द्विभाजन सिद्धांत के जैविक अनुप्रयोग: Difference between revisions

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[[द्विभाजन सिद्धांत]] के जैविक अनुप्रयोग गतिशील प्रणालियों के रूप में तैयार किए गए जैविक नेटवर्क के व्यवहार को समझने के लिए एक रूपरेखा प्रदान करते हैं। एक जैविक प्रणाली के संदर्भ में, द्विभाजन सिद्धांत बताता है कि कैसे इनपुट पैरामीटर में छोटे परिवर्तन प्रणाली के व्यवहार में द्विभाजन या गुणात्मक परिवर्तन का कारण बन सकते हैं। सिस्टम आउटपुट में नाटकीय परिवर्तन करने की क्षमता अक्सर जीव के कार्य के लिए आवश्यक होती है, और इसलिए [[कोशिका चक्र में जैव रासायनिक स्विच]] जैसे जैविक नेटवर्क में द्विभाजन सर्वव्यापी होते हैं।
'''[[द्विभाजन सिद्धांत]] के जैविक अनुप्रयोग''' गतिशील प्रणालियों के रूप में तैयार किए गए जैविक नेटवर्क के व्यवहार को समझने के लिए रूपरेखा प्रदान करते हैं। जैविक प्रणाली के संदर्भ में, द्विभाजन सिद्धांत बताता है कि कैसे इनपुट मापदंड में छोटे परिवर्तन प्रणाली के व्यवहार में द्विभाजन या गुणात्मक परिवर्तन का कारण बन सकते हैं। इस प्रकार प्रणाली आउटपुट में नाटकीय परिवर्तन करने की क्षमता अधिकांशतः जीव के कार्य के लिए आवश्यक होती है, और इसलिए [[कोशिका चक्र में जैव रासायनिक स्विच]] जैसे जैविक नेटवर्क में द्विभाजन सर्वव्यापी होते हैं।


==जैविक नेटवर्क और गतिशील प्रणालियाँ==
==जैविक नेटवर्क और गतिशील प्रणालियाँ                                                                 ==
जैविक नेटवर्क [[विकास]] से उत्पन्न होते हैं और इसलिए इसमें मानव द्वारा डिज़ाइन किए गए नेटवर्क, जैसे [[विद्युत नेटवर्क]] की तुलना में कम मानकीकृत घटक और संभावित रूप से अधिक जटिल इंटरैक्शन होते हैं। सेलुलर स्तर पर, नेटवर्क के घटकों में बड़ी संख्या में प्रोटीन शामिल हो सकते हैं, जिनमें से कई जीवों के बीच भिन्न होते हैं। नेटवर्क इंटरैक्शन तब होता है जब एक या अधिक प्रोटीन प्रतिलेखन (आनुवंशिकी), [[अनुवाद (जीव विज्ञान)]], [[प्रोटीन लक्ष्यीकरण]], [[फास्फारिलीकरण]] या अन्य तंत्रों के माध्यम से दूसरे के कार्य को प्रभावित करते हैं। ये अंतःक्रियाएं या तो किसी तरह से लक्ष्य प्रोटीन की क्रिया को सक्रिय करती हैं या बाधित करती हैं। जबकि मनुष्य सरलता और व्यवस्था की चिंता के साथ नेटवर्क बनाते हैं, जैविक नेटवर्क विकास के दौरान अतिरेक और जटिलता प्राप्त करते हैं। इसलिए, किसी जैविक नेटवर्क के संगठन के ज्ञान से उसके मात्रात्मक व्यवहार की भविष्यवाणी करना असंभव हो सकता है। इसी तरह, इसके संगठन का पूरी तरह से इसके व्यवहार से वर्णन करना असंभव है, हालांकि व्यवहार कुछ नेटवर्क रूपांकनों की उपस्थिति का संकेत दे सकता है।
जैविक नेटवर्क [[विकास]] से उत्पन्न होते हैं और इसलिए इसमें मानव द्वारा डिज़ाइन किए गए नेटवर्क, जैसे [[विद्युत नेटवर्क]] की तुलना में कम मानकीकृत घटक और संभावित रूप से अधिक सम्मिश्र इंटरैक्शन होते हैं। सेलुलर स्तर पर, नेटवर्क के घटकों में बड़ी संख्या में प्रोटीन सम्मिलित हो सकते हैं, जिनमें से कई जीवों के बीच भिन्न होते हैं। नेटवर्क इंटरैक्शन तब होता है जब या अधिक प्रोटीन प्रतिलेखन (आनुवंशिकी), [[अनुवाद (जीव विज्ञान)]], [[प्रोटीन लक्ष्यीकरण]], [[फास्फारिलीकरण]] या अन्य तंत्रों के माध्यम से दूसरे के कार्य को प्रभावित करते हैं। ये अंतःक्रियाएं या तो किसी तरह से लक्ष्य प्रोटीन की क्रिया को सक्रिय करती हैं या बाधित करती हैं। जबकि मनुष्य सरलता और व्यवस्था की चिंता के साथ नेटवर्क बनाते हैं, जैविक नेटवर्क विकास के समय अतिरेक और सम्मिश्रता प्राप्त करते हैं। इसलिए, किसी जैविक नेटवर्क के संगठन के ज्ञान से उसके मात्रात्मक व्यवहार की पूर्वानुमान करना असंभव हो सकता है। इसी तरह, इसके संगठन का पूरी तरह से इसके व्यवहार से वर्णन करना असंभव है, चूँकि व्यवहार कुछ नेटवर्क रूपांकनों की उपस्थिति का संकेत दे सकता है।


[[File:Skotheimsystem.jpg|right|thumb|332x332px| चित्र 1. जीन और प्रोटीन के बीच एक जैविक नेटवर्क का उदाहरण जो [[एस चरण]] में प्रवेश को नियंत्रित करता है।]]हालाँकि, नेटवर्क इंटरैक्शन के ज्ञान और प्रोटीन और प्रोटीन इंटरैक्शन के लिए मापदंडों के एक सेट (आमतौर पर अनुभवजन्य अनुसंधान के माध्यम से प्राप्त) के साथ, एक गतिशील प्रणाली के रूप में नेटवर्क का एक मॉडल बनाना अक्सर संभव होता है। सामान्य तौर पर, n प्रोटीन के लिए, गतिशील प्रणाली निम्नलिखित रूप लेती है<ref name = "Strogatz">Strogatz S.H. (1994), Nonlinear Dynamics and Chaos, Perseus Books Publishing</ref> जहां x आमतौर पर प्रोटीन सांद्रता है:
[[File:Skotheimsystem.jpg|right|thumb|332x332px| चित्र 1. जीन और प्रोटीन के बीच जैविक नेटवर्क का उदाहरण जो [[एस चरण|एस फेज]] में प्रवेश को नियंत्रित करता है।]]चूँकि, नेटवर्क इंटरैक्शन के ज्ञान और प्रोटीन और प्रोटीन इंटरैक्शन के लिए मापदंडों के सेट (सामान्यतः अनुभवजन्य अनुसंधान के माध्यम से प्राप्त) के साथ, गतिशील प्रणाली के रूप में नेटवर्क का मॉडल बनाना अधिकांशतः संभव होता है। सामान्यतः, n प्रोटीन के लिए, गतिशील प्रणाली निम्नलिखित रूप लेती है <ref name = "Strogatz">Strogatz S.H. (1994), Nonlinear Dynamics and Chaos, Perseus Books Publishing</ref> जहां x सामान्यतः प्रोटीन सांद्रता है:                                    


: <math> \dot{x_1} = \frac{dx_1}{dt} = f_1(x_1, \ldots, x_n) </math>
: <math> \dot{x_1} = \frac{dx_1}{dt} = f_1(x_1, \ldots, x_n) </math>
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:<math> \vdots </math>
:<math> \vdots </math>
:<math> \dot{x_n} = \frac{dx_n}{dt} = f_n(x_1, \ldots, x_n) </math>
:<math> \dot{x_n} = \frac{dx_n}{dt} = f_n(x_1, \ldots, x_n) </math>
इन प्रणालियों को हल करना अक्सर बहुत कठिन होता है, इसलिए रैखिक गतिशील प्रणालियों के रूप में नेटवर्क का मॉडलिंग करना आसान होता है। रैखिक प्रणालियों में xs के बीच कोई उत्पाद नहीं होता है और ये हमेशा हल करने योग्य होते हैं।
इन प्रणालियों को हल करना अधिकांशतः बहुत कठिन होता है, इसलिए रैखिक गतिशील प्रणालियों के रूप में नेटवर्क का मॉडलिंग करना सरल होता है। रैखिक प्रणालियों में xs के बीच कोई उत्पाद नहीं होता है और ये सदैव हल करने योग्य होते हैं। उनके पास सभी i के लिए निम्नलिखित फॉर्म है:
उनके पास सभी i के लिए निम्नलिखित फॉर्म है:


: <math> f_i = a_{i1}x_1 + a_{i2}x_2 + \cdots + a_{in}x_n \, </math>
: <math> f_i = a_{i1}x_1 + a_{i2}x_2 + \cdots + a_{in}x_n \, </math>
दुर्भाग्य से, जैविक प्रणालियाँ अक्सर अरैखिक होती हैं और इसलिए अरैखिक मॉडल की आवश्यकता होती है।
सामान्यतः, जैविक प्रणालियाँ अधिकांशतः अरैखिक होती हैं और इसलिए अरैखिक मॉडल की आवश्यकता होती है।


==इनपुट/आउटपुट रूपांकनों==
==इनपुट/आउटपुट रूपांकन                                                                                                                                                                            ==
जैविक नेटवर्क की महान संभावित जटिलता और विविधता के बावजूद, सभी प्रथम-क्रम नेटवर्क व्यवहार चार संभावित इनपुट-आउटपुट रूपांकनों में से एक के लिए सामान्यीकृत होते हैं: हाइपरबोलिक या माइकलिस-मेंटेन कैनेटीक्स|माइकलिस-मेंटेन, [[ अतिसंवेदनशीलता ]]|अल्ट्रा-सेंसिटिव, बिस्टैबिलिटी, और बिस्टेबल अपरिवर्तनीय (एक [[ अस्थिरता ]] जहां उच्च आउटपुट की स्थिति से लौटने के लिए नकारात्मक और इसलिए जैविक रूप से असंभव इनपुट की आवश्यकता होती है)। जैविक संदर्भों में प्रत्येक के उदाहरण उनके संबंधित पृष्ठों पर पाए जा सकते हैं।
जैविक नेटवर्क की महान संभावित सम्मिश्रता और विविधता के अतिरिक्त, सभी प्रथम-क्रम नेटवर्क व्यवहार चार संभावित इनपुट-आउटपुट रूपांकनों में से के लिए सामान्यीकृत होते हैं: हाइपरबोलिक या माइकलिस-मेंटेन कैनेटीक्स या माइकलिस-मेंटेन, [[ अतिसंवेदनशीलता |अतिसंवेदनशीलता]] या अल्ट्रा-सेंसिटिव, बिस्टैबिलिटी, और बिस्टेबल अपरिवर्तनीय (एक [[ अस्थिरता |अस्थिरता]] जहां उच्च आउटपुट की स्थिति से लौटने के लिए ऋणात्मक और इसलिए जैविक रूप से असंभव इनपुट की आवश्यकता होती है)। जैविक संदर्भों में प्रत्येक के उदाहरण उनके संबंधित पृष्ठों पर पाए जा सकते हैं।


अल्ट्रासेंसिटिव, बिस्टेबल और अपरिवर्तनीय रूप से बस्टेबल नेटवर्क सभी कुछ पैरामीटर मानों के आसपास नेटवर्क व्यवहार में गुणात्मक परिवर्तन दिखाते हैं - ये उनके द्विभाजन बिंदु हैं।
अल्ट्रासेंसिटिव, बिस्टेबल और अपरिवर्तनीय रूप से बस्टेबल नेटवर्क सभी कुछ मापदंड मानों के आसपास नेटवर्क व्यवहार में गुणात्मक परिवर्तन दिखाते हैं - ये उनके द्विभाजन बिंदु हैं।


==त्रुटि की उपस्थिति में बुनियादी विभाजन==
==त्रुटि की उपस्थिति में मूलभूत विभाजन==


[[File:Saddle node bifurcation - animation.gif|thumb|चित्रा 2. सैडल-नोड द्विभाजन चरण चित्र, जहां नियंत्रण पैरामीटर विविध है (आर के बजाय ε लेबल किया गया है, लेकिन कार्यात्मक रूप से समकक्ष)। जैसे-जैसे ε घटता है, निश्चित बिंदु एक साथ आते हैं और एक दूसरे को नष्ट कर देते हैं; जैसे-जैसे ε बढ़ता है, निश्चित बिंदु प्रकट होते हैं। dx/dt को v.|278x278px के रूप में दर्शाया गया है]]गैर-रेखीय गतिशील प्रणालियों को एक-आयामी उदाहरण प्रणाली के साथ सबसे आसानी से समझा जा सकता है जहां कुछ मात्रा x (जैसे प्रोटीन एकाग्रता) बहुतायत में परिवर्तन केवल स्वयं पर निर्भर करता है:
[[File:Saddle node bifurcation - animation.gif|thumb|चित्रा 2. सैडल-नोड द्विभाजन चरण चित्र, जहां नियंत्रण पैरामीटर विविध है (आर के बजाय ε लेबल किया गया है, लेकिन कार्यात्मक रूप से समकक्ष)। जैसे-जैसे ε घटता है, निश्चित बिंदु एक साथ आते हैं और एक दूसरे को नष्ट कर देते हैं; जैसे-जैसे ε बढ़ता है, निश्चित बिंदु प्रकट होते हैं। dx/dt को v.|278x278px के रूप में दर्शाया गया है]]गैर-रेखीय गतिशील प्रणालियों को एक-आयामी उदाहरण प्रणाली के साथ सबसे सरलता से समझा जा सकता है जहां कुछ मात्रा x (जैसे प्रोटीन एकाग्रता) बहुतायत में परिवर्तन केवल स्वयं पर निर्भर करता है:


: <math> \dot{x} = \frac{dx}{dt} = f(x) \, </math>
: <math> \dot{x} = \frac{dx}{dt} = f(x) \, </math>
सिस्टम को विश्लेषणात्मक रूप से हल करने के बजाय, जो कई कार्यों के लिए कठिन या असंभव हो सकता है, ज्यामितीय दृष्टिकोण अपनाना और एक [[चरण चित्र]] बनाना अक्सर सबसे तेज़ और सबसे जानकारीपूर्ण होता है। एक चरण चित्र अंतर समीकरण के व्यवहार का एक गुणात्मक रेखाचित्र है जो वास्तविक रेखा पर संतुलन समाधान या [[निश्चित बिंदु (गणित)]] और वेक्टर क्षेत्र दिखाता है।
प्रणाली को विश्लेषणात्मक रूप से हल करने के अतिरिक्त, जो कई कार्यों के लिए कठिन या असंभव हो सकता है, ज्यामितीय दृष्टिकोण अपनाना और [[चरण चित्र|फेज पोर्ट्रेट]] बनाना अधिकांशतः सबसे तेज़ और सबसे जानकारीपूर्ण होता है। फेज पोर्ट्रेट अंतर समीकरण के व्यवहार का गुणात्मक रेखाचित्र है जो वास्तविक रेखा पर संतुलन समाधान या [[निश्चित बिंदु (गणित)]] और सदिश क्षेत्र दिखाता है।


द्विभाजन सिस्टम परिवर्तनों में नियंत्रण पैरामीटर के रूप में निश्चित बिंदुओं की स्थिरता या अस्तित्व में परिवर्तन का वर्णन करता है। एक गतिशील प्रणाली में द्विभाजन की एक बहुत ही सरल व्याख्या के रूप में, एक ऊर्ध्वाधर बीम के शीर्ष पर संतुलित वस्तु पर विचार करें। वस्तु के द्रव्यमान को नियंत्रण पैरामीटर, आर के रूप में माना जा सकता है, और ऊर्ध्वाधर अक्ष से बीम का विक्षेपण गतिशील चर, एक्स है। जैसे-जैसे r बढ़ता है, x अपेक्षाकृत स्थिर रहता है। लेकिन जब द्रव्यमान एक निश्चित बिंदु - द्विभाजन बिंदु - पर पहुंचता है, तो किरण अचानक सेटअप में मामूली खामियों पर निर्भर दिशा में झुक जाएगी। यह पिचफोर्क द्विभाजन का एक उदाहरण है। नियंत्रण पैरामीटर में परिवर्तन ने अंततः सिस्टम के गुणात्मक व्यवहार को बदल दिया।
द्विभाजन प्रणाली परिवर्तनों में नियंत्रण मापदंड के रूप में निश्चित बिंदुओं की स्थिरता या अस्तित्व में परिवर्तन का वर्णन करता है। गतिशील प्रणाली में द्विभाजन की बहुत ही सरल व्याख्या के रूप में, ऊर्ध्वाधर बीम के शीर्ष पर संतुलित वस्तु पर विचार करें। वस्तु के द्रव्यमान को नियंत्रण मापदंड, आर के रूप में माना जा सकता है, और ऊर्ध्वाधर अक्ष से बीम का विक्षेपण गतिशील चर, x है। जैसे-जैसे r बढ़ता है, x अपेक्षाकृत स्थिर रहता है। किन्तु जब द्रव्यमान निश्चित बिंदु द्विभाजन बिंदु पर पहुंचता है, तो किरण अचानक सेटअप में सामान्य कमियों पर निर्भर दिशा में झुक जाएगी। यह पिचफोर्क द्विभाजन का उदाहरण है। नियंत्रण मापदंड में परिवर्तन ने अंततः प्रणाली के गुणात्मक व्यवहार को बदल दिया था।


=== सैडल-नोड द्विभाजन ===
=== सैडल-नोड द्विभाजन ===
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<math> \dot{x} = -x^2 + r </math>
<math> \dot{x} = -x^2 + r </math>
जहां r एक बार फिर नियंत्रण पैरामीटर है (चित्र 2 में ε लेबल किया गया है)। सिस्टम के निश्चित बिंदुओं का प्रतिनिधित्व उस स्थान से किया जाता है जहां चरण पोर्ट्रेट वक्र x-अक्ष को पार करता है। किसी दिए गए निश्चित बिंदु की स्थिरता x-अक्ष पर प्रवाह की दिशा से निर्धारित की जा सकती है; उदाहरण के लिए, चित्र 2 में, हरा बिंदु अस्थिर (अपसारी प्रवाह) है, और लाल बिंदु स्थिर (अभिसारी प्रवाह) है। सबसे पहले, जब r 0 से अधिक होता है, तो सिस्टम में एक स्थिर निश्चित बिंदु और एक अस्थिर निश्चित बिंदु होता है। जैसे-जैसे r घटता है, स्थिर बिंदु एक साथ चलते हैं, r = 0 पर एक अर्ध-स्थिर निश्चित बिंदु में संक्षेप में टकराते हैं, और फिर r < 0 होने पर अस्तित्व समाप्त हो जाता है।


इस मामले में, क्योंकि नियंत्रण पैरामीटर r 0 होने पर सिस्टम का व्यवहार महत्वपूर्ण रूप से बदल जाता है, 0 एक [[द्विभाजन बिंदु]] है। चित्र 2 में निश्चित बिंदुओं की स्थिति का पता लगाकर, जैसे कि आर भिन्न होता है, कोई व्यक्ति चित्र 3 में दिखाए गए द्विभाजन आरेख को उत्पन्न करने में सक्षम होता है।
जहां r बार फिर नियंत्रण मापदंड है (चित्र 2 में ε लेबल किया गया है)। प्रणाली के निश्चित बिंदुओं का प्रतिनिधित्व उस स्थान से किया जाता है जहां फेज पोर्ट्रेट वक्र x-अक्ष को पार करता है। किसी दिए गए निश्चित बिंदु की स्थिरता x-अक्ष पर प्रवाह की दिशा से निर्धारित की जा सकती है; उदाहरण के लिए, चित्र 2 में, हरा बिंदु अस्थिर (अपसारी प्रवाह) है, और लाल बिंदु स्थिर (अभिसारी प्रवाह) है। सबसे पहले, जब r 0 से अधिक होता है, तो प्रणाली में स्थिर निश्चित बिंदु और अस्थिर निश्चित बिंदु होता है। जैसे-जैसे r घटता है, स्थिर बिंदु साथ चलते हैं, r = 0 पर अर्ध-स्थिर निश्चित बिंदु में संक्षेप में टकराते हैं, और फिर r < 0 होने पर अस्तित्व समाप्त हो जाता है।


गतिशील प्रणालियों में अन्य प्रकार के द्विभाजन भी महत्वपूर्ण हैं, लेकिन काठी-नोड द्विभाजन जीव विज्ञान में सबसे महत्वपूर्ण होता है। वास्तविक जैविक प्रणालियाँ छोटे [[स्टोकेस्टिक]] के अधीन हैं variations that introduce error terms into the dynamical equations, and this usually leads to more complex bifurcations simplifying into separate saddle nodes and fixed points. Two such examples of "imperfect" bifurcations that can appear in biology are discussed below. Note that the saddle node itself in the presence of error simply translates in the ''x-r'' plane, with no change in qualitative behavior; this can be proven using the same analysis as presented below.[[File:Perturbed transcritical bifurcation.png|thumb|220x220px|चित्रा 4. अप्रभावित (काला) और अपूर्ण (लाल) ट्रांसक्रिटिकल द्विभाजन, मढ़ा हुआ। लेख के शेष भाग में यू और पी को क्रमशः एक्स और आर के रूप में संदर्भित किया गया है। पहले की तरह, ठोस रेखाएँ स्थिर होती हैं, और बिंदीदार रेखाएँ अस्थिर होती हैं।]]
इस स्थिति में, क्योंकि नियंत्रण मापदंड r 0 होने पर प्रणाली का व्यवहार महत्वपूर्ण रूप से बदल जाता है, 0 [[द्विभाजन बिंदु]] है। चित्र 2 में निश्चित बिंदुओं की स्थिति का पता लगाकर, जैसे कि आर भिन्न होता है, कोई व्यक्ति चित्र 3 में दिखाए गए द्विभाजन आरेख को उत्पन्न करने में सक्षम होता है।
 
गतिशील प्रणालियों में अन्य प्रकार के द्विभाजन भी महत्वपूर्ण हैं, किन्तु काठी-नोड द्विभाजन जीव विज्ञान में सबसे महत्वपूर्ण होता है। वास्तविक जैविक प्रणालियाँ छोटे [[स्टोकेस्टिक]] के अधीन हैं विविधताएँ जो गतिशील समीकरणों में त्रुटि शब्द प्रस्तुत करती हैं, और यह सामान्यतः अलग-अलग सैडल नोड्स और निश्चित बिंदुओं में सरलीकृत होकर अधिक सम्मिश्र द्विभाजन की ओर ले जाती हैं। "अपूर्ण" द्विभाजन के दो ऐसे उदाहरण जो जीव विज्ञान में प्रकट हो सकते हैं, नीचे चर्चा की गई है। ध्यान दें कि त्रुटि की उपस्थिति में सैडल नोड स्वयं गुणात्मक व्यवहार में कोई बदलाव नहीं होने के साथ, एक्स-आर विमान में अनुवाद करता है; इसे नीचे प्रस्तुत किए गए समान विश्लेषण का उपयोग करके सिद्ध किया जा सकता है।[[File:Perturbed transcritical bifurcation.png|thumb|220x220px|चित्रा 4. अप्रभावित (काला) और अपूर्ण (लाल) ट्रांसक्रिटिकल द्विभाजन, मढ़ा हुआ। लेख के शेष भाग में यू और पी को क्रमशः x और आर के रूप में संदर्भित किया गया है। पहले की तरह, ठोस रेखाएँ स्थिर होती हैं, और बिंदीदार रेखाएँ अस्थिर होती हैं।]]


=== अपूर्ण [[ट्रांसक्रिटिकल द्विभाजन]] ===
=== अपूर्ण [[ट्रांसक्रिटिकल द्विभाजन]] ===
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<math>{dx \over dt} = rx - x^2</math>
<math>{dx \over dt} = rx - x^2</math>
और चित्र 4 (काले वक्र) में द्विभाजन आरेख। चरण आरेख चित्र 5 में दिखाए गए हैं। चरण आरेख में x-अवरोधन को r परिवर्तन के रूप में ट्रैक करते हुए, दो निश्चित बिंदु प्रक्षेपवक्र हैं जो मूल पर प्रतिच्छेद करते हैं; यह द्विभाजन बिंदु है (सहज रूप से, जब चरण चित्र में एक्स-इंटरसेप्ट्स की संख्या बदल जाती है)। बायां निश्चित बिंदु हमेशा अस्थिर होता है, और दायां स्थिर होता है।


[[File:Perfect transcritical.svg|alt=|thumb|357x357px|चित्र 5. आदर्श ट्रांसक्रिटिकल द्विभाजन चरण चित्र। x-अक्ष पर निश्चित बिंदु अंकित हैं, प्रत्येक प्रक्षेपवक्र एक अलग रंग में है। तीरों की दिशा इंगित करती है कि r बढ़ने पर वे किस दिशा में आगे बढ़ेंगे। लाल बिंदु अस्थिर है, और नीला बिंदु अस्थिर है। मूल बिंदु पर काला बिंदु r < 0 के लिए स्थिर है, और r > 0 के लिए अस्थिर है।]]अब एक त्रुटि पद h को जोड़ने पर विचार करें, जहां 0 < h << 1. अर्थात,
और चित्र 4 (काले वक्र) में द्विभाजन आरेख। फेज आरेख चित्र 5 में दिखाए गए हैं। फेज आरेख में x-अवरोधन को r परिवर्तन के रूप में ट्रैक करते हुए, दो निश्चित बिंदु प्रक्षेपवक्र हैं जो मूल पर प्रतिच्छेद करते हैं; यह द्विभाजन बिंदु है (सामान्यतः, जब फेज पोर्ट्रेट में x-इंटरसेप्ट्स की संख्या बदल जाती है)। बायां निश्चित बिंदु सदैव अस्थिर होता है, और दायां स्थिर होता है।
 
[[File:Perfect transcritical.svg|alt=|thumb|357x357px|चित्र 5. आदर्श ट्रांसक्रिटिकल द्विभाजन फेज पोर्ट्रेट। x-अक्ष पर निश्चित बिंदु अंकित हैं, प्रत्येक प्रक्षेपवक्र अलग रंग में है। तीरों की दिशा इंगित करती है कि r बढ़ने पर वे किस दिशा में आगे बढ़ेंगे। लाल बिंदु अस्थिर है, और नीला बिंदु अस्थिर है। मूल बिंदु पर काला बिंदु r < 0 के लिए स्थिर है, और r > 0 के लिए अस्थिर है।]]अब त्रुटि पद h को जोड़ने पर विचार करें, जहां 0 < h << 1. अर्थात,


<math>{dx \over dt} = rx - x^2 -h</math>
<math>{dx \over dt} = rx - x^2 -h</math>
यदि h सकारात्मक है तो त्रुटि शब्द सभी चरण चित्रों को लंबवत, नीचे की ओर अनुवादित करता है। चित्र 6 (x < 0) के बाएं आधे भाग में, काले, लाल और हरे रंग के निश्चित बिंदु क्रमशः अर्धस्थिर, अस्थिर और स्थिर हैं। यह दाहिने आधे भाग पर मैजेंटा, काले और नीले बिंदुओं द्वारा प्रतिबिंबित होता है (x > 0)इनमें से प्रत्येक भाग इस प्रकार सैडल-नोड द्विभाजन की तरह व्यवहार करता है; दूसरे शब्दों में, अपूर्ण ट्रांसक्रिटिकल द्विभाजन को महत्वपूर्ण बिंदुओं के करीब होने पर दो सैडल-नोड द्विभाजन द्वारा अनुमानित किया जा सकता है, जैसा कि चित्र 4 के लाल वक्रों में स्पष्ट है।
 
यदि h धनात्मक है तो त्रुटि शब्द सभी फेज चित्रों को लंबवत, नीचे की ओर अनुवादित करता है। चित्र 6 (x < 0) के बाएं आधे भाग में, काले, लाल और हरे रंग के निश्चित बिंदु क्रमशः अर्धस्थिर, अस्थिर और स्थिर हैं। यह दाहिने आधे भाग पर मैजेंटा, काले और नीले बिंदुओं (x > 0) द्वारा प्रतिबिंबित होता है। इनमें से प्रत्येक भाग इस प्रकार सैडल-नोड द्विभाजन की तरह व्यवहार करता है; दूसरे शब्दों में, अपूर्ण ट्रांसक्रिटिकल द्विभाजन को महत्वपूर्ण बिंदुओं के निकट होने पर दो सैडल-नोड द्विभाजन द्वारा अनुमानित किया जा सकता है, जैसा कि चित्र 4 के लाल वक्रों में स्पष्ट है।


==== रैखिक स्थिरता विश्लेषण ====
==== रैखिक स्थिरता विश्लेषण ====
[[File:Imperfect transcritical.svg|alt=|thumb|357x357px|चित्र 6. अपूर्ण ट्रांसक्रिटिकल द्विभाजन चरण चित्र। दो महत्वपूर्ण बिंदुओं के सापेक्ष दिए गए आर के पांच मान दिखाए गए हैं। ध्यान दें कि y-अवरोधन मान h, या अपूर्णता के परिमाण के समान है। हरे और नीले बिंदु स्थिर हैं, जबकि हरे लाल और मैजेंटा अस्थिर हैं। काले बिंदु अर्धस्थिर निश्चित बिंदुओं को दर्शाते हैं।]]चरण आरेखों में प्रवाह को देखने के अलावा, [[रैखिक स्थिरता]] विश्लेषण का उपयोग करके विभिन्न निश्चित बिंदुओं की स्थिरता को प्रदर्शित करना भी संभव है। सबसे पहले, द्विभाजन समीकरण को 0 पर सेट करके चरण चित्र में निश्चित बिंदु खोजें:
[[File:Imperfect transcritical.svg|alt=|thumb|357x357px|चित्र 6. अपूर्ण ट्रांसक्रिटिकल द्विभाजन फेज पोर्ट्रेट। दो महत्वपूर्ण बिंदुओं के सापेक्ष दिए गए आर के पांच मान दिखाए गए हैं। ध्यान दें कि y-अवरोधन मान h, या अपूर्णता के परिमाण के समान है। हरे और नीले बिंदु स्थिर हैं, जबकि हरे लाल और मैजेंटा अस्थिर हैं। काले बिंदु अर्धस्थिर निश्चित बिंदुओं को दर्शाते हैं।]]फेज आरेखों में प्रवाह को देखने के अतिरिक्त, [[रैखिक स्थिरता]] विश्लेषण का उपयोग करके विभिन्न निश्चित बिंदुओं की स्थिरता को प्रदर्शित करना भी संभव है। सबसे पहले, द्विभाजन समीकरण को 0 पर सेट करके फेज पोर्ट्रेट में निश्चित बिंदु खोजें:


<math>\begin{align}
<math>\begin{align}
Line 59: Line 61:
\\ 0 &= rx^* - (x^*)^2 - h
\\ 0 &= rx^* - (x^*)^2 - h
\end{align} </math>
\end{align} </math>
निश्चित बिंदु x* ज्ञात करने के लिए [[द्विघात सूत्र]] का उपयोग करना:
निश्चित बिंदु x* ज्ञात करने के लिए [[द्विघात सूत्र]] का उपयोग करना:


Line 66: Line 69:
\\ & \approx {r \pm \sqrt{r^2} \over 2}
\\ & \approx {r \pm \sqrt{r^2} \over 2}
\end{align} </math>
\end{align} </math>
जहां अंतिम चरण में सन्निकटन 4h << r है <sup>2</sup> का उपयोग किया गया है, जो द्विभाजन बिंदु से काफी आगे तक निश्चित बिंदुओं का अध्ययन करने के लिए उचित है, जैसे कि चित्र 6 में हल्के नीले और हरे रंग के वक्र। आगे सरलीकरण करते हुए,
 
जहां अंतिम फेज में सन्निकटन 4h << r<sup>2</sup> का उपयोग किया गया है, जो द्विभाजन बिंदु से अधिक आगे तक निश्चित बिंदुओं का अध्ययन करने के लिए उचित है, जैसे कि चित्र 6 में हल्के नीले और हरे रंग के वक्र है। आगे सरलीकरण करते हुए,


  <math>\begin{align}
  <math>\begin{align}
x^* & \approx {r \pm r \over 2}
x^* & \approx {r \pm r \over 2}
\\ & = \begin{cases} 0, & \text{fixed point closer to origin} \\ r, & \text{fixed point further from origin} \end{cases}
\\ & = \begin{cases} 0, & \text{fixed point closer to origin} \\ r, & \text{fixed point further from origin} \end{cases}
\end{align} </math>
\end{align} </math>
इसके बाद, यह निर्धारित करें कि चरण पोर्ट्रेट वक्र निश्चित बिंदुओं पर बढ़ रहा है या घट रहा है, जिसका मूल्यांकन द्विभाजन समीकरण के पहले व्युत्पन्न में x* को प्लग करके किया जा सकता है।
इसके पश्चात्, यह निर्धारित करें कि फेज पोर्ट्रेट वक्र निश्चित बिंदुओं पर बढ़ रहा है या घट रहा है, जिसका मूल्यांकन द्विभाजन समीकरण के पहले व्युत्पन्न में x* को प्लग करके किया जा सकता है।


<math>\begin{align} f'(x) & = r - 2x
<math>\begin{align} f'(x) & = r - 2x
Line 78: Line 82:
\\ f'(r) & = -r = \begin{cases} <0 , & \text{if } r > 0 \rightarrow \text{stable (blue)}\\ >0 , & \text{if } r < 0 \rightarrow \text{unstable (red)}\end{cases}
\\ f'(r) & = -r = \begin{cases} <0 , & \text{if } r > 0 \rightarrow \text{stable (blue)}\\ >0 , & \text{if } r < 0 \rightarrow \text{unstable (red)}\end{cases}
\end{align} </math>
\end{align} </math>
परिणाम इस तथ्य से जटिल हैं कि r सकारात्मक और नकारात्मक दोनों हो सकते हैं; फिर भी, प्रत्येक निश्चित बिंदु की स्थिरता के संबंध में निष्कर्ष पहले जैसे ही हैं। यह कोई आश्चर्य की बात नहीं है, क्योंकि पहले व्युत्पन्न में चरण आरेख प्रवाह विश्लेषण के समान ही जानकारी होती है। उपरोक्त समाधान में रंग चित्र 6 में तीरों के अनुरूप हैं।
 
परिणाम इस तथ्य से सम्मिश्र हैं कि r धनात्मक और ऋणात्मक दोनों हो सकते हैं; फिर भी, प्रत्येक निश्चित बिंदु की स्थिरता के संबंध में निष्कर्ष पहले जैसे ही हैं। यह कोई आश्चर्य की बात नहीं है, क्योंकि पहले व्युत्पन्न में फेज आरेख प्रवाह विश्लेषण के समान ही जानकारी होती है। उपरोक्त समाधान में रंग चित्र 6 में तीरों के अनुरूप हैं।


=== अपूर्ण [[पिचफोर्क द्विभाजन]] ===
=== अपूर्ण [[पिचफोर्क द्विभाजन]] ===
पहले का बकलिंग बीम उदाहरण पिचफोर्क द्विभाजन का एक उदाहरण है (शायद अधिक उचित रूप से इसे त्रिभाजन कहा जाता है)। आदर्श पिचफ़र्क को चित्र 7 के बाईं ओर दिखाया गया है
पहले का बकलिंग बीम उदाहरण पिचफोर्क द्विभाजन का उदाहरण है (शायद अधिक उचित रूप से इसे त्रिभाजन कहा जाता है)। आदर्श पिचफ़र्क को चित्र 7 के बाईं ओर दिखाया गया है


<math>{dx \over dt} = rx - x^3</math>
<math>{dx \over dt} = rx - x^3</math>
और r = 0 वह स्थान है जहां द्विभाजन होता है, जिसे चित्र 8 के मूल में काले बिंदु द्वारा दर्शाया गया है। जैसे ही r 0 से आगे बढ़ता है, काला बिंदु तीन प्रक्षेप पथों में विभाजित हो जाता है: नीला स्थिर स्थिर बिंदु जो दाईं ओर चलता है, लाल स्थिर बिंदु जो कि दाईं ओर चलता है बाईं ओर चलता है, और एक तीसरा अस्थिर बिंदु जो मूल बिंदु पर रहता है। चित्र 7 (बाएं) में नीली और लाल ठोस रेखाएं हैं, जबकि काला अस्थिर प्रक्षेपवक्र सकारात्मक एक्स-अक्ष के साथ बिंदीदार भाग है।


पहले की तरह, एक त्रुटि पद h पर विचार करें, जहां 0 < h << 1, यानी।
और r = 0 वह स्थान है जहां द्विभाजन होता है, जिसे चित्र 8 के मूल में काले बिंदु द्वारा दर्शाया गया है। जैसे ही r 0 से आगे बढ़ता है, काला बिंदु तीन प्रक्षेप पथों में विभाजित हो जाता है: नीला स्थिर स्थिर बिंदु जो दाईं ओर चलता है, लाल स्थिर बिंदु जो कि दाईं ओर चलता है बाईं ओर चलता है, और तीसरा अस्थिर बिंदु जो मूल बिंदु पर रहता है। चित्र 7 (बाएं) में नीली और लाल ठोस रेखाएं हैं, जबकि काला अस्थिर प्रक्षेपवक्र धनात्मक x-अक्ष के साथ बिंदीदार भाग है।
[[File:Perfect pitchfork.svg|alt=|thumb|359x359px|चित्र 8. आदर्श पिचफोर्क द्विभाजन चरण चित्र। x-अक्ष पर निश्चित बिंदु अंकित हैं, प्रत्येक प्रक्षेपवक्र एक अलग रंग में है। तीरों की दिशा इंगित करती है कि r बढ़ने पर वे किस दिशा में आगे बढ़ेंगे। लाल और नीले बिंदु स्थिर हैं, और मूल बिंदु पर एक तीसरा अस्थिर निश्चित बिंदु है, जो काले बिंदु द्वारा दर्शाया गया है। आर = आर के लिए<sub>crit</sub>= 0, काला बिंदु एक अर्ध-स्थिर बिंदु को भी इंगित करता है जो r बढ़ने पर प्रकट होता है और अन्य तीन प्रक्षेप पथों में विभाजित हो जाता है।]]
 
पहले की तरह, त्रुटि पद h पर विचार करें, जहां 0 < h << 1, अर्थात
[[File:Perfect pitchfork.svg|alt=|thumb|359x359px|चित्र 8. आदर्श पिचफोर्क द्विभाजन फेज पोर्ट्रेट। x-अक्ष पर निश्चित बिंदु अंकित हैं, प्रत्येक प्रक्षेपवक्र अलग रंग में है। तीरों की दिशा इंगित करती है कि r बढ़ने पर वे किस दिशा में आगे बढ़ेंगे। लाल और नीले बिंदु स्थिर हैं, और मूल बिंदु पर तीसरा अस्थिर निश्चित बिंदु है, जो काले बिंदु द्वारा दर्शाया गया है। आर = आर के लिए<sub>crit</sub>= 0, काला बिंदु अर्ध-स्थिर बिंदु को भी इंगित करता है जो r बढ़ने पर प्रकट होता है और अन्य तीन प्रक्षेप पथों में विभाजित हो जाता है।]]
<math>{dx \over dt} = rx - x^3 + h</math>
<math>{dx \over dt} = rx - x^3 + h</math>
एक बार फिर, चरण पोर्ट्रेट को एक अनंत मात्रा में ऊपर की ओर अनुवादित किया जाता है, जैसा कि चित्र 9 में दिखाया गया है। चरण आरेख में एक्स-इंटरसेप्ट को ट्रैक करने से आर परिवर्तन के रूप में निश्चित बिंदु मिलते हैं, जो चित्र 7 (दाएं) से गुणात्मक परिणाम को दोहराते हैं। अधिक विशेष रूप से, चित्र 9 से नीला निश्चित बिंदु चित्र 7 (दाएं) में ऊपरी प्रक्षेपवक्र से मेल खाता है; हरा निश्चित बिंदु बिंदीदार प्रक्षेपवक्र है; और लाल निश्चित बिंदु सबसे निचला प्रक्षेपवक्र है। इस प्रकार, अपूर्ण मामले (एच ≠ 0) में, पिचफोर्क द्विभाजन एक सैडल-नोड द्विभाजन के साथ मिलकर एक एकल स्थिर निश्चित बिंदु में सरल हो जाता है।


द्विघात समीकरण के बजाय घन समीकरण के लिए सामान्यीकृत समाधान का उपयोग करने को छोड़कर, एक रैखिक स्थिरता विश्लेषण भी यहां किया जा सकता है। प्रक्रिया समान है: 1) अंतर समीकरण को शून्य पर सेट करें और निश्चित बिंदुओं x* का विश्लेषणात्मक रूप ढूंढें, 2) प्रत्येक x* को पहले व्युत्पन्न में प्लग करें <math>f'(x) = {d \over dx}{dx \over dt}</math>, फिर 3) क्या के आधार पर स्थिरता का मूल्यांकन करें <math>f'(x^*)</math> सकारात्मक है या नकारात्मक.
एक बार फिर, फेज पोर्ट्रेट को अनंत मात्रा में ऊपर की ओर अनुवादित किया जाता है, जैसा कि चित्र 9 में दिखाया गया है। फेज आरेख में x-इंटरसेप्ट को ट्रैक करने से आर परिवर्तन के रूप में निश्चित बिंदु मिलते हैं, जो चित्र 7 (दाएं) से गुणात्मक परिणाम को दोहराते हैं। अधिक विशेष रूप से, चित्र 9 से नीला निश्चित बिंदु चित्र 7 (दाएं) में ऊपरी प्रक्षेपवक्र से मेल खाता है; हरा निश्चित बिंदु बिंदीदार प्रक्षेपवक्र है; और लाल निश्चित बिंदु सबसे निचला प्रक्षेपवक्र है। इस प्रकार, अपूर्ण स्थिति (h ≠ 0) में, पिचफोर्क द्विभाजन सैडल-नोड द्विभाजन के साथ मिलकर एकल स्थिर निश्चित बिंदु में सरल हो जाता है।
[[File:Imperfect pitchfork.svg|alt=|thumb|359x359px|चित्र 9. अपूर्ण पिचफोर्क द्विभाजन चरण चित्र। आर के सापेक्ष आर के चार अलग-अलग मान<sub>crit</sub>दिखाए जाते हैं। ध्यान दें कि y-अवरोधन मान h, या अपूर्णता के परिमाण के समान है। लाल और नीले बिंदु स्थिर हैं, जबकि हरा (पहले मूल पर छिपा हुआ) अस्थिर है। जैसा कि चित्र 5 में है, काला बिंदु एक अर्ध-स्थिर बिंदु को इंगित करता है जो r बढ़ने पर दिखाई देता है और लाल और हरे रंग में विभाजित हो जाता है।]]
 
द्विघात समीकरण के अतिरिक्त घन समीकरण के लिए सामान्यीकृत समाधान का उपयोग करने को छोड़कर, रैखिक स्थिरता विश्लेषण भी यहां किया जा सकता है। प्रक्रिया समान है:) अंतर समीकरण को शून्य पर सेट करें और निश्चित बिंदुओं x* का विश्लेषणात्मक रूप खोजे) प्रत्येक x* को पहले व्युत्पन्न <math>f'(x) = {d \over dx}{dx \over dt}</math> में प्लग करें , फिर 3) क्या के आधार पर स्थिरता का मूल्यांकन करें <math>f'(x^*)</math> धनात्मक या ऋणात्मक है
 
[[File:Imperfect pitchfork.svg|alt=|thumb|359x359px|चित्र 9. अपूर्ण पिचफोर्क द्विभाजन फेज पोर्ट्रेट। आर के सापेक्ष आर के चार अलग-अलग मान<sub>crit</sub>दिखाए जाते हैं। ध्यान दें कि y-अवरोधन मान h, या अपूर्णता के परिमाण के समान है। लाल और नीले बिंदु स्थिर हैं, जबकि हरा (पहले मूल पर छिपा हुआ) अस्थिर है। जैसा कि चित्र 5 में है, काला बिंदु अर्ध-स्थिर बिंदु को इंगित करता है जो r बढ़ने पर दिखाई देता है और लाल और हरे रंग में विभाजित हो जाता है।]]


=== [[बहुस्थिरता]] ===
=== [[बहुस्थिरता]] ===
एक सिस्टम में संयुक्त सैडल-नोड द्विभाजन बहुस्थिरता उत्पन्न कर सकता है। बिस्टेबिलिटी (बहुस्थिरता का एक विशेष मामला) कई जैविक प्रणालियों में एक महत्वपूर्ण संपत्ति है, जो अक्सर नेटवर्क आर्किटेक्चर का परिणाम होती है जिसमें [[सकारात्मक प्रतिक्रिया]] इंटरैक्शन और अल्ट्रासेंसिटिविटी | अल्ट्रा-सेंसिटिव तत्वों का मिश्रण होता है। बिस्टेबल सिस्टम [[ हिस्टैरिक ]] हैं, यानी सिस्टम की स्थिति इनपुट के इतिहास पर निर्भर करती है, जो सेलुलर प्रक्रियाओं के स्विच-जैसे नियंत्रण के लिए महत्वपूर्ण हो सकती है।<ref name="Angeli">David Angeli, James E. Ferrell, Jr., and Eduardo D.Sontag. Detection of multistability, bifurcations, and hysteresis in a large class of biological positive-feedback systems. PNAS February 17, 2004 vol. 101 no. 7 1822-1827</ref> उदाहरण के लिए, यह उन संदर्भों में महत्वपूर्ण है जहां एक सेल यह निर्णय लेता है कि किसी विशेष मार्ग के लिए प्रतिबद्ध होना है या नहीं; एक गैर-हिस्टेरेटिक प्रतिक्रिया सक्रियण सीमा के करीब यादृच्छिक थर्मल उतार-चढ़ाव के अधीन होने पर सिस्टम को तेजी से चालू और बंद कर सकती है, जो संसाधन-अक्षम हो सकती है।
एक प्रणाली में संयुक्त सैडल-नोड द्विभाजन बहुस्थिरता उत्पन्न कर सकता है। बिस्टेबिलिटी (बहुस्थिरता का विशेष स्थिति) कई जैविक प्रणालियों में महत्वपूर्ण संपत्ति है, जो अधिकांशतः नेटवर्क आर्किटेक्चर का परिणाम होती है जिसमें [[सकारात्मक प्रतिक्रिया|धनात्मक प्रतिक्रिया]] इंटरैक्शन और अल्ट्रासेंसिटिविटी अल्ट्रा-सेंसिटिव तत्वों का मिश्रण होता है। बिस्टेबल प्रणाली [[ हिस्टैरिक |हिस्टैरिक]] हैं, अर्थात प्रणाली की स्थिति इनपुट के इतिहास पर निर्भर करती है, जो सेलुलर प्रक्रियाओं के स्विच-जैसे नियंत्रण के लिए महत्वपूर्ण हो सकती है।<ref name="Angeli">David Angeli, James E. Ferrell, Jr., and Eduardo D.Sontag. Detection of multistability, bifurcations, and hysteresis in a large class of biological positive-feedback systems. PNAS February 17, 2004 vol. 101 no. 7 1822-1827</ref> उदाहरण के लिए, यह उन संदर्भों में महत्वपूर्ण है जहां सेल यह निर्णय लेता है कि किसी विशेष मार्ग के लिए प्रतिबद्ध होना है या नहीं है; गैर-हिस्टेरेटिक प्रतिक्रिया सक्रियण सीमा के निकट यादृच्छिक थर्मल उतार-चढ़ाव के अधीन होने पर प्रणाली को तेजी से प्रारंभ और संवृत कर सकती है, जो संसाधन-अक्षम हो सकती है।


==जीवविज्ञान में विशिष्ट उदाहरण==
==जीवविज्ञान में विशिष्ट उदाहरण==
अपनी गतिशीलता में द्विभाजन वाले नेटवर्क [[कोशिका चक्र]] में कई महत्वपूर्ण बदलावों को नियंत्रित करते हैं। कोशिका चक्र में जैव रासायनिक स्विच#G1/S स्विच|G1/S, कोशिका चक्र में जैव रासायनिक स्विच#G2/M स्विच|G2/M, और कोशिका चक्र में जैव रासायनिक स्विच#मेटाफ़ेज़-एनाफ़ेज़ स्विच|मेटाफ़ेज़– एनाफ़ेज़ संक्रमण कोशिका चक्र में जैव रासायनिक स्विच के रूप में कार्य करते हैं। उदाहरण के लिए, अफ्रीकी पंजे वाले मेंढक के अंडे के अर्क को [[साइक्लिन-निर्भर किनेज़]], Cdc2 के फॉस्फोराइलेशन में सकारात्मक प्रतिक्रिया द्वारा अपरिवर्तनीय रूप से [[ पिंजरे का बँटवारा ]] के अंदर और बाहर संचालित किया जाता है।<ref>{{Cite journal|last1=Sha|first1=Wei|last2=Moore|first2=Jonathan|last3=Chen|first3=Katherine|last4=Lassaletta|first4=Antonio D.|last5=Yi|first5=Chung-Seon|last6=Tyson|first6=John J.|last7=Sible|first7=Jill C.|date=2003-02-04|title=हिस्टैरिसीस ज़ेनोपस लाविस अंडे के अर्क में कोशिका-चक्र संक्रमण को संचालित करता है|journal=Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America|volume=100|issue=3|pages=975–980|doi=10.1073/pnas.0235349100|issn=0027-8424|pmid=12509509|pmc=298711|doi-access=free}}</ref>
अपनी गतिशीलता में द्विभाजन वाले नेटवर्क [[कोशिका चक्र]] में कई महत्वपूर्ण बदलावों को नियंत्रित करते हैं। कोशिका चक्र में जैव रासायनिक स्विच G1/S स्विच या G1/S, कोशिका चक्र में जैव रासायनिक स्विच या G2/M स्विच या G2/M, और कोशिका चक्र में जैव रासायनिक स्विच या मेटाफ़ेज़-एनाफ़ेज़ स्विच या मेटाफ़ेज़– एनाफ़ेज़ संक्रमण कोशिका चक्र में जैव रासायनिक स्विच के रूप में कार्य करते हैं। उदाहरण के लिए, अफ्रीकी पंजे वाले मेंढक के अंडे के अर्क को [[साइक्लिन-निर्भर किनेज़]], Cdc2 के फॉस्फोराइलेशन में धनात्मक प्रतिक्रिया द्वारा अपरिवर्तनीय रूप से [[ पिंजरे का बँटवारा |फ़ूड वेब]] के अंदर और बाहर संचालित किया जाता है।<ref>{{Cite journal|last1=Sha|first1=Wei|last2=Moore|first2=Jonathan|last3=Chen|first3=Katherine|last4=Lassaletta|first4=Antonio D.|last5=Yi|first5=Chung-Seon|last6=Tyson|first6=John J.|last7=Sible|first7=Jill C.|date=2003-02-04|title=हिस्टैरिसीस ज़ेनोपस लाविस अंडे के अर्क में कोशिका-चक्र संक्रमण को संचालित करता है|journal=Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America|volume=100|issue=3|pages=975–980|doi=10.1073/pnas.0235349100|issn=0027-8424|pmid=12509509|pmc=298711|doi-access=free}}</ref> [[जनसंख्या पारिस्थितिकी]] में, खाद्य वेब इंटरैक्शन नेटवर्क की गतिशीलता [[हॉफ द्विभाजन]] प्रदर्शित कर सकती है। उदाहरण के लिए, [[प्राथमिक उत्पादक]], खनिज संसाधन और शाकाहारी से युक्त जलीय प्रणाली में, शोधकर्ताओं ने पाया कि संतुलन, चक्रण और आबादी के विलुप्त होने के पैटर्न को हॉपफ द्विभाजन के साथ सरल गैर-रेखीय मॉडल के साथ गुणात्मक रूप से वर्णित किया जा सकता है।<ref name="Fussmann">Gregor F. Fussmann, Stephen P. Ellner, Kyle W. Shertzer, and Nelson G. Hairston Jr. Crossing the Hopf Bifurcation in a Live Predator–Prey System. ''Science''. 17 November 2000: 290 (5495), 1358–1360. {{doi|10.1126/science.290.5495.1358}}</ref>
[[जनसंख्या पारिस्थितिकी]] में, खाद्य वेब इंटरैक्शन नेटवर्क की गतिशीलता [[हॉफ द्विभाजन]] प्रदर्शित कर सकती है। उदाहरण के लिए, एक [[प्राथमिक उत्पादक]], एक खनिज संसाधन और एक शाकाहारी से युक्त जलीय प्रणाली में, शोधकर्ताओं ने पाया कि संतुलन, चक्रण और आबादी के विलुप्त होने के पैटर्न को हॉपफ द्विभाजन के साथ एक सरल गैर-रेखीय मॉडल के साथ गुणात्मक रूप से वर्णित किया जा सकता है।<ref name = "Fussmann">Gregor F. Fussmann, Stephen P. Ellner, Kyle W. Shertzer, and Nelson G. Hairston Jr. Crossing the Hopf Bifurcation in a Live Predator–Prey System. ''Science''. 17 November 2000: 290 (5495), 1358–1360. {{doi|10.1126/science.290.5495.1358}}</ref>
नवोदित यीस्ट (एस. सेरेविसिया) में [[गैलेक्टोज]] का उपयोग गैलेक्टोज सांद्रता को बदलने के एक कार्य के रूप में जीएएल प्रमोटर द्वारा प्रेरित [[ हरा फ्लोरोसेंट प्रोटीन ]] अभिव्यक्ति के माध्यम से मापने योग्य है। सिस्टम प्रेरित और गैर-प्रेरित राज्यों के बीच द्विस्तरीय स्विचिंग प्रदर्शित करता है।<ref name = "Song">Song C, Phenix H, Abedi V, Scott M, Ingalls BP, et al. 2010 Estimating the Stochastic Bifurcation Structure of Cellular Networks. ''PLoS Comput Biol'' 6(3): e1000699. {{doi|10.1371/journal.pcbi.1000699}}</ref>
इसी तरह, ई. कोली में [[लैक्टोज]] का उपयोग थायो-मिथाइलगैलेक्टोसाइड (एक लैक्टोज एनालॉग) एकाग्रता के एक फ़ंक्शन के रूप में जीएफपी-एक्सप्रेसिंग लैक प्रमोटर द्वारा मापा जाता है जो बिस्टैबिलिटी और हिस्टैरिसीस (क्रमशः चित्र 10, बाएं और दाएं) प्रदर्शित करता है।<ref name = "Ozbudak">Ertugrul M. Ozbudak, Mukund Thattai, Han N. Lim, Boris I. Shraiman & Alexander van Oudenaarden. Multistability in the lactose utilization network of Escherichia coli. ''Nature''. 2004 Feb 19 ;427(6976):737–40</ref>


नवोदित यीस्ट (एस. सेरेविसिया) में [[गैलेक्टोज]] का उपयोग गैलेक्टोज सांद्रता को बदलने के कार्य के रूप में जीएएल प्रमोटर द्वारा प्रेरित [[ हरा फ्लोरोसेंट प्रोटीन |हरा फ्लोरोसेंट प्रोटीन]] अभिव्यक्ति के माध्यम से मापने योग्य है। प्रणाली प्रेरित और गैर-प्रेरित राज्यों के बीच द्विस्तरीय स्विचिंग प्रदर्शित करता है।<ref name="Song">Song C, Phenix H, Abedi V, Scott M, Ingalls BP, et al. 2010 Estimating the Stochastic Bifurcation Structure of Cellular Networks. ''PLoS Comput Biol'' 6(3): e1000699. {{doi|10.1371/journal.pcbi.1000699}}</ref>


इसी तरह, ई. कोली में [[लैक्टोज]] का उपयोग थायो-मिथाइलगैलेक्टोसाइड (एक लैक्टोज एनालॉग) एकाग्रता के फ़ंक्शन के रूप में जीएफपी-एक्सप्रेसिंग लैक प्रमोटर द्वारा मापा जाता है जो बिस्टैबिलिटी और हिस्टैरिसीस (क्रमशः चित्र 10, बाएं और दाएं) प्रदर्शित करता है।<ref name="Ozbudak">Ertugrul M. Ozbudak, Mukund Thattai, Han N. Lim, Boris I. Shraiman & Alexander van Oudenaarden. Multistability in the lactose utilization network of Escherichia coli. ''Nature''. 2004 Feb 19 ;427(6976):737–40</ref>
==यह भी देखें==
==यह भी देखें==
*कोशिका चक्र में जैव रासायनिक स्विच
*कोशिका चक्र में जैव रासायनिक स्विच
Line 112: Line 119:
*सैद्धांतिक जीवविज्ञान
*सैद्धांतिक जीवविज्ञान
*[[कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी]]
*[[कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी]]
*[[सिस्टम बायोलॉजी]]
*[[सिस्टम बायोलॉजी|प्रणाली बायोलॉजी]]
*[[सेलुलर मॉडल]]
*[[सेलुलर मॉडल]]
*[[रिकार्डो केविन]]
*[[रिकार्डो केविन]]
Line 118: Line 125:
==संदर्भ==
==संदर्भ==
{{Reflist}}
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==External links==
-->[[Category: द्विभाजन सिद्धांत]]


[[Category: Machine Translated Page]]
[[Category:Created On 21/07/2023]]
[[Category:Created On 21/07/2023]]
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[[Category:द्विभाजन सिद्धांत]]

Latest revision as of 09:55, 2 August 2023

द्विभाजन सिद्धांत के जैविक अनुप्रयोग गतिशील प्रणालियों के रूप में तैयार किए गए जैविक नेटवर्क के व्यवहार को समझने के लिए रूपरेखा प्रदान करते हैं। जैविक प्रणाली के संदर्भ में, द्विभाजन सिद्धांत बताता है कि कैसे इनपुट मापदंड में छोटे परिवर्तन प्रणाली के व्यवहार में द्विभाजन या गुणात्मक परिवर्तन का कारण बन सकते हैं। इस प्रकार प्रणाली आउटपुट में नाटकीय परिवर्तन करने की क्षमता अधिकांशतः जीव के कार्य के लिए आवश्यक होती है, और इसलिए कोशिका चक्र में जैव रासायनिक स्विच जैसे जैविक नेटवर्क में द्विभाजन सर्वव्यापी होते हैं।

जैविक नेटवर्क और गतिशील प्रणालियाँ

जैविक नेटवर्क विकास से उत्पन्न होते हैं और इसलिए इसमें मानव द्वारा डिज़ाइन किए गए नेटवर्क, जैसे विद्युत नेटवर्क की तुलना में कम मानकीकृत घटक और संभावित रूप से अधिक सम्मिश्र इंटरैक्शन होते हैं। सेलुलर स्तर पर, नेटवर्क के घटकों में बड़ी संख्या में प्रोटीन सम्मिलित हो सकते हैं, जिनमें से कई जीवों के बीच भिन्न होते हैं। नेटवर्क इंटरैक्शन तब होता है जब या अधिक प्रोटीन प्रतिलेखन (आनुवंशिकी), अनुवाद (जीव विज्ञान), प्रोटीन लक्ष्यीकरण, फास्फारिलीकरण या अन्य तंत्रों के माध्यम से दूसरे के कार्य को प्रभावित करते हैं। ये अंतःक्रियाएं या तो किसी तरह से लक्ष्य प्रोटीन की क्रिया को सक्रिय करती हैं या बाधित करती हैं। जबकि मनुष्य सरलता और व्यवस्था की चिंता के साथ नेटवर्क बनाते हैं, जैविक नेटवर्क विकास के समय अतिरेक और सम्मिश्रता प्राप्त करते हैं। इसलिए, किसी जैविक नेटवर्क के संगठन के ज्ञान से उसके मात्रात्मक व्यवहार की पूर्वानुमान करना असंभव हो सकता है। इसी तरह, इसके संगठन का पूरी तरह से इसके व्यवहार से वर्णन करना असंभव है, चूँकि व्यवहार कुछ नेटवर्क रूपांकनों की उपस्थिति का संकेत दे सकता है।

चित्र 1. जीन और प्रोटीन के बीच जैविक नेटवर्क का उदाहरण जो एस फेज में प्रवेश को नियंत्रित करता है।

चूँकि, नेटवर्क इंटरैक्शन के ज्ञान और प्रोटीन और प्रोटीन इंटरैक्शन के लिए मापदंडों के सेट (सामान्यतः अनुभवजन्य अनुसंधान के माध्यम से प्राप्त) के साथ, गतिशील प्रणाली के रूप में नेटवर्क का मॉडल बनाना अधिकांशतः संभव होता है। सामान्यतः, n प्रोटीन के लिए, गतिशील प्रणाली निम्नलिखित रूप लेती है [1] जहां x सामान्यतः प्रोटीन सांद्रता है:

इन प्रणालियों को हल करना अधिकांशतः बहुत कठिन होता है, इसलिए रैखिक गतिशील प्रणालियों के रूप में नेटवर्क का मॉडलिंग करना सरल होता है। रैखिक प्रणालियों में xs के बीच कोई उत्पाद नहीं होता है और ये सदैव हल करने योग्य होते हैं। उनके पास सभी i के लिए निम्नलिखित फॉर्म है:

सामान्यतः, जैविक प्रणालियाँ अधिकांशतः अरैखिक होती हैं और इसलिए अरैखिक मॉडल की आवश्यकता होती है।

इनपुट/आउटपुट रूपांकन

जैविक नेटवर्क की महान संभावित सम्मिश्रता और विविधता के अतिरिक्त, सभी प्रथम-क्रम नेटवर्क व्यवहार चार संभावित इनपुट-आउटपुट रूपांकनों में से के लिए सामान्यीकृत होते हैं: हाइपरबोलिक या माइकलिस-मेंटेन कैनेटीक्स या माइकलिस-मेंटेन, अतिसंवेदनशीलता या अल्ट्रा-सेंसिटिव, बिस्टैबिलिटी, और बिस्टेबल अपरिवर्तनीय (एक अस्थिरता जहां उच्च आउटपुट की स्थिति से लौटने के लिए ऋणात्मक और इसलिए जैविक रूप से असंभव इनपुट की आवश्यकता होती है)। जैविक संदर्भों में प्रत्येक के उदाहरण उनके संबंधित पृष्ठों पर पाए जा सकते हैं।

अल्ट्रासेंसिटिव, बिस्टेबल और अपरिवर्तनीय रूप से बस्टेबल नेटवर्क सभी कुछ मापदंड मानों के आसपास नेटवर्क व्यवहार में गुणात्मक परिवर्तन दिखाते हैं - ये उनके द्विभाजन बिंदु हैं।

त्रुटि की उपस्थिति में मूलभूत विभाजन

278x278px के रूप में दर्शाया गया है

गैर-रेखीय गतिशील प्रणालियों को एक-आयामी उदाहरण प्रणाली के साथ सबसे सरलता से समझा जा सकता है जहां कुछ मात्रा x (जैसे प्रोटीन एकाग्रता) बहुतायत में परिवर्तन केवल स्वयं पर निर्भर करता है:

प्रणाली को विश्लेषणात्मक रूप से हल करने के अतिरिक्त, जो कई कार्यों के लिए कठिन या असंभव हो सकता है, ज्यामितीय दृष्टिकोण अपनाना और फेज पोर्ट्रेट बनाना अधिकांशतः सबसे तेज़ और सबसे जानकारीपूर्ण होता है। फेज पोर्ट्रेट अंतर समीकरण के व्यवहार का गुणात्मक रेखाचित्र है जो वास्तविक रेखा पर संतुलन समाधान या निश्चित बिंदु (गणित) और सदिश क्षेत्र दिखाता है।

द्विभाजन प्रणाली परिवर्तनों में नियंत्रण मापदंड के रूप में निश्चित बिंदुओं की स्थिरता या अस्तित्व में परिवर्तन का वर्णन करता है। गतिशील प्रणाली में द्विभाजन की बहुत ही सरल व्याख्या के रूप में, ऊर्ध्वाधर बीम के शीर्ष पर संतुलित वस्तु पर विचार करें। वस्तु के द्रव्यमान को नियंत्रण मापदंड, आर के रूप में माना जा सकता है, और ऊर्ध्वाधर अक्ष से बीम का विक्षेपण गतिशील चर, x है। जैसे-जैसे r बढ़ता है, x अपेक्षाकृत स्थिर रहता है। किन्तु जब द्रव्यमान निश्चित बिंदु द्विभाजन बिंदु पर पहुंचता है, तो किरण अचानक सेटअप में सामान्य कमियों पर निर्भर दिशा में झुक जाएगी। यह पिचफोर्क द्विभाजन का उदाहरण है। नियंत्रण मापदंड में परिवर्तन ने अंततः प्रणाली के गुणात्मक व्यवहार को बदल दिया था।

सैडल-नोड द्विभाजन

अधिक कठोर उदाहरण के लिए, निम्नलिखित समीकरण द्वारा वर्णित चित्र 2 में दर्शाई गई गतिशील प्रणाली पर विचार करें:

जहां r बार फिर नियंत्रण मापदंड है (चित्र 2 में ε लेबल किया गया है)। प्रणाली के निश्चित बिंदुओं का प्रतिनिधित्व उस स्थान से किया जाता है जहां फेज पोर्ट्रेट वक्र x-अक्ष को पार करता है। किसी दिए गए निश्चित बिंदु की स्थिरता x-अक्ष पर प्रवाह की दिशा से निर्धारित की जा सकती है; उदाहरण के लिए, चित्र 2 में, हरा बिंदु अस्थिर (अपसारी प्रवाह) है, और लाल बिंदु स्थिर (अभिसारी प्रवाह) है। सबसे पहले, जब r 0 से अधिक होता है, तो प्रणाली में स्थिर निश्चित बिंदु और अस्थिर निश्चित बिंदु होता है। जैसे-जैसे r घटता है, स्थिर बिंदु साथ चलते हैं, r = 0 पर अर्ध-स्थिर निश्चित बिंदु में संक्षेप में टकराते हैं, और फिर r < 0 होने पर अस्तित्व समाप्त हो जाता है।

इस स्थिति में, क्योंकि नियंत्रण मापदंड r 0 होने पर प्रणाली का व्यवहार महत्वपूर्ण रूप से बदल जाता है, 0 द्विभाजन बिंदु है। चित्र 2 में निश्चित बिंदुओं की स्थिति का पता लगाकर, जैसे कि आर भिन्न होता है, कोई व्यक्ति चित्र 3 में दिखाए गए द्विभाजन आरेख को उत्पन्न करने में सक्षम होता है।

गतिशील प्रणालियों में अन्य प्रकार के द्विभाजन भी महत्वपूर्ण हैं, किन्तु काठी-नोड द्विभाजन जीव विज्ञान में सबसे महत्वपूर्ण होता है। वास्तविक जैविक प्रणालियाँ छोटे स्टोकेस्टिक के अधीन हैं विविधताएँ जो गतिशील समीकरणों में त्रुटि शब्द प्रस्तुत करती हैं, और यह सामान्यतः अलग-अलग सैडल नोड्स और निश्चित बिंदुओं में सरलीकृत होकर अधिक सम्मिश्र द्विभाजन की ओर ले जाती हैं। "अपूर्ण" द्विभाजन के दो ऐसे उदाहरण जो जीव विज्ञान में प्रकट हो सकते हैं, नीचे चर्चा की गई है। ध्यान दें कि त्रुटि की उपस्थिति में सैडल नोड स्वयं गुणात्मक व्यवहार में कोई बदलाव नहीं होने के साथ, एक्स-आर विमान में अनुवाद करता है; इसे नीचे प्रस्तुत किए गए समान विश्लेषण का उपयोग करके सिद्ध किया जा सकता है।

चित्रा 4. अप्रभावित (काला) और अपूर्ण (लाल) ट्रांसक्रिटिकल द्विभाजन, मढ़ा हुआ। लेख के शेष भाग में यू और पी को क्रमशः x और आर के रूप में संदर्भित किया गया है। पहले की तरह, ठोस रेखाएँ स्थिर होती हैं, और बिंदीदार रेखाएँ अस्थिर होती हैं।

अपूर्ण ट्रांसक्रिटिकल द्विभाजन

एक सामान्य सरल द्विभाजन ट्रांसक्रिटिकल द्विभाजन है, जो द्वारा दिया गया है

और चित्र 4 (काले वक्र) में द्विभाजन आरेख। फेज आरेख चित्र 5 में दिखाए गए हैं। फेज आरेख में x-अवरोधन को r परिवर्तन के रूप में ट्रैक करते हुए, दो निश्चित बिंदु प्रक्षेपवक्र हैं जो मूल पर प्रतिच्छेद करते हैं; यह द्विभाजन बिंदु है (सामान्यतः, जब फेज पोर्ट्रेट में x-इंटरसेप्ट्स की संख्या बदल जाती है)। बायां निश्चित बिंदु सदैव अस्थिर होता है, और दायां स्थिर होता है।

चित्र 5. आदर्श ट्रांसक्रिटिकल द्विभाजन फेज पोर्ट्रेट। x-अक्ष पर निश्चित बिंदु अंकित हैं, प्रत्येक प्रक्षेपवक्र अलग रंग में है। तीरों की दिशा इंगित करती है कि r बढ़ने पर वे किस दिशा में आगे बढ़ेंगे। लाल बिंदु अस्थिर है, और नीला बिंदु अस्थिर है। मूल बिंदु पर काला बिंदु r < 0 के लिए स्थिर है, और r > 0 के लिए अस्थिर है।

अब त्रुटि पद h को जोड़ने पर विचार करें, जहां 0 < h << 1. अर्थात,

यदि h धनात्मक है तो त्रुटि शब्द सभी फेज चित्रों को लंबवत, नीचे की ओर अनुवादित करता है। चित्र 6 (x < 0) के बाएं आधे भाग में, काले, लाल और हरे रंग के निश्चित बिंदु क्रमशः अर्धस्थिर, अस्थिर और स्थिर हैं। यह दाहिने आधे भाग पर मैजेंटा, काले और नीले बिंदुओं (x > 0) द्वारा प्रतिबिंबित होता है। इनमें से प्रत्येक भाग इस प्रकार सैडल-नोड द्विभाजन की तरह व्यवहार करता है; दूसरे शब्दों में, अपूर्ण ट्रांसक्रिटिकल द्विभाजन को महत्वपूर्ण बिंदुओं के निकट होने पर दो सैडल-नोड द्विभाजन द्वारा अनुमानित किया जा सकता है, जैसा कि चित्र 4 के लाल वक्रों में स्पष्ट है।

रैखिक स्थिरता विश्लेषण

चित्र 6. अपूर्ण ट्रांसक्रिटिकल द्विभाजन फेज पोर्ट्रेट। दो महत्वपूर्ण बिंदुओं के सापेक्ष दिए गए आर के पांच मान दिखाए गए हैं। ध्यान दें कि y-अवरोधन मान h, या अपूर्णता के परिमाण के समान है। हरे और नीले बिंदु स्थिर हैं, जबकि हरे लाल और मैजेंटा अस्थिर हैं। काले बिंदु अर्धस्थिर निश्चित बिंदुओं को दर्शाते हैं।

फेज आरेखों में प्रवाह को देखने के अतिरिक्त, रैखिक स्थिरता विश्लेषण का उपयोग करके विभिन्न निश्चित बिंदुओं की स्थिरता को प्रदर्शित करना भी संभव है। सबसे पहले, द्विभाजन समीकरण को 0 पर सेट करके फेज पोर्ट्रेट में निश्चित बिंदु खोजें:

निश्चित बिंदु x* ज्ञात करने के लिए द्विघात सूत्र का उपयोग करना:

जहां अंतिम फेज में सन्निकटन 4h << r2 का उपयोग किया गया है, जो द्विभाजन बिंदु से अधिक आगे तक निश्चित बिंदुओं का अध्ययन करने के लिए उचित है, जैसे कि चित्र 6 में हल्के नीले और हरे रंग के वक्र है। आगे सरलीकरण करते हुए,


इसके पश्चात्, यह निर्धारित करें कि फेज पोर्ट्रेट वक्र निश्चित बिंदुओं पर बढ़ रहा है या घट रहा है, जिसका मूल्यांकन द्विभाजन समीकरण के पहले व्युत्पन्न में x* को प्लग करके किया जा सकता है।

परिणाम इस तथ्य से सम्मिश्र हैं कि r धनात्मक और ऋणात्मक दोनों हो सकते हैं; फिर भी, प्रत्येक निश्चित बिंदु की स्थिरता के संबंध में निष्कर्ष पहले जैसे ही हैं। यह कोई आश्चर्य की बात नहीं है, क्योंकि पहले व्युत्पन्न में फेज आरेख प्रवाह विश्लेषण के समान ही जानकारी होती है। उपरोक्त समाधान में रंग चित्र 6 में तीरों के अनुरूप हैं।

अपूर्ण पिचफोर्क द्विभाजन

पहले का बकलिंग बीम उदाहरण पिचफोर्क द्विभाजन का उदाहरण है (शायद अधिक उचित रूप से इसे त्रिभाजन कहा जाता है)। आदर्श पिचफ़र्क को चित्र 7 के बाईं ओर दिखाया गया है

और r = 0 वह स्थान है जहां द्विभाजन होता है, जिसे चित्र 8 के मूल में काले बिंदु द्वारा दर्शाया गया है। जैसे ही r 0 से आगे बढ़ता है, काला बिंदु तीन प्रक्षेप पथों में विभाजित हो जाता है: नीला स्थिर स्थिर बिंदु जो दाईं ओर चलता है, लाल स्थिर बिंदु जो कि दाईं ओर चलता है बाईं ओर चलता है, और तीसरा अस्थिर बिंदु जो मूल बिंदु पर रहता है। चित्र 7 (बाएं) में नीली और लाल ठोस रेखाएं हैं, जबकि काला अस्थिर प्रक्षेपवक्र धनात्मक x-अक्ष के साथ बिंदीदार भाग है।

पहले की तरह, त्रुटि पद h पर विचार करें, जहां 0 < h << 1, अर्थात

चित्र 8. आदर्श पिचफोर्क द्विभाजन फेज पोर्ट्रेट। x-अक्ष पर निश्चित बिंदु अंकित हैं, प्रत्येक प्रक्षेपवक्र अलग रंग में है। तीरों की दिशा इंगित करती है कि r बढ़ने पर वे किस दिशा में आगे बढ़ेंगे। लाल और नीले बिंदु स्थिर हैं, और मूल बिंदु पर तीसरा अस्थिर निश्चित बिंदु है, जो काले बिंदु द्वारा दर्शाया गया है। आर = आर के लिएcrit= 0, काला बिंदु अर्ध-स्थिर बिंदु को भी इंगित करता है जो r बढ़ने पर प्रकट होता है और अन्य तीन प्रक्षेप पथों में विभाजित हो जाता है।

एक बार फिर, फेज पोर्ट्रेट को अनंत मात्रा में ऊपर की ओर अनुवादित किया जाता है, जैसा कि चित्र 9 में दिखाया गया है। फेज आरेख में x-इंटरसेप्ट को ट्रैक करने से आर परिवर्तन के रूप में निश्चित बिंदु मिलते हैं, जो चित्र 7 (दाएं) से गुणात्मक परिणाम को दोहराते हैं। अधिक विशेष रूप से, चित्र 9 से नीला निश्चित बिंदु चित्र 7 (दाएं) में ऊपरी प्रक्षेपवक्र से मेल खाता है; हरा निश्चित बिंदु बिंदीदार प्रक्षेपवक्र है; और लाल निश्चित बिंदु सबसे निचला प्रक्षेपवक्र है। इस प्रकार, अपूर्ण स्थिति (h ≠ 0) में, पिचफोर्क द्विभाजन सैडल-नोड द्विभाजन के साथ मिलकर एकल स्थिर निश्चित बिंदु में सरल हो जाता है।

द्विघात समीकरण के अतिरिक्त घन समीकरण के लिए सामान्यीकृत समाधान का उपयोग करने को छोड़कर, रैखिक स्थिरता विश्लेषण भी यहां किया जा सकता है। प्रक्रिया समान है:) अंतर समीकरण को शून्य पर सेट करें और निश्चित बिंदुओं x* का विश्लेषणात्मक रूप खोजे) प्रत्येक x* को पहले व्युत्पन्न में प्लग करें , फिर 3) क्या के आधार पर स्थिरता का मूल्यांकन करें धनात्मक या ऋणात्मक है

चित्र 9. अपूर्ण पिचफोर्क द्विभाजन फेज पोर्ट्रेट। आर के सापेक्ष आर के चार अलग-अलग मानcritदिखाए जाते हैं। ध्यान दें कि y-अवरोधन मान h, या अपूर्णता के परिमाण के समान है। लाल और नीले बिंदु स्थिर हैं, जबकि हरा (पहले मूल पर छिपा हुआ) अस्थिर है। जैसा कि चित्र 5 में है, काला बिंदु अर्ध-स्थिर बिंदु को इंगित करता है जो r बढ़ने पर दिखाई देता है और लाल और हरे रंग में विभाजित हो जाता है।

बहुस्थिरता

एक प्रणाली में संयुक्त सैडल-नोड द्विभाजन बहुस्थिरता उत्पन्न कर सकता है। बिस्टेबिलिटी (बहुस्थिरता का विशेष स्थिति) कई जैविक प्रणालियों में महत्वपूर्ण संपत्ति है, जो अधिकांशतः नेटवर्क आर्किटेक्चर का परिणाम होती है जिसमें धनात्मक प्रतिक्रिया इंटरैक्शन और अल्ट्रासेंसिटिविटी अल्ट्रा-सेंसिटिव तत्वों का मिश्रण होता है। बिस्टेबल प्रणाली हिस्टैरिक हैं, अर्थात प्रणाली की स्थिति इनपुट के इतिहास पर निर्भर करती है, जो सेलुलर प्रक्रियाओं के स्विच-जैसे नियंत्रण के लिए महत्वपूर्ण हो सकती है।[2] उदाहरण के लिए, यह उन संदर्भों में महत्वपूर्ण है जहां सेल यह निर्णय लेता है कि किसी विशेष मार्ग के लिए प्रतिबद्ध होना है या नहीं है; गैर-हिस्टेरेटिक प्रतिक्रिया सक्रियण सीमा के निकट यादृच्छिक थर्मल उतार-चढ़ाव के अधीन होने पर प्रणाली को तेजी से प्रारंभ और संवृत कर सकती है, जो संसाधन-अक्षम हो सकती है।

जीवविज्ञान में विशिष्ट उदाहरण

अपनी गतिशीलता में द्विभाजन वाले नेटवर्क कोशिका चक्र में कई महत्वपूर्ण बदलावों को नियंत्रित करते हैं। कोशिका चक्र में जैव रासायनिक स्विच G1/S स्विच या G1/S, कोशिका चक्र में जैव रासायनिक स्विच या G2/M स्विच या G2/M, और कोशिका चक्र में जैव रासायनिक स्विच या मेटाफ़ेज़-एनाफ़ेज़ स्विच या मेटाफ़ेज़– एनाफ़ेज़ संक्रमण कोशिका चक्र में जैव रासायनिक स्विच के रूप में कार्य करते हैं। उदाहरण के लिए, अफ्रीकी पंजे वाले मेंढक के अंडे के अर्क को साइक्लिन-निर्भर किनेज़, Cdc2 के फॉस्फोराइलेशन में धनात्मक प्रतिक्रिया द्वारा अपरिवर्तनीय रूप से फ़ूड वेब के अंदर और बाहर संचालित किया जाता है।[3] जनसंख्या पारिस्थितिकी में, खाद्य वेब इंटरैक्शन नेटवर्क की गतिशीलता हॉफ द्विभाजन प्रदर्शित कर सकती है। उदाहरण के लिए, प्राथमिक उत्पादक, खनिज संसाधन और शाकाहारी से युक्त जलीय प्रणाली में, शोधकर्ताओं ने पाया कि संतुलन, चक्रण और आबादी के विलुप्त होने के पैटर्न को हॉपफ द्विभाजन के साथ सरल गैर-रेखीय मॉडल के साथ गुणात्मक रूप से वर्णित किया जा सकता है।[4]

नवोदित यीस्ट (एस. सेरेविसिया) में गैलेक्टोज का उपयोग गैलेक्टोज सांद्रता को बदलने के कार्य के रूप में जीएएल प्रमोटर द्वारा प्रेरित हरा फ्लोरोसेंट प्रोटीन अभिव्यक्ति के माध्यम से मापने योग्य है। प्रणाली प्रेरित और गैर-प्रेरित राज्यों के बीच द्विस्तरीय स्विचिंग प्रदर्शित करता है।[5]

इसी तरह, ई. कोली में लैक्टोज का उपयोग थायो-मिथाइलगैलेक्टोसाइड (एक लैक्टोज एनालॉग) एकाग्रता के फ़ंक्शन के रूप में जीएफपी-एक्सप्रेसिंग लैक प्रमोटर द्वारा मापा जाता है जो बिस्टैबिलिटी और हिस्टैरिसीस (क्रमशः चित्र 10, बाएं और दाएं) प्रदर्शित करता है।[6]

यह भी देखें

संदर्भ

  1. Strogatz S.H. (1994), Nonlinear Dynamics and Chaos, Perseus Books Publishing
  2. David Angeli, James E. Ferrell, Jr., and Eduardo D.Sontag. Detection of multistability, bifurcations, and hysteresis in a large class of biological positive-feedback systems. PNAS February 17, 2004 vol. 101 no. 7 1822-1827
  3. Sha, Wei; Moore, Jonathan; Chen, Katherine; Lassaletta, Antonio D.; Yi, Chung-Seon; Tyson, John J.; Sible, Jill C. (2003-02-04). "हिस्टैरिसीस ज़ेनोपस लाविस अंडे के अर्क में कोशिका-चक्र संक्रमण को संचालित करता है". Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 100 (3): 975–980. doi:10.1073/pnas.0235349100. ISSN 0027-8424. PMC 298711. PMID 12509509.
  4. Gregor F. Fussmann, Stephen P. Ellner, Kyle W. Shertzer, and Nelson G. Hairston Jr. Crossing the Hopf Bifurcation in a Live Predator–Prey System. Science. 17 November 2000: 290 (5495), 1358–1360. doi:10.1126/science.290.5495.1358
  5. Song C, Phenix H, Abedi V, Scott M, Ingalls BP, et al. 2010 Estimating the Stochastic Bifurcation Structure of Cellular Networks. PLoS Comput Biol 6(3): e1000699. doi:10.1371/journal.pcbi.1000699
  6. Ertugrul M. Ozbudak, Mukund Thattai, Han N. Lim, Boris I. Shraiman & Alexander van Oudenaarden. Multistability in the lactose utilization network of Escherichia coli. Nature. 2004 Feb 19 ;427(6976):737–40