Введение
1. Обзор литературы 12
1.1. Вирусная динамика 12
1.2. Перекрестное связывание 15
1.3. Передача сигнала через Т-клеточный рецептор 18
1.4. Построение моделей идиотипических сетей 21
1.5. Исследование принципов специфичного распознавания своего и чужого. Условия полноты репертуара рецепторов 23
1.6. Пролиферация клеток. Анализ CFSE-данных 25
1.7. Дифференцировка ТЫ/ТЪ2 26
1.8. Компьютерное моделирование с помощью многоагентных систем 28
1.9. Отечественная математическая иммунология 30
1.10. Новые перспективы
2. Модель пролиферации неоднородной клеточной популяции 33
3. Процесс формирования иммунной памяти Т-лимфоцитов и его зависимость от числа пройденных клетками делений
3.1. Введение 37
3.2. Описание модели 37
3.3. Результаты 40
4. Математическая модель гуморального иммунного ответа 42
4.1. Схема описываемых процессов 42
4.2. Математическая модель 44
4.3. Заключение 50
5. Математическая модель иммунного ответа при системной красной волчанки 51
5.1. Факторы патогенеза системной красной волчанки 51
5.2. Модель 53
5.3. Определение значений параметров и заранее заданных функций 58
5.4. Результаты исследования патогенеза СКВ 63
5.4.1. Значение Th 17-типа иммунного ответа 63
5.4.2. Исследование динамики формирования иммунных комплексов: взаимодействие с системой комплимента 65
5.4.3. Исследование динамики элиминации иммунных комплексов: значение эритроцетарного рецептора CR1 66
5.5. Заключение 61
6. Математическая модель иммунного ответа 68
6.1. Схема описываемых процессов 68
6.2. Математическая модель 70
6.3. Заключение 73
7. Численные методы и программная реализация 75
7.1. Постановка задачи 75
7.2. Дифференцирование ОДУ 75
7.3. Решение уравнений в частных производных 76
7.4. Интегрирование 76
7.5. Программная реализация: создание комплекса средств для проведения виртуальных исследований 77
Заключение 78
Список рисунков 80
Список таблиц 81
Литература 82
