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-

• 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
    • 自己制御
    • フィードフォワード
    • 単入力(SIM:Simgle Input Modules)
    • 密重レギュロン(DOR:Dense Overlapping Regulons)
  • 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
      • ２ノードの正のフィードバックループ
      • ２重安定スイッチでロックオン
    • 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
    • 多層パーセプトロン
    • 活性化閾値
    • 複合不等式による、多次元情報空間の塗り分け
  • 合成ネットワークと振動
  • 神経ネットワーク
    • マルチ入力
    • ここでも多層パーセプトロン
• 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
  • エラーに対するセーフティネット
  • 精度を上げるための工夫
• 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-メンテン式とヒル式
• 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