非线性动力学改变了我们对许多生物现象的看法;例如,消费者物种共存竞争相同的资源(1),生物模式形成;例如,集群和分化的间充质细胞在pre-cartilage messenchymal凝结在小鸡肢软骨形成(骨模式和形成)2)和心率变异性分析在健康和患病的科目(3)等等。学科的多样性和成功的方法基于非线性动力学、复杂性理论和系统生物学在解决一些困难的问题和回答一些突出问题近年来导致编译一个特殊的体积的概念。
这个特殊的问题是致力于非线性现象在生物学和医学。的研究论文发表在这个问题可以分为两类:(1)论文讨论非线性时间序列分析方法,基于动力系统理论和其他(2)现在的人类行为模型及其潜在的应用程序,生物学和医学。
在这个问题上,k . Friston和f . Ao的神经科学的研究人员关注行动和感知的可能性可以被理解的最小化的表面自由能函数最小化“感觉惊喜”。自由能是一个范围的信息理论测量惊喜抽样数据,生成模型。作者比较两种不同的方法来描述代理行为和预测基于自由能原理和最优控制的强化学习。在第一种情况下,代理人的行为是由表面自由能控制功能,最大限度地减少“感觉惊喜”沿着轨迹相空间的非自治系统,并有很强的波动。惊喜是条件熵的数学定义。在最后一种情况下,代理的适应性行为决定为了最大化一个奖励。
癫痫是大脑的主要障碍影响了大约1%的世界人口和具有重要公共卫生意义。传统的信号分析方法,如焦的计数峰值密度、频率一致性,或光谱分析不可靠的预测。t . Khoa等人在这个问题上,论文描述了一种基于分形维数的方法为主要工具来诊断癫痫。他们的方法结合独立分量与平均滤波算法在预处理步骤。作者表明,这种改进方法可以用来分析诊断癫痫EEG信号。
b . Francesco等人评论的应用线性和非线性指标心率变异性和展示这些索引是有用的在临床实践中使用来自患者的数据。
d·瓦斯科提出了贡献关注一个贝叶斯推断参数马尔可夫链蒙特卡罗方法在流行病学的简单的爵士模型。应用马尔可夫链模型结合SSA并不新鲜。有趣的部分论文是作者成功地使用这种方法麻疹和百日咳流行时间序列数据从60岁英国城市。
k .汉提出了一个仿真模型来理解和控制基于平面图表示的损伤中枢神经系统。作者表明,模型能产生各种病变的增长和逮捕的场景。
a . Bidhendi和r . Korhonen贡献一篇关于非线性变形的细胞在微量吸液管愿望过程来测量其粘弹性性能。本文检视新虎克模型微量吸液管抱负。圆角半径是开幕式上的微量吸液管研究它对细胞的响应建模的影响。作者估计的最优参数模型从干细胞的实验数据。他们的研究结果表明,压缩系数和体积松弛/流体发挥重要作用在单个细胞的变形行为,应考虑在细胞的力学分析。
c·普拉丹等人研究的基本性质记录脑电活动的脑电图(EEG)。线性随机模型和谱估计是最常见的脑电图的分析方法由于其鲁棒性,简单的解释,以及明显的协会,有节奏的行为模式。本文扩展了应用高阶谱为了澄清的隐藏特性EEG信号不出现的随机过程。本文演示了双谱分析的适用性区分混沌系统和过滤噪音和正常脑电图背景活动。
总之,我们注意到这些贡献各自的艺术分支的现状。研究论文出现在这个特殊的问题将作为指南是什么没有跟随这迷人的生物学和医学领域。程序的研究论文通过t . Khoa等人以及c·普拉丹等人可以组合设计一个协议癫痫疾病的诊断。我们希望这本书能利益服务的研究应用生物学和医学领域的工作。
维卡斯•拉伊
Sreenivasan r . Nadar
Ranjit k·阿帕德海耶