Electroretinosignal simulation model based on the periodically correlated sctochastic process

Розроблено імітаційну модель електроретиносигналу на основі математичної моделі періодично корельованого випадкового процесу, що враховує в собі основні закономірності формування даного сигналу (стохастичність та повторність), а отже, добре узгоджується з досліджуваним явищем і є придатною для тестування алгоритмів її обробки.The simulation model of electroretinosignal based on the periodically correlated stochastic process, as mathematical model, is developed, and it takes into account basic forming regularities of this signal (stochastic and repeatability), also well conforms to the probed phenomenon and is suitable for testing of algorithms for the treatment of this model

Electrocardiosignal simulation model based on the periodically correlated stochastic process

На основі математичної моделі електрокардіосигналу у вигляді періодично корельованого випадкового процесу розроблено його комп’ютерну імітаційну модель, яка враховує у своїй структурі поєднання властивостей стохастичності із повторністю електрокардіосигналу. Використовуючи програмне середовище Matlab, розроблено програму з графічним інтерфейсом, яка імітує електрокардіосигнал за відомими статистичними параметрами для патологій і норм (амплітуди P,Q,R,S,T,U зубців, часові тривалості зубців, амплітудні та часові відхилення) з достовірним відтворенням даних.A computer simulation model which takes into account the combination of stohastic and repeated properties in the electrocardiosignal structure and based on of mathematical model of electrocardiosignal as the periodically correlated random process is developed. The program with a graphic interface, which imitates the electrocardiosignal based on the known statistical parameters for pathologies and norms (amplitudes of P,Q,R,S,T,U indents, indents time duration, amplitudes and time rejections) with the reliable representation of information, is developed.by means of Matlab software environment

Replication of fifteen loci involved in human plasma protein N-glycosylation in 4,802 samples from four cohorts

Human protein glycosylation is a complex process, and its in vivo regulation is poorly understood. Changes in glycosylation patterns are associated with many human diseases and conditions. Understanding the biological determinants of protein glycome provides a basis for future diagnostic and therapeutic applications. Genome-wide association studies (GWAS) allow to study biology via a hypothesis-free search of loci and genetic variants associated with a trait of interest. Sixteen loci were identified by three previous GWAS of human plasma proteome N-glycosylation. However, the possibility that some of these loci are false positives needs to be eliminated by replication studies, which have been limited so far. Here, we use the largest set of samples so far (4,802 individuals) to replicate the previously identified loci. For all but one locus, the expected replication power exceeded 95%. Of the sixteen loci reported previously, fifteen were replicated in our study. For the remaining locus (near the KREMEN1 gene) the replication power was low, and hence replication results were inconclusive. The very high replication rate highlights the general robustness of the GWAS findings as well as the high standards adopted by the community that studies genetic regulation of protein glycosylation. The fifteen replicated loci present a good target for further functional studies. Among these, eight genes encode glycosyltransferases: MGAT5, B3GAT1, FUT8, FUT6, ST6GAL1, B4GALT1, ST3GAL4, and MGAT3. The remaining seven loci offer starting points for further functional follow-up investigation into molecules and mechanisms that regulate human protein N-glycosylation in vivo

Імітаційне моделювання добового пульсового сигналу для задачі верифікації алгоритмів роботи систем довготривалого моніторингу

The imitation model of the daily (24 hours) pulse signal is developed on the basis of its mathematical model in the form of the periodically elongated sums of two functions with normal distribution and exponential attenuation. Unlike existing models this one takes into account the randomness arising as a result of the internal and external noises influence, periodicity related to the nature of the pulse signal generation, changing of the oscillation phase as a result of the vessels stiffness changing, the amplitude of the direct and reflected waves of the human vessels blood flow and the day and night structure (i.e. changes in the human cardiovascular system and brain functioning during the day and night). The imitation model makes it possible, based on known medical parameters, to simulate the daily pulse signals of pathologies and norms for the task of the methods for such signals processing in the long-term monitoring systems verification. This is important in the timely diagnosis of the human vessels state for the correct diseases treatment and prevention. Based on the imitation model and the Matlab environment software the algorithms of the daily pulse signal processing and the corresponding graphical user interface are developed. The magnitudes of the pulse signals amplitude, durations, moments of the blood filling maximum time and a number of the other parameters which are characteristic of the pulse signal direct and reflected waves, as well as the number of the day and night stages and their time duration are the input data for such signals simulation. The testing procedure of the developed software for the daily pulse signals modeling is carried out. It is established that obtained simulated implementation of daily pulse signals provide a complete reproduction of the experimental signals form in time and amplitude parameters of the direct and reflected waves. This gives grounds to assert that the developed imitation model is suitable for using in the long-term monitoring systems.Разработана имитационная модель суточного пульсового сигнала сосудов человека на основе его математической модели в виде периодически удлиненных сумм двух функций нормального распределения с экспоненциальным затуханием. В отличие от существующих моделей эта модель учитывает случайность, которая возникает в результате воздействия внутренних и внешних помех, периодичность связанную с природой порождение пульсового сигнала, изменение фазы колебания как результат изменения жесткости сосудов, амплитуды прямой и отраженной волн кровенаполнения сосудов человека и структуру суток (то есть изменение функционирования сердечно-сосудистой системы и мозга человека в течение суток). Имитационная модель позволяет по известным медицинским параметрам моделировать суточные пульсовые сигналы патологий и нормы для задачи верификации методов обработки таких сигналов в системах длительного мониторинга. Это является важным при своевременном диагностирования состояния сосудов человека для корректности лечения и профилактики заболеваний. На базе имитационной модели и программного обеспечения среды Matlab разработаны алгоритмы обработки суточного пульсового сигнала и соответствующее программное обеспечение с графическим интерфейсом пользователя. Входными данными для моделирования таких сигналов являются величины их амплитуд, длительностей, моментов времени максимального кровенаполнения и ряд других параметров характерных для прямой и отраженной волн пульсового сигнала, а также количество стадий суток и их временные продолжительности. Осуществлена процедура тестирования разработанного программного обеспечения для моделирования суточных пульсовых сигналов. Установлено, что полученные имитированы реализации суточных пульсовых сигналов обеспечивают полное воспроизведение формы экспериментальных сигналов с временными и амплитудными параметрами прямой и отраженной волн. Это дает основания утверждать, что разработанная имитационная модель пригодна для использования в системах длительного мониторинга.Розроблено імітаційну модель добового пульсового сигналу людини на основі його математичної моделі у вигляді періодично подовжених сум двох функцій нормального розподілу із експоненціальним затуханням. На відміну від існуючих ця модель враховує випадковість, яка виникає в результаті впливу внутрішніх та зовнішніх завад, періодичність пов’язану з природою породження пульсового сигналу, зміну фази коливання як результат зміни жорсткості судин, величину амплітуд прямої та відбитої хвиль кровонаповнення судин людини й структуру доби (тобто зміну функціонування серцево-судинної системи та мозку людини впродовж доби). Імітаційна модель дає можливість за відомими медичними параметрами моделювати добові пульсові сигнали патологій і норми для задачі верифікації методів опрацювання таких сигналів у системах довготривалого моніторингу. Це є важливим при своєчасному діагностування стану судин людини задля коректності лікування та профілактики захворювань. На базі імітаційної моделі розроблено алгоритми опрацювання добового пульсового сигналу та відповідне програмне забезпечення із графічним інтерфейсом користувача у середовищі Matlab. Вхідними даними для моделювання таких сигналів є величини їх амплітуд, моментів часу максимального кровонаповнення та ряд інших параметрів, характерних для прямої та відбитої хвиль пульсового сигналу, а також кількість стадій доби та їх тривалості. Здійснено процедуру тестування розробленого програмного забезпечення для моделювання добових пульсових сигналів. Установлено, що отримані імітовані реалізації добових пульсових сигналів забезпечують повне відтворення форми експериментальних сигналів за часовими та амплітудними параметрами прямої та відбитої хвиль. Це дає підстави стверджувати, що розроблена імітаційна модель придатна для використання у системах довготривалого моніторингу

Розвиток методів та алгоритмів обчислення періоду стохастичних біомедичних сигналів для медичних комп’ютерно-діагностичних систем

An method and algorithm for a stochastic biomedical signal period calculation is developed, which characterized by high resolution and performance, suitable for using in biomedical computer diagnostic systems. The method and algorithm is implemented on the basis of determination a minimum of a centered biomedical signal mean values functional variation procedure. The results of existing algorithms operation for biomedical signals period calculation by known methods based on: averaging of time intervals between a biosignal realization maximum values, averaging of intervals between a biosignal amplitude spectra maximum values, averaging of time intervals between a biosignal autocorrelation function maximum values and averaging of time intervals between maximum values of a power spectral density are analyzed. The calculation results obtained by different methods differ, which in turn leads to ambiguous results of the biomedical signal processing. Algorithmic and software designed to calculate the stochastic biomedical signal period makes it possible to reduce the calculation estimates blur in medical computer diagnostic systems, because, unlike the known methods, the developed one has a small scatter of the standard deviation at the biomedical signal ensemble realizations synchronization and lower algorithmic complexity, which leads to calculations performance increasing. The software is implemented in the Matlab environment. The developed algorithm verification procedure is carried out by means of simulation. The verification results 100% confirmed the accuracy of a priori known test signal period determination.Разработан метод и алгоритм вычисления периода стохастического биомедицинского сигнала, который характеризуется высоким разрешением и быстродействием, подходящий для использования в биомедицинских компьютерно-диагностических системах. Метод и алгоритм реализован на основе процедуры поиска минимума функционала вариации средних значений центрированного биомедицинского сигнала. Проанализированы результаты работы существующих алгоритмов вычисления периода биомедицинских сигналов известными методами, в основу которых положено: усреднение интервалов времени между максимальными значениями реализации биосигналов, усреднение интервалов между максимальными значениями амплитудных спектров биосигналов, усреднение интервалов времени между максимальными значениями автокорреляционной функции сигнала и усреднение интервалов времени между максимальными значениями спектральной плотности мощности сигнала. Результаты вычисления для различных методов отличаются между собой, что приводит в дальнейшем к получению неоднозначных результатов обработки биомедицинского сигнала. Разработанное алгоритмическое и программное обеспечение для вычисления периода стохастического биомедицинского сигнала, позволяет уменьшить размытость оценок вычисления в составе медицинских компьютерно-диагностических систем, поскольку, в отличие от известных методов, разработаный метод имеет малый размах среднеквадратичного отклонения при синхронизации ансамбля реализаций биомедицинского сигнала и низкую алгоритмическую сложность, что дает возможность повысить быстродействие вычислений. Программное обеспечение реализовано в среде Matlab. Осуществлена процедура верификации разработанного алгоритма путем имитационного моделирования. Результаты верификации на 100% подтвердили точность определения периода априорно известного тестового сигнала.Розроблено метод та алгоритм обчислення періоду стохастичного біомедичного сигналу, який характеризується високою роздільною здатністю та швидкодією, придатний для використання у біомедичних комп’ютерно-діагностичних системах. Метод та алгоритм реалізовано на основі процедури пошуку мінімуму функціоналу варіації середніх значень центрованого біомедичного сигналу. Проаналізовано результати роботи існуючих алгоритмів обчислення періоду біомедичних сигналів відомими методами, в основу яких покладено: усереднення інтервалів часу між максимальними значеннями реалізації біосигналу, усереднення інтервалів між максимальними значеннями амплітудних спектрів біосигналу, усереднення інтервалів часу між максимальними значеннями автокореляційної функції сигналу та усереднення інтервалів часу між максимальними значеннями спектральної густини потужності сигналу. Результати обчислення для різних методів відрізняються між собою, що призводить в подальшому до отримання неоднозначних результатів обробки біомедичного сигналу. Розроблене алгоритмічне та програмне забезпечення для обчислення періоду стохастичного біомедичного сигналу дає можливість зменшити розмитість оцінок обчислення у складі медичних комп’ютерно-діагностичних систем, оскільки, на відміну від відомих методів, розроблений метод має малий розмах середньоквадратичного відхилення при синхронізації ансамблю реалізацій біомедичного сигналу і нижчу алгоритмічну складність, що дає можливість підвищити швидкодію обчислення. Програмне забезпечення реалізоване в середовищі Matlab. Здійснено процедуру верифікації розробленого алгоритму шляхом імітаційного моделювання. Результати верифікації на 100% підтвердили точність визначення періоду апріорно відомого тестового сигналу

Quaternary-Linked Changes in Structure and Dynamics That Modulate O₂ Migration within Hemoglobin’s Gas Diffusion Tunnels

Atomistic molecular dynamics simulations of diffusion of O₂ from the hemes to the external solvent in the α- and β-subunits of the human hemoglobin (HbA) tetramer reveal transient gas tunnels that are not seen in crystal structures. We find here that the tunnel topology, which encompasses the reported experimental Xe binding cavities, is identical in HbA’s T, R, and R2 quaternary states. However, the O₂ population in the cavities and the preferred O₂ escape portals vary significantly with quaternary structure. For example, most O₂ molecules escape from the T β-subunit via the cavity at the center of the tetramer, but direct exit from the distal heme pocket dominates in the R2 β-subunit. To understand what triggers the quaternary-linked redistribution of O₂ within its tunnels, we examined how the simulated tertiary structure and dynamics of each subunit differs among T, R, and R2 and report that minor adjustments in α-chain dynamics and β-heme position modulate O₂ distribution and escape in HbA. Coupled to the β-heme position, residue βF71 undergoes quaternary-linked conformations that strongly regulate O₂ migration between the β-subunit and HbA’s central cavity. Remarkably, the distal histidine (HisE7) remains in a closed conformation near the α- and β-hemes in all states, but this does not prevent an average of 23, 31, and 46% of O₂ escapes from the distal heme pockets of T, R, and R2, respectively, via several distal portals, with the balance of escapes occurring via the interior tunnels. Furthermore, preventing or restricting the access of O₂ to selected cavities by mutating HisE7 and other heme pocket residues to tryptophan reveals how O₂ migration adjusts to the bulky indole ring and sheds light on the experimental ligand binding kinetics of these variants. Overall, our simulations underscore the high gas porosity of HbA in its T, R, and R2 quaternary states and provide new mechanistic insights into why undergoing transitions among these states likely ensures effective O₂ delivery by this tetrameric protein

Effective Simulations of Gas Diffusion Through Kinetically Accessible Tunnels in Multisubunit Proteins: O₂ Pathways and Escape Routes in T-state Deoxyhemoglobin

The diffusion of small gases to special binding sites within polypeptide matrices pivotally defines the biochemical specificity and reactivity of proteins. We investigate here explicit O₂ diffusion in adult human hemoglobin (HbA) as a case study employing the recently developed temperature-controlled locally enhanced sampling (TLES) method and vary the parameters to greatly increase the simulation efficiency. The method is carefully validated against standard molecular dynamics (MD) simulations and available experimental structural and kinetic data on ligand diffusion in T-state deoxyHbA. The methodology provides a viable alternative approach to traditional MD simulations and/or potential of mean force calculations for: (i) characterizing kinetically accessible diffusion tunnels and escape routes for light ligands in porous proteins; (ii) very large systems when realistic simulations require the inclusion of multiple subunits of a protein; and (iii) proteins that access short-lived conformations relative to the simulation time. In the case of T-state deoxyHbA, we find distinct ligand diffusion tunnels consistent with the experimentally observed disparate Xe cavities in the α- and β-subunits. We identify two distal barriers including the distal histidine (E7) that control access to the heme. The multiple escape routes uncovered by our simulations call for a review of the current popular hypothesis on ligand escape from hemoglobin. Larger deviations from the crystal structure during simulated diffusion in isolated α- and β-subunits highlight the dampening effects of subunit interactions and the importance of including all subunits of multisubunit proteins to map realistic kinetically accessible diffusion tunnels and escape routes