日時
2018年3月5日（月）16:00〜17:30
場所
理学部６号館南棟 609 号室（６階）
⇒アクセス 建物配置図（北部構内）【4】の建物
講演
| 講演者 | Konstantin Mischaikow 氏（Rutgers University, USA） |
|---|---|
| タイトル | DSGRN: A Novel Approach to Organizing Dynamics of Regulatory Networks |
| 概要 | Due to Experimental, Algorithmic and Statistical advances there are a multitude of means of generating plausible network models specifying the character of the interactions between genes, proteins and signaling molecules. However, in and of themselves these network models have limited power to elucidate the mechanisms of complex regulation, because the specific dynamics is governed by initial conditions and parameter values which are typically unknown or at best poorly measured. Dynamic Signatures Generated by Regulatory Networks (DSGRN) has been designed to overcome this challenge. Starting with a regulatory network, it generates a queryable database of possible dynamics which contains an explicit decomposition of parameter space and information about what dynamics occurs at which parameter values. Using extremely simple models this talk will explain how DSGRN functions and more importantly describe the information stored in DSGRN. |
| 講演者 | Tomas Gedeon氏（Montana State University, USA） |
|---|---|
| タイトル | Model Selection and Interrogation via DSGRN |
| 概要 | This talk will explain how DSGRN can be used to generate and analyze regulatory network models. We will discuss two examples. First, we show how to construct potential regulatory networks from time series data of gene expression in a malaria parasite. Second, we show how to select minimal models for regulatory networks governing cell division checkpoint based on their dynamic behavior. |
開催報告
遺伝子制御ネットワークの数理的な研究について、生物学的な問題意識との対応がわかりやすい形で、２つの連続講演セミナーを開催した。
前半はKonstantin Mischaikow氏に、遺伝子制御ネットワークをどのように少数パラメータの数理モデルで表現するか、そしてDynamic Signatures Generated by Regulatory Networks (DSGRN)という手法を使って、どのようにすべてのパラメータ領域にわたって、振動、2重安定性や履歴依存性等の定性的振る舞いを明らかにするかを説明していただいた。
後半はTomas Gedeon氏に、前半の枠組みを応用する例題を紹介していただいた。例えば、マラリア原虫の遺伝子制御ネットワークを、「実際の患者の遺伝子発現の時系列データへの整合性」と「パラメータ変化に関するネットワークの振る舞いの頑健性」から推定する方法について説明していただいた。推定されたネットワークの性質や、得られた結果が生物学へどのようなフィードバックがあるかにも触れ、参加者とも今後の展開について様々に議論が行われる貴重な機会とすることができた。（文責 太田洋輝）