研究・教育活動

イベントおよび授業

新しいイベント

新しい会議・イベント・セミナーは、現在予定されていません。

過去のイベント

生命現象を定量的に記載し、その原理を理解することを目指し、 定量生物学の会を始めとした様々な仲間や共同研究者と活動を行っています。

Physical Approaches for Growing & Evolving Populations


9.Feb.2017 Institute of Industrial Science, Univ. Tokyo

Quantitative Biology



12-13.Jan.2016 National Institute of Genetics

Force, Information, & Dynamics



9.Jan.2016 Institute of Industrial Science, Univ. Tokyo

Entropy, Information & Control



8.Jan.2016 Institute of Industrial Science, Univ. Tokyo

Bridging Theory & Experiment



8.Jan.2016 Institute of Industrial Science, Univ. Tokyo

Quantitative Biology for Information Dynamics

18.Feb.2012 Institute of Industrial Science, Univ. Tokyo

開講予定の授業

理論をつくるということは、世界のより良い記述を求める絶え間ない試みである。

数理情報工学演習第二A

細胞の両賭戦略と情報

細胞、もしくは生物集団にとって自己複製の成功度である適応度に注目し、適応度を介して細胞にとっての情報の価値を定式化することを試みる。 またその情報・情報理論との関連に言及する。

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理論生物学

細胞システムの数理:非線形現象からロバスト性まで

システム生物学や神経科学に代表されるように、複雑な生命システムの動態を解析・理解するために数理が果たす重要性は、近年大きく高まっている。本授業では、細胞を単位とした生体システムを扱う数理的な手法や関連するトピックを概説する。 まず細胞システムの数理モデルの理解と解析に不可欠な反応速度論の導入を行う。 次にそれを応用した生体機能の解析例について、実験的背景と数理的なモデルを合わせて講義する。モデルは決定論的なモデルに限定し、数理の技術的側面よりは、いかに生体機能の理解に数理モデルが活用できるのかに重点を置く。 対象とする細胞機能としては、細胞の運命決定、分子認識、環境シグナル感知、細胞記憶、細胞振動現象、外環境への適応、内因的変動へのロバスト性などの問題を扱う。具体的な実験的知見は主に単細胞生物の知見を主に紹介するが、関連する多細胞生物の現象についても言及する予定である。 なお、本授業では微分方程式に基づく決定論的な解析のみを扱う。1細胞のゆらぎやその解析に必要な確率的なモデリングについ学びたいばあいには、「数理情報学特別講義 Ⅳ:確率細胞現象の数理」の履修をすすめる。

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講義内容 (2018 version):下記から抜粋

  • 4/10: ガイダンス
  • 4/10: 反応速度論・微分方程式・フィードバックループ・反応の物理化学
  • 反応過程の縮約と実効的方程式(Michaelis-Menten, Hill 方程式)
  • 細胞反応と非線形応答と細胞の分子認識(シグナル伝達系・免疫応答)
  • 非線形応答と非平衡性(非線形応答の熱力学的コスト)
  • 細胞の記憶と多安定状態
  • 振動現象と負のフィードバック(概日リズム)
  • 動的な入力への細胞応答(動的入力に誘導される細胞分化)
  • 環境変動への適応と化学走性(完全適応)
  • パラメータ変化へのロバスト性(温度補償現象)
  • 分子濃度変化に対するロバストネス(絶対濃度補償性)
  • 細胞のホメオスタシスとロバスト性
  • 理論生物学的トピック1(定量発生学)
  • 理論生物学的トピック2(定量免疫学)

数理情報学特別講義 Ⅳ

確率細胞現象の数理

システム生物学や神経科学に代表されるように、複雑な生命システムの動態を解析・理解するために数理が果たす重要性は、近年大きく高まっている。  本授業では、細胞を単位とした生体システムを扱う数理的な手法や関連するトピックを概説する。  特に細胞の確率的な挙動を扱うための数理的手法に重点をおき、様々な内因的・外因的ノイズを抱える細胞システムにおける非線形ダイナミクスと情報処理、そして細胞集団による進化の問題を取り扱う方法論を示す。 数理的な側面としては、力学系、分岐、点過程、拡散過程、Master方程式、Fokker-Planck方程式、確率微分方程式、経路積分、非平衡統計物理、情報理論、情報幾何などを基本とした細胞内の確率的動態の理論が含まれる。 理論を応用する生物学的現象としては、遺伝子発現ゆらぎ、選択的な細胞応答、細胞の運命決定、発生と位置情報処理、細胞走性と空間方向感知、確率環境下での増殖・進化、などを取り上げる予定である。


講義内容 (2018 version)

  • 4/10:ガイダンス(レジュメ1: 2016ver)
  • Introduction:確率的な細胞現象とその数理
  • 点過程と確率的化学反応の時間発展
  • 化学マスター方程式と分布の時間発展
  • ノイズ励起現象
  • マスター方程式のCumulant展開
  • 遺伝子発現ネットワークとゆらぎ・フィードバックの流れ
  • 化学ランジュバン方程式と経路積分(レジュメ2)
  • 確率的な生体内システムの情報理論的理解(レジュメ3)
  • 情報復号と細胞の運命決定
  • Filtering Theoryと確率的情報処理
  • 表現形ゆらぎと細胞増殖(レジュメ4)
  • 表現形選択と情報の進化的価値(レジュメ5)
  • 生体情報処理における数理的課題
  • レポート課題(課題)