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講演抄録/キーワード
講演名 2006-06-23 15:20
遺伝子制御ネットワークの結合写像系によるモデル化と解析
藤原伸光土居伸二熊谷貞俊阪大
抄録 (和) 遺伝子制御ネットワークの新たなモデルとして結合写像系を提案する.
少数個の遺伝子が相互作用するネットワークを用いて,提案モデルと代表的な従来モデルであるBoolean Network,微分方程式モデルのダイナミクスを比較検討する.
また,大規模ネットワークの状態が簡単な漸化式(1次元写像力学系)で
表現できることを示す.
これらを通して,遺伝子制御ネットワークにはどのようなモデル化が
適しているか,という点に対して議論を行う. 
(英) A novel model using coupled maps for genetic regulatory networks is proposed.
We study the dynamics of Boolean network, differential equations and the proposed coupled maps in detail.
We also show that the state of total genes in large-scale networks can be reduced to a simple recursive equations (1D maps).
Thus, we discuss the problem of what kind of model is adequate for the modeling of genetic regulatory networks.
キーワード (和) 遺伝子制御ネットワーク / ホモトピー / Boolean network / 結合写像系 / / / /  
(英) Genetic regulatory networks / Homotopy / Boolean network / Coupled maps / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 106, no. 126, NLP2006-19, pp. 47-52, 2006年6月.
資料番号 NLP2006-19 
発行日 2006-06-16 (NLP) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685
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研究会情報
研究会 NLP  
開催期間 2006-06-23 - 2006-06-23 
開催地(和) 中央大学理工学部 
開催地(英) Chuo Univ. 
テーマ(和) 一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NLP 
会議コード 2006-06-NLP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 遺伝子制御ネットワークの結合写像系によるモデル化と解析 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Modeling and Analysis of Genetic Regulatory Networks with Coupled Maps 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 遺伝子制御ネットワーク / Genetic regulatory networks  
キーワード(2)(和/英) ホモトピー / Homotopy  
キーワード(3)(和/英) Boolean network / Boolean network  
キーワード(4)(和/英) 結合写像系 / Coupled maps  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 藤原 伸光 / Nobumitsu Fujiwara / フジワラ ノブミツ
第1著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 土居 伸二 / Shinji Doi / ドイ シンジ
第2著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 熊谷 貞俊 / Sadatoshi Kumagai / クマガイ サダトシ
第3著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2006-06-23 15:20:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 NLP 
資料番号 NLP2006-19 
巻番号(vol) vol.106 
号番号(no) no.126 
ページ範囲 pp.47-52 
ページ数
発行日 2006-06-16 (NLP) 


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