A.S. Sverstyuk // Problemy upravleniya i informatiki : mezhdunarodnyj nauchno-tehnicheskij zhurnal. – 2018. – № 3. – S. 37–45.
  18. Marcenyuk V. P. Podhod k issledovaniyu globalnoj asimptoticheskoj ustojchivosti reshetchatyh differencialnyh uravnenij s zapazdyvaniem dlya modelirovaniya immunosensorov / A.S. Sverstyuk, I.E. Andrushak // Problemy upravleniya i informatiki : mezhdunarodnyj nauchno-tehnicheskij zhurnal. – 2019. – № 1. – S. 62–74.
  19. Martsenyuk V. Cyber-physical model of the immunosensor system at the hexagonal lattice with the use of differential equations of the population dynamics / A. Sverstiuk // Innovative Technologies and Scientific Solutions for Industries. – 2019. – № 1. – R. 75–83.
  20. Sverstiuk A.S. Modeliuvannia kiber-fizychnoi imunosensornoi systemy na priamokutnii reshittsi z vykorystanniam reshitchastykh dyferentsialnykh rivnian iz zapiznenniam / A.S. Sverstiuk // Sensorna elektronika ta mikrosystemni tekhnolohii. – 2019. – № 2. – S. 53–65.
  21. Martseniuk V.P. Kompiuterna model kiber-fizychnoi imunosensornoi systemy z vykorystanniam reshitchastykh dyferentsialnykh rivnian iz zapiznenniam na heksahonalnii reshittsi / A.S. Sverstiuk // Radioelektronika, informatyka, upravlinnia. – 2019. – № 2. – S. 131–139.
  22. Martseniuk V. P. Doslidzhennia fazovykh ploshchyn modeli imunosensora na priamokutnii reshittsi z vykorystanniam dyferentsialnykh rivnian iz zapiznenniam v paketi R / V. P. Martseniuk, A. S. Sverstiuk, N. V. Kozodii, Ye. O. Davydenko // Visnyk Cherkaskoho derzhavnoho tekhnolohichnoho universytetu. – 2019. – № 2. – S. 37-47. – DOI: 10.24025/2306-4412.2.2019.172004
  23. Martseniuk V.P. Vykorystannia paketu R dlia kompiuternoho modeliuvannia kontaktiv antyheniv z antytilamy v kiberfizychnykh imunosensornykh systemakh na priamokutnii reshittsi / A.S. Sverstiuk, N.V. Kozodii, Yu.V. Kravchyk // Visnyk Khmelnytskoho natsionalnoho universytetu. Tekhnichni nauky. –2019. – № 4. – S. 97–105.

Post Author: npetliaks

Translate