Все выпуски

Известно, что в нативном состоянии молекула ДНК всегда содержит некоторое количество локально расплетенных участков, часто называемых открытыми состояниями ДНК. Считается, что эти состояния играют важную роль в ДНК-белковом узнавании, и изучение их динамики может пролить дополнительный свет на механизмы регуляции транскрипции и репликации. В этой статье мы рассматриваем влияние термостата на движение открытых состояний в искусственной последовательности, состоящей из четырех однородных областей. Мы построим энергетический профиль этой последовательности и исследуем траектории движения открытых состояний в этом профиле под действием случайной силы.

It is known that in the native state the DNA molecule always contains some amount of locally unwound regions, often called the open states of DNA. It is believed that these states play an important role in DNA-protein recognition and that the study of the open states dynamics may shed further light on the mechanisms of regulation of transcription and replication. In this paper we consider the effect of the thermostat on the movement of the open states in the artificial sequence consisting of four homogeneous regions. We construct the energetic profile of the sequence and investigate the trajectories of the movement of the open states under the action of a random force.

Рассмотрена задача оптимального управления транспортным потоком в сети городских дорог. Управление осуществляется изменением длительностей рабочих фаз светофоров на регулируемых перекрестках. Приведено описание разработанной системы управления. В системе управления предусмотрено использование трех видов управлений: программного, с обратной связью и ручного. При управлении с обратной связью для определения количественных характеристик транспортного потока используются детекторы дорожной инфраструктуры, видеокамеры, индуктивные петлевые и радиолокационные датчики. Обработка сигналов с детекторов позволяет определить состояние транспортного потока в каждый текущий момент времени. Для определения моментов переключения рабочих фаз светофоров количественные характеристики транспортных потоков поступают в математическую модель транспортного потока, реализованную в вычислительной среде системы автоматического управления транспортными потоками. Модель представляет собой систему конечно-разностных рекуррентных уравнений и описывает изменение транспортного потока на каждом участке дороги в каждый такт времени на основе рассчитанных данных по характеристикам транспортного потока в сети, пропускным способностям маневров и распределению потока на перекрестках с альтернативными направлениями движения. Модель обладает свойствами масштабирования и агрегирования. Структура модели зависит от структуры графа управляемой сети дорог, а количество узлов в графе равно количеству рассматриваемых участков дорог сети. Моделирование изменений транспортного потока в режиме реального времени позволяет оптимально определять длительности рабочих фаз светофоров и обеспечивать управление транспортным потоком с обратной связью по его текущему состоянию. В работе рассмотрена система автоматического сбора и обработки данных, поступающих в модель. Для моделирования состояний транспортного потока в сети и решения задачи оптимального управления транспортным потоком разработан программный комплекс CTraf, краткое описание которого представлено в работе. Приведен пример решения задачи оптимального управления транспортным потокам в сети дорог города Москва на основе реальных данных.

The problem of optimal control of traffic flow in an urban road network is considered. The control is carried out by varying the duration of the working phases of traffic lights at controlled intersections. A description of the control system developed is given. The control system enables the use of three types of control: open-loop, feedback and manual. In feedback control, road infrastructure detectors, video cameras, inductive loop and radar detectors are used to determine the quantitative characteristics of current traffic flow state. The quantitative characteristics of the traffic flows are fed into a mathematical model of the traffic flow, implemented in the computer environment of an automatic traffic flow control system, in order to determine the moments for switching the working phases of the traffic lights. The model is a system of finite-difference recurrent equations and describes the change in traffic flow on each road section at each time step, based on retrived data on traffic flow characteristics in the network, capacity of maneuvers and flow distribution through alternative maneuvers at intersections. The model has scaling and aggregation properties. The structure of the model depends on the structure of the graph of the controlled road network. The number of nodes in the graph is equal to the number of road sections in the considered network. The simulation of traffic flow changes in real time makes it possible to optimally determine the duration of traffic light operating phases and to provide traffic flow control with feedback based on its current state. The system of automatic collection and processing of input data for the model is presented. In order to model the states of traffic flow in the network and to solve the problem of optimal traffic flow control, the CTraf software package has been developed, a brief description of which is given in the paper. An example of the solution of the optimal control problem of traffic flows on the basis of real data in the road network of Moscow is given.

На основе мультирежимной двухкритериальной модели усталостного разрушения предложен метод расчета зарождения и развития узкихлок ализованных зон поврежденности в образцах и элементах конструкций для различных режимов циклического нагружения. Такие узкие зоны повреждаемости можно рассматривать как квазитрещины двухтипов, соответствующих механизму нормального отрыва и сдвига. Проведена верификация модели путем численных экспериментов по воспроизведению левыхи правыхв етвей усталостных кривых для образцов из титановыхи алюминиевых сплавов, построенных по испытаниям при различных условиях и схемах циклического нагружения. Приведены примеры моделирования развития квазитрещин двухтипов (нормального отрыва и сдвига) при различных режимах циклического нагружения пластины с отверстием в качестве концентратора напряжений. При сложном напряженном состоянии в предлагаемой комплексной модели возможна естественная реализация любого из рассмотренных механизмов развития квазитрещин. Квазитрещины разных типов могут развиваться в разных частях образца, в том числе одновременно.

A new method for calculating the initiation and development of narrow local damage zones in specimens and structural elements subjected to various modes cyclic loadings is proposed based on multi regime two criteria model of fatigue fracture. Such narrow zones of damage can be considered as quasi-cracks of two different types, corresponding to the mechanism of normal crack opening and shear.

Numerical simulations that are aimed to reproduce the left and right branches of the full fatigue curves for specimens made from titanium and aluminum alloy and to verify the model. These branches were constructed based on tests results obtained under various modes and cyclic loading schemes. Examples of modeling the development of quasi-cracks for two types (normal opening and shear) under different cyclic loading modes for a plate with a hole as a stress concentrator are given. Under a complex stress state in the proposed multi regime model, a natural implementation of any considered mechanisms for the quasi-cracks development is possible. Quasi-cracks of different types can develop in different parts of the specimen, including simultaneously.

Широко используемаяв генной инженерии плазмида pTTQ18 рассматриваетсяв данной работе как неоднородная нелинейная динамическая система, в которой могут возникать и распространяться локальные конформационные возмущения, называемые также открытыми состояниями или кинками. Последовательность плазмиды pTTQ18 характеризуется наличием множества функционально значимых участков. В одних работах для математического описания нелинейной динамики плазмиды используется достаточно простые модели, включающие, например, только четыре функционально значимых участка: промотор (Pr), терминатор (Term), ген AmpR, ген lacI. В других работах рассматривают гораздо более сложные модели, включающие, например, одиннадцать функционально значимых участков: три промотора (tac promoter, lacIq promoter и AmpR promoter), два терминатора (T1 и T2), два гена (lacI и AmpR), участки lac operator, MCS, M13 fwd и ori. Очевидно, что математическое моделирование динамических свойств плазмиды в этом случае представляет собой гораздо более сложную задачу. В целом вопрос о том, сколько и какие участки необходимо включать при конструировании приближенных неоднородных моделей нелинейной динамики плазмиды, до сих пор остается открытым. И перед каждым исследователем при математическом моделировании внутренней динамики плазмиды pTTQ18 возникает вопрос о выборе той или иной приближенной схемы плазмиды. Цель данного исследования — построить иерархию моделей, котораямог ла бы помочь в решении этого вопроса. Для этого мы собрали несколько приближенных схем плазмиды pTTQ18 и моделей, основанных на этих схемах. Затем мы расположили их в порядке возрастающей сложности, создав своеобразную иерархию схем. Для каждой модели мы рассчитали энергетический профиль потенциального поля плазмиды, учитывая, что этот энергетический профиль является одной из наиболее важных характеристик, отражающих внутреннюю динамику плазмиды и ее связь с функциональными свойствами плазмиды. Построенная таким образом иерархияя вляется основным результатом работы. Предложенный в работе подход позволит исследователям лучше ориентироваться в потоке схем и моделей плазмиды pTTQ18, а также облегчит выбор подходящей модели как для плазмиды pTTQ18, так и для других плазмид.

The pTTQ18 plasmid, widely used in genetic engineering, is considered in this work as an inhomogeneous nonlinear dynamic system in which local conformation perturbations, also called open states or kinks, can arise and propagate. The pTTQ18 plasmid sequence is characterized by the presence of many functionally significant regions. Some studies use rather simple models to describe mathematically the nonlinear dynamics of plasmids, such as models containing only four functionally significant regions: promoter (Pr), terminator (Term), AmpR gene, and lacI gene. Other studies consider much more complex models, including, for example, eleven functionally significant regions: three promoters (tac promoter, lacIq promoter and AmpR promoter), two terminators (T1 and T2), two genes (lacI and AmpR), tac operator, MCS, M13 fwd and ori. Clearly, mathematical modeling the plasmid dynamic properties in this case is a much more complex task. Overall, the questions of how many and which regions should be included when constructing approximate inhomogeneous models of nonlinear plasmid dynamics remain open. When mathematically modeling the internal dynamics of the pTTQ18 plasmid, every researcher faces the question of choosing this or that approximate plasmid model. The goal of this study is to construct a hierarchy of models that could help resolve this issue. To do this, we gathered several approximate schemes of the pTTQ18 plasmid as well as models based on these schemes. Then we arranged them in order of increasing complexity, creating something like a hierarchy. For each model, we calculated the energy profile of the plasmid potential field, given that this energy profile is one of the most important characteristics reflecting the internal dynamics of the plasmid and its relationship with functional properties of the plasmid. The hierarchy constructed in this way allows researchers to navigate the flow of schemes and facilitates finding a suitable model not only for the pTTQ18 plasmid, but also for other plasmids. The hierarchy constructed in this way is the main result of the work. The proposed approach will allow researchers to better navigate the flow of pTTQ18 plasmid schemes and models, and will also facilitate the selection of an appropriate model for both pTTQ18 and other plasmids.

Дизассемблирование двоичных файлов x86 — важная, но нетривиальная задача. Дизассемблирование трудно выполнить корректно без отладочной информации, особенно на архитектуре x86, в которой инструкции переменного размера чередуются с данными. Более того, наличие непрямых переходов в двоичном коде добавляет еще один уровень сложности. Непрямые переходы препятствуют возможности рекурсивного обхода, распространенного метода дизассемблирования, успешно идентифицировать все инструкции в коде. Следовательно, дизассемблирование такого кода становится еще более сложным и требовательным, что еще больше подчеркивает проблемы, с которыми приходится сталкиваться в этой области. Многие инструменты, включая коммерческие, такие как IDA Pro, с трудом справляются с точным дизассемблированием x86. В связи с этим был проявлен определенный интерес к разработке более совершенного решения с использованием методов машинного обучения, которое потенциально может охватывать базовые, независимые от компилятора паттерны, присущие машинному коду, сгенерированному компилятором. Методы машинного обучения могут превосходитьпо точности классические инструменты. Их разработка также может занимать меньше времени по сравнению с эвристическими методами, реализуемыми вручную, что позволяет переложитьо сновную нагрузку на сбор большого представительного набора данных исполняемых файлов с отладочной информацией. Мы усовершенствовали существующую архитектуру на основе рекуррентных графовых сверточных нейронных сетей, которая строит граф управления и потоков для дизассемблирования надмножеств инструкций. Мы расширили граф информацией о потоках данных: при кодировании входной программы, мы добавляем ребра потока управления и зависимостей от регистров, вдохновленные вероятностным дизассемблированием. Мы создали открытый набор данных для идентификации инструкций x86, основанный на комбинации набора данных ByteWeight и нескольких пакетов Debian с открытым исходным кодом. По сравнению с IDA Pro, современным коммерческим инструментом, наш подход обеспечивает более высокую точность при сохранении высокой производительности в наших тестах. Он также хорошо себя показывает по сравнению с существующими подходами машинного обучения, такими как DeepDi.

Disassembly of stripped x86 binaries is an important yet non-trivial task. Disassembly is difficult to perform correctly without debug information, especially on x86 architecture, which has variablesized instructions interleaved with data. Moreover, the presence of indirect jumps in binary code adds another layer of complexity. Indirect jumps impede the ability of recursive traversal, a common disassembly technique, to successfully identify all instructions within the code. Consequently, disassembling such code becomes even more intricate and demanding, further highlighting the challenges faced in this field. Many tools, including commercial ones such as IDA Pro, struggle with accurate x86 disassembly. As such, there has been some interest in developing a better solution using machine learning (ML) techniques. ML can potentially capture underlying compiler-independent patterns inherent for the compiler-generated assembly. Researchers in this area have shown that it is possible for ML approaches to outperform the classical tools. They also can be less timeconsuming to develop compared to manual heuristics, shifting most of the burden onto collecting a big representative dataset of executables with debug information. Following this line of work, we propose an improvement of an existing RGCN-based architecture, which builds control and flow graph on superset disassembly. The enhancement comes from augmenting the graph with data flow information. In particular, in the embedding we add Jump Control Flow and Register Dependency edges, inspired by Probabilistic Disassembly. We also create an open-source x86 instruction identification dataset, based on a combination of ByteWeight dataset and a selection open-source Debian packages. Compared to IDA Pro, a state of the art commercial tool, our approach yields better accuracy, while maintaining great performance on our benchmarks. It also fares well against existing machine learning approaches such as DeepDi.