人工的代謝ネットワークを用いた静止相における細胞代謝ダイナミクスの研究

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本研究の目的は、微生物が静止相などにおいて示す「長い時間スケール」が、（個々は非常に短い時間スケールを持つ）化学反応ダイナミクスからどのように出現するかを、ボトムアップ手法を主に用いて明らかにすることである。「長い時間スケール」は微生物細胞の示す記憶様の現象や、抗生物質耐性にも関係があるということが実験的に報告されており、「長い時間スケール」がどのように生じるのかを解明することは、微生物学といった基礎研究のみならず、応用分野も含めて広い分野へのインパクトを与え得るものであると考えられる。微生物のもつ実際の反応経路を網羅的に調べることでこの問いに迫るというトップダウンアプローチだけではなく、本研究のようにボトムアップによるアプローチを採用することで、存在する代謝反応データにバイアスされないような、ネットワークとして一般的な性質が得られると期待される。初年度は「人工的化学反応ネットワーク」という、２体１反応のみで構成された非常に単純な化学反応ネットワークのクラスを構築し、その構造的特徴とネットワーク上で起こる化学反応ダイナミクスの間の関係を網羅的に調べた。人工的化学反応ネットワークは、非常に単純なルールで構成されるにもかかわらず、定常状態への緩和に①指数緩和、②指数緩和＋プラトー、③べき緩和という3通りの定性的に異なるダイナミクスを示すことが分かった。緩和ダイナミクスとネットワーク構造の関係を調べた結果、化学反応量論係数行列（反応ネットワークの構造を表す行列）の①ランク、②保存量、そして③Stoichiometric Coneと呼ばれる量が緩和の定性的特徴を決定しているらしいことが分かった。