ぱらぱらめくる『システム生物学入門』

システム生物学入門 -生物回路の設計原理-

システム生物学入門 -生物回路の設計原理-

  • 第1章 序
    • 生物にある一般化原理の探索
    • 生物が利用しているネットワーク(複数要素の相互作用関係)に焦点を当てる
  • 第2章 転写ネットワーク:基本概念
    • 対象世界を確認
      • 構成要素
      • 時空間
    • ネットワークというグラフ
      • グラフの点と辺
    • 辺の値
      • ヒル関数とその極限としてのステップ関数
  • 第3章 自己制御ネットワークモチーフ
    • ランダムネットワークと実在ネットワークの差
    • 生物が採用している部分グラフ:モチーフ
      • 有意に多いことの検出
      • 存在確認からの定義(帰納)→演繹的モチーフ定義?
    • 自己制御というモチーフ
      • 正負
    • 負の自己制御と応答時間加速:敏速な速度制御
    • 正の自己制御と応答時間遅延:安定した速度制御
  • 第4章 フィードフォワードループネットワークモチーフ
    • 意味のあるネットワークモチーフは少ない(?)
    • 実例
      • フィードフォワードループ
        • 3ノード・3エッジ
        • エッジの正負で8通り
        • コヒーレントとインコヒーレントの2群分け
        • 8通りのうち2通りの出現頻度が高い
  • 第5章 転写ネットワークの時間プログラムと全体構造
    • 主要な構成モチーフ4種
    • SIMによる遺伝子発現の時間プログラム生成
      • Last-in-first-out(LIFO)
    • 基本要素を一般化する工夫
    • 大域的構造
  • 第6章 発生、シグナル伝達、神経ネットワークのネットワークモチーフ
    • センサー型転写ネットワーク(前章までの例)に対して
    • 異なるタイプの現象
      • 発生
      • シグナル伝達
      • 神経ネットワーク
    • 発生転写ネットワーク
      • 「しかるべき変化の道筋」がある
      • 意思決定
      • フィードバックを制御する・フィードバックによって制御される
      • 転写カスケードをしかるべきタイミングで進む仕組み
    • シグナル伝達
    • 合成ネットワークと振動
    • 神経ネットワーク
  • 第7章 タンパク質回路のロバストネス:細菌の走化性の例
    • ロバストネス:「大丈夫なこと」
      • ファインチューニング
      • 積分フィードバック
  • 第8章 発生のロバストなパターニング
    • ロバストネス:「大丈夫なこと」
      • 自己強化
  • 第9章 動力学的校正
  • 第10章 最適遺伝子回路設計
    • 進化
  • 第11章 遺伝子制御の需要法則
    • トライ・アンド・エラーなのかどうか
  • 第12章 エピローグ:生物学の単純性
  • 付録1 遺伝子の入力関数:ミカエリス-メンテン式とヒル
  • 付録2 多次元入力関数
  • 付録3 転写ネットワークのグラフ性質