転写酵素の遺伝子間動態に基づく細胞分化モデルの構築と実データによる検証

基于转录酶基因间动力学的细胞分化模型构建及实际数据验证

• 批准号: 21K17851
• 负责人: 梶田 真司
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: University of Fukui
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K17851/
• 关键词: 転写; 時間遅れ微分方程式; パターン形成; 数理モデル; 確率微分方程式; 転写酵素; 遺伝子発現; ミトコンドリア; 軸索; 反応拡散方程式; ランダムウォークモデル; データ解析; シミュレーション; 細胞分化

本年度は遺伝子上の転写酵素の移動を考慮した遺伝子発現モデルの開発を前年度に引き続き進めた（関係する学会発表１件）。昨年度構築したモデルの研究に加えて、本年度は新たに3つのモデルの構築を行なった。1つ目は、転写酵素が遺伝子上を移動するのにかかる時間を考慮した時間遅れ微分方程式による遺伝子発現のモデルである。近年の転写研究で明らかになった細胞現象をモデルに組み込むことで、転写バースティングと力学系理論における分岐現象の関係性を示唆するシミュレーション結果が得られた。2つ目は、単一遺伝子上の転写酵素の移動を表すモデルである。実験系の共同研究者と共に、転写酵素の化学修飾の効果を解析するためのよりミクロスコピックなモデルの構築を進めている。3つ目として、細胞が環境に応じてどの遺伝子を発現させるべきかの意思決定を行う際に重要な、転写制御因子が認識する遺伝子配列の特異性に関するモデルの構築も行なった（関係する学会発表１件）。さらに、本研究で取り組んだ数理的手法をより一般化させ、1次元空間を確率微分方程式に従ってランダムに動く粒子が、粒子間の直接的な相互作用はないにも関わらず、粒子が生成する濃度場を介して相互作用することで等間隔に粒子が並ぶという新たなパターン形成の数理モデルを構築した（関係する学会発表１件、論文投稿準備中）。1次元空間における複数粒子の協働現象という点で転写酵素ダイナミクスの数理モデルとは密接な関係があり、今後それらの関係性の調査を進めていく。

This year は heritage in の 伝 planning write enzyme の mobile を consider し た posthumous son 伝 発 now モ デ ル の open 発 を before annual に lead き 続 き into め た (masato す る learn 発 table 1). Last year, the construction of <s:1> たモデ たモデ <s:1> research に and えて was carried out, and this year, <s:1> new たに3 たに モデ モデ construction を fields なった were established. 1 つ は, planning and writing enzyme が heritage in を 伝 mobile す る の に か か る time を consider し た time 遅 れ differential equations に よ る heritage 伝 son 発 is の モ デ ル で あ る. Recent の planning to write research で Ming ら か に な っ た cells phenomenon を モ デ ル に group み 込 む こ と で, planning to write バ ー ス テ ィ ン グ と force theory of に お け る bifurcation phenomenon の masato is sexual を in stopping す る シ ミ ュ レ ー シ ョ ン results ら が れ た. 2 つ は, 単 a legacy in の 伝 planning write enzyme の mobile を table す モ デ ル で あ る. Be 験 is の common researchers と に, planning to write enzymes の chemically modified の unseen fruit を parsing す る た め の よ り ミ ク ロ ス コ ピ ッ ク な モ デ ル の build を into め て い る. 3 つ mesh と し て, cell が environment に 応 じ て ど の posthumous son 伝 を 発 now さ せ る べ き か の mean line decision を う interstate に important な, planning to write suppression factor が す る heritage 伝 with sequence の specificity に masato す る モ デ ル の line build も な っ た (masato す る learn 発 table 1). さ ら に group, this research take り で ん だ mathematical methods を よ り generalization さ せ, 1 dimensional space を really rate differential equations に 従 っ て ラ ン ダ ム に が く particles, particles の direct な interaction between は な い に も masato わ ら ず, particle が generated す る concentration field を interface し て interaction す る こ と で が に between particles and ぶ と い う new た な パ タ ー ン shape In the field of <s:1> mathematics and physics, モデ, モデ, を, and the construction of <s:1> た (related to the する society, one form has been published, and the preparation for submission of the paper is underway). 1 dimension に お け る complex phenomenon of particle の association 働 と い う point で planning write enzyme ダ イ ナ ミ ク ス の mathematical モ デ ル と は contact な masato is が あ り, future そ れ ら の masato is sexual を の investigation into め て い く.

项目成果

生命医科学分野における数理・データサイエンス研究の始め方

如何开始生物医学领域的数学/数据科学研究

• 发表时间: 2022
• 作者: 梶田 真司;畠山 哲央;梶田 真司
• 通讯作者: 梶田 真司

転写制御因子の配列特異性の理解に向けた化学反応モデルの構築

构建化学反应模型以了解转录调节因子的序列特异性

• 发表时间: 2022
• 作者: 愛知 慶大;梶田 真司
• 通讯作者: 梶田 真司

細胞内局在変化が生み出す免疫・神経機能への数理的アプローチ

细胞内定位变化产生的免疫和神经功能的数学方法

• 发表时间: 2021
• 作者: Nishida S;Nakano Y;Blanc A;Maeda N;Kado M;Nishimoto S;梶田 真司
• 通讯作者: 梶田 真司

空間を考慮した転写ダイナミクスの数理モデリング

转录动力学的空间数学模型

• 发表时间: 2022
• 作者: 愛知 慶大;梶田 真司;梶田 真司
• 通讯作者: 梶田 真司

日本数理生物学会2021年大会

日本数学生物学会2021年会议

• 发表时间: 2021
• 作者: 愛知 慶大;梶田 真司;梶田 真司;梶田 真司
• 通讯作者: 梶田 真司