研究・教育活動
イベント、書籍、および授業新しいイベント
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。
Frontier in Hamilton Jacobi Equation and its Applications
12.May.2023
Institute of Industrial Science, Univ. Tokyo
Universal Principles in Biological Systems and their Evolution
14.March.2020
Faculty of Science, Univ. Tokyo
Interface between Immunology & Quantitative Biology
20.May.2019
Institute of Industrial Science, Univ. Tokyo
3 Days Exploration of
Reinforcement Learning & Biological Intelligence
5-7.Mar.2019
Institute of Industrial Science, Univ. Tokyo
Frontier in Quantitative Understanding of Dynamic Living States & its Applications
27.Mar.2017(Mon) Imperial College London, UK
Physical Approaches for Growing & Evolving Populations
9.Feb.2017 Institute of Industrial Science, Univ. Tokyo
Quantitative Biology for Information Dynamics
18.Feb.2012 Institute of Industrial Science, Univ. Tokyo書籍・特集
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。
数理情報学特別講義 Ⅳ 2022
確率生命現象と情報処理の数理：ダイナミクス・情報処理・学習・進化
理論生物学 2022
細胞システムとダイナミクス：数理解析から情報学的なアプローチまで過去の授業
理論生物学 2021
細胞システムの数理：非線形現象からロバスト性まで
数理情報学特別講義 Ⅳ 2020
確率生命現象と情報処理の数理
理論生物学 2020
細胞システムの数理：非線形現象からロバスト性まで物質基礎科学特殊講義V 2019
細胞現象の機能とロバスト性
イメージングや次世代シーケンスなど、生命システムを定量的に計測しうる技術の発展とともに、複雑な生命システムの動態を解析・理解する方法として、物理的な生命現象のみかたや数理に基づく記述の重要性が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命システムを扱う数理的・物理的な手法や関連するトピックを体系的に概説する。 本授業は、反応速度論を基礎として展開する。 速度論をもとに、細胞レベルでの生体システムの記述に必要な各種概念を導入し、また反応系の熱力学的な性質についても触れる。 その後、具体的な細胞システムの実例を紹介しつつ、反応系の組み合わせから様々な機能性、例えば様々な変動への非線形性応答性や、記憶や振動などの動的な現象、そして頑健性のような非自明な現象が現れる背後にあるメカニズムを解説する。 受講者の知識に合わせて、決定論的な理論を中心に授業を構成するか、よりアドバンスドな確率論などを含めた内容を加えるか、判断する。 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。
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理論生物学 2019
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場合には、「2019年度 教養学部 08E1160 物質基礎科学特殊講義V 小林 徹也」の履修をすすめる。
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- 東京大学授業カタログへのリンク
- レジュメ(2018ver)
- レジュメ(2019ver Num1)
- レジュメ(2019ver Num2)
- レポート課題:2019ver
- 授業登録フォーム
- 参考文献リスト
数理情報工学演習第二A 2018
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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- レジュメ(レポート課題を含む)
数理情報学特別講義 Ⅳ 2018
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。
理論生物学 2018
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。