Gタンパク相互作用によって制御される軸索誘導の動作機構

G-蛋白相互作用控制轴突引导机制

基本信息

  • 批准号:
    16014214
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.3万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
  • 财政年份:
    2004
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2004 至 无数据
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

昨年度まで、現実的なデータ量から遺伝子ネットワークの構造を推定するため適切なグラフィカルモデルの定式化、およびそのベイズ推定に基づく遺伝子転写制御ネットワークのシステム同定法の開発を行い、酵母の細胞周期に関わるシステムの動的挙動を解析した。その成果は本年度において、論文として発表することができた。一方で本年度の研究としては、システム同定からシステム生物学へと展開した。神経細胞の成長時に見られる軸索誘導現象に関して、成長円錐内のGタンパク質のシグナル経路、特にRhoファミリーを中心としたシグナル伝達のモデル化を行い、また成長円錐内のフィラメントダイナミクスのモデル、外部誘導因子からの情報伝達機構のモデルとの統合を行い、それを用いた計算機シミュレーションにより、成長円錐が外部情報をいかに処理し、成長を行うのかを考察した。その結果、Rhoファミリー間の相互作用に基づく非線形現象が、誘導因子に依存した軸索の方向転換に寄与することが分かった。この成果は現在論文投稿中である。また、本研究を通じて、軸索誘導およびRhoファミリーGタンパク質に関連する基礎生物学研究者との共同研究体制を確立できたことも実績であり、今後、情報科学と生命科学の融合的研究手法による成果が期待できる。実際に、Gタンパク質の活性化/不活性化の時定数には、この共同研究における画像処理結果を反映できた。加えて、バイオインフォマティクスのための解析ツールを開発し、特許として申請した点も本年度の成果である。
Yesterday annual ま で, now be な デ ー タ quantity か ら posthumous son 伝 ネ ッ ト ワ ー ク の tectonic を presumption す る た め appropriate な グ ラ フ ィ カ ル モ デ ル の demean, お よ び そ の ベ イ ズ presumption に base づ く heritage 伝 son planning write suppression ネ ッ ト ワ ー ク の シ ス テ ム with optional の open 発 の を い, yeast cell cycle に masato わ る シ ス テ ム の 挙 of move を parsing し た. Youdaoplaceholder0 そ achievements そ this year にお にお て て and と て て publication list する とがで とがで た. This year, one party で conducted <s:1> research on と て て and システム jointly carried out へと and た in らシステム biology. See god の 経 cells grow に ら れ る axon induction phenomenon に masato し て, growth has drifted back towards &yen; の G within cone タ ン パ ク qualitative の シ グ ナ ル 経 road, に Rho フ ァ ミ リ ー を center と し た シ グ ナ ル 伝 da の モ デ ル を line い, ま た growth has drifted back towards &yen; の within the cone フ ィ ラ メ ン ト ダ イ ナ ミ ク ス の モ デ ル, external factor か ら の intelligence 伝 of institutions の モ デ ル と の integration を い, そ れ を with い た computer シ ミ ュ レ ー シ ョ ン に よ り, growth has drifted back towards &yen; cone が external intelligence を い か に 処 し, growth line を う の か を investigation し た. そ の results, Rho フ ァ ミ リ の interaction between ー に base づ く が nonlinear phenomena, the inducing factor に dependent し た axon の direction planning in に send す る こ と が points か っ た. Youdaoplaceholder0 the results are currently in the submission of the paper である. ま た, this study を じ て, induced axon お よ び Rho フ ァ ミ リ ー G タ ン パ ク qualitative に masato even す る basic biology researchers と の joint research system を established で き た こ と も be performance で あ り, in the future, the intelligence science と の fusion of life science research technique に よ る results が expect で き る. The results of における imaging and processing jointly studied by the actual に, Gタ, パ, パ, and the fixed numbers に, に, and <s:1> of activated/inactivated chiroid <e:1> reflect that で た た た. Add え て, バ イ オ イ ン フ ォ マ テ ィ ク ス の た め の parsing ツ ー ル を open 発 し, franchise と し て application し た point も の achievement this year で あ る.

项目成果

期刊论文数量(12)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
線形ダイナミカルシステムモデルの変分ベイズ推定による遺伝子発現時系列のシステム同定
使用线性动力系统模型的变分贝叶斯估计来系统识别基因表达时间序列
Modeling gene expression dynamics based on a linear dynamical system model.
基于线性动力系统模型对基因表达动态进行建模。
経時的現象発生解析装置及び経時的現象発生解析方法
时间现象发生分析装置及时间现象发生分析方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2005
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
Molecular prediction of response to 5-fluorouracil and interferon-alpha combination chemotherapy in advanced hepatocellular carcinoma.
晚期肝细胞癌对 5-氟尿嘧啶和干扰素-α联合化疗反应的分子预测。
Dopamine-induced depressing synapses sustain neural activities in prefrontal cortex : a simulation study.
多巴胺诱导的抑制性突触维持前额叶皮层的神经活动:一项模拟研究。
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石井 信其他文献

強化学習における exploration と exploitation の制御
控制强化学习中的探索和利用
  • DOI:
  • 发表时间:
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  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    吉田 和子;石井 信
  • 通讯作者:
    石井 信
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  • DOI:
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  • 影响因子:
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统计数学揭示了隐藏的未来,贡献者(第 2 章,第 33-55 页)
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  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    石井 信
コネクトーム:ミクロ・メゾ・マクロレベルの新展開
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  • DOI:
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    銅谷 賢治
機械学習を用いた脳波からの情動反応の 読み取り
使用机器学习从脑电波中读取情绪反应
  • DOI:
  • 发表时间:
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  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    安田 恒;石井 信;大須 理英子.
  • 通讯作者:
    大須 理英子.

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    $ 2.3万
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組合せ最適化問題のためのカオス的ニューラルネットモデルの数理と大規模問題への応用
组合优化问题的混沌神经网络模型数学及其在大规模问题中的应用
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    10750278
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知道了