А.Г. Кроме того, выбрать, наверное, и породы деревьев, которые будут устойчивы.
А.Р. Абсолютно точно. Представляете, какая проблема. Вы дорогие какие-то саженцы привезли, да ещё они откуда-нибудь с юга. И вы не знаете, какие приживутся тут, в наших условиях. А мы по этой величине в зависимости от температурного воздействия их можем отобрать. Причём, с большой точностью, в слепых опытах мы это делали.
С мичуринцами у нас договор был. Мы дали им соответствующий прибор, маленькую такую прищепочку, как мы её называем, спектроскопическую, с помощью которой они могут определить зимостойкость яблоневых саженцев. И они это используют активно, это очень хорошая вещь. Ещё один пример я вам покажу. Вот, допустим, антропогенное загрязнение – соли тяжёлых металлов. Вообще проблема питьевой воды – известная вещь. Бывает же ситуация такая, когда по химическим анализам всё хорошо, а в целом сочетание вредное. Ну и обратная картина.
А.Г. Кроме того, динамические характеристики важны. Сейчас всё хорошо, а через две минуты всё плохо.
А.Р. Конечно, конечно. По частям всё вроде хорошо, а общее впечатление отвратительное. Как в известном анекдоте о впечатлении делегации по поводу завода. «И то хорошо, и это хорошо, а общее впечатление – отвратительное».
Итак, здесь водоём с разной концентрацией йонов меди. Они небольшие в том смысле, что количество клеток – зелёная линия – не меняется. То есть, никто ещё не гибнет, всё хорошо. А по переменной флуоресценции уже идёт падение. Это идёт отравление. За много дней до того, как произошло падение клетки. Это есть экспресс-диагностика, которую можно использовать. Поэтому я сейчас пользуюсь тем, что мы с вами говорим, и мы это продолжение повторяем. Мы готовы это сделать, мы готовы обучить персонал. Это не простые измерения, это не на весах взвесить. Это более сложная вещь. Мы готовы, мы работаем в университете, это наши обязанности. Нам это интересно. И это можно сделать. Растения стоят на перекрёстке дорог и никуда не бегут. Это естественные часовые. Фитапланктон в Москве-реке живёт, и он показывает, что там происходит. И это нужно использовать. И это не наша только выдумка, весь мир перешёл на спектральный метод автоматического мониторинга в режиме реального времени. Ну, и, хоть здесь, может, мы не отстанем. Я уж не знаю.
И последний пример я хотел бы привести такой. Вы знаете о проблеме экологически чистых источников энергии – водород. Уже автомобили на водородном топливе показывают. Откуда брать его? Я думаю, что перспективны будут, конечно, химические дешёвые системы. Биологические тоже не сбрасываются со счёта. Водоросли выделяют водород. Кстати говоря, некоторые водоросли его выделяют, когда начинают голодать, когда им некуда девать электроны. И для того чтобы они не достались кислороду, специальный фермент гидрогинеза передаёт ион водороду. Выделяется молекулярный водород. И, как побочный кислород, молекулярный водород. В культиваторах важно определить время, когда это начинается.
И здесь показано, что начало выделения водорода совпадает (мы недавно это открыли в совместных работах с американцами) с резким падением фотосинтеза. За десять – пятнадцать минут, а времена здесь – часы. Десять, двадцать, сорок часов. За пятнадцать минут резкое падение фотосинтеза, как предварительная такая подготовка. Они показывают – сейчас будем выделять водород. Резко уменьшаем фотосинтез, и будем электроны на водород отдавать.
Заключая, я бы сказал так. Если вернуться опять к проблеме сложных систем, то мы ведём, уже начали работу по моделированию этой системы в целом. Мы знаем, как она устроена. Мы знаем, какие там константы, из экспериментов знаем. В этих условиях методика математического моделирования сложных больших моделей очень перспективна. Потому что то, что мы определим путём подбора констант, с большой вероятностью можно считать, что это соответствует реальным системам. Это эвристическая ценность моделирования, когда вы можете теоретически узнать то, что или трудно экспериментально узнать, или в голову даже не приходит. Это достаточно ценная вещь.
Но в принципе, оказывается, что одна из основных трудностей состоит в том, что мы привыкли считать, что константы неизменны. А вот то, что мы здесь видели, показывает, что возвращение части электронного потока, как ответ на реакцию, означает, что меняется узкое место. Изменяются константы. И я хотел бы это проиллюстрировать немножко несколько фривольным что ли рисунком.
Все бегут на лекцию в Московский университет с пересадкой в метро. А в метро узкое место – это эскалатор. Что это значит? Сколько бы вы поездов не добавляли сюда, если вы не увеличите скорость движения по эскалатору, у вас скорость вообще не увеличится. Вот так регулируется эта система. Хотите увеличить скорость прибытия на лекцию, увеличьте число эскалаторов. Это обычный принцип узкого места. И ещё здесь есть сигнал обратной связи. То, что здесь узкое место, передаётся на вход и говорят: не теряйте время, займитесь чем-то ещё. Идёт изменение топографии системы. Вот в чём трудность моделирования больших систем. Они вроде как стационарные, но константы там могут меняться и, в принципе, на любом этапе. Ну, не на любом, конечно. Но вот здесь показано, куда они бегут. Побежали в библиотеку чего-то читать. В кино тоже – неплохо. Могут бизнесом заняться – тогда конец науке. Потому что в бизнес из науки есть путь, а из бизнеса в науку я чего-то примеров конструктивного возвращения не знаю. Но будем надеяться, что сила и образования нашего, и традиций научных такова, что нам ещё не скоро удастся похоронить науку, несмотря на все недобрые усилия.
А.Г. А сколько времени пройдёт от создания компьютерной модели той сложно действующей системы до попыток синтезирования такой системы? И вообще возможно ли это или это фантастика?
А.Р. Вы знаете, эта проблема сейчас встала. Я могу вам сказать, что у нас на кафедре есть опыт моделирования. Вообще у нас в стране, надо сказать, сильная школа математического моделирования. У нас на кафедре есть небольшая группа, ещё сильная группа в Пущино есть, в физическом институте. Так что с мозгами у нас всё в порядке всегда было. И сейчас там с компьютерами тоже неплохо. Но я вам скажу так. Я думаю, что в целом смоделировать клетку, – до этого ещё, конечно, далековато. И здесь даже не в том дело, что компьютерной мощи может не хватить, а в том, что мы ещё не всё знаем. Слишком большой произвол будет. Если вы посмотрите на карту клеточного метаболизма, голова кругом идёт, конечно. Это нереально. Нереально потому, что мы ещё далеко не все константы знаем и не всё знаем. Но отдельные блоки, функционально осмысленные и биологически имеющие значение – конечно, пришла пора это делать. Вот мы сейчас займёмся фотосинетическим моделированием, есть и другие проекты. И я думаю, года через два-три мы получим реальные результаты.
24.06.03 (хр.00:50:11)
Участники:
Алексей Асафьевич Оскольский – кандидат биологических наук
Соколов Дмитрий Дмитриевич – доктор физико-математических наук
Дмитрий Соколов: Эта история началась года три назад, когда я впервые познакомился с Алексеем Асафьевичем и как-то впервые понял, что действительно между математикой и систематикой растений есть нечто общее. Исходным пунктом является очень большая сложность разнообразия растений. Как ни странно, книжка, по которой определяют одуванчики – это такой увесистый том, который человек с трудом поднимает. А у Алексея Асафьевича есть такой сослуживец – Саша Сенников, мы с ним гуляли на ботанической экскурсии в Нескучном саду, и он на моих глазах нашёл новый вид ястребинок для Москвы и Московской области. А потом мы перешли по мосту через Москва-реку, а на другой стороне такая старая усадьба, по-моему, князей Оболенских, он там нашёл новый для Москвы и Московской области вид одуванчика. Это показывает, насколько это ещё не исследованная область. И это биоразнообразие очень многомерно. Оно и в геологическую историю простирается, мы же не только мгновенный его срез должны изучать, но и распространение по Земле. Мало знать, какие вообще есть виды растений. Нужно знать, какие есть растения здесь и сейчас, и как они сюда заносятся. На насекомых это нам даже лучше известно. Вот к нам проник колорадский жук, и каждый, кто выпалывает картошку на своём участке, знает, что это такое. Он проник и распространился по нашим местам. А также распространяются и растения. Это, пожалуй, самый такой простой момент общности интересов между математикой и ботаникой. Эта область ботаники называется «флористика», она изучает, что где растёт. У меня есть такая хорошая научная знакомая Люда Хорун из Тулы, она собрала за двести лет базу данных по заносным растениям в Тульской области. Она действительно, как говорят математики, представительная. По ней можно количественно изучать, как в Тульскую область заносились виды растений.
