システムバイオロジー

目次

1.　システムバイオロジーの基礎的概念
1.1　システムバイオロジーとは
1.2　生物学の基礎
1.3　いくつかの例
　1.3.1　ERK経路のモデル
　1.3.2　血糖値の制御
　1.3.3　出芽酵母の浸透圧ストレス応答
2.　常微分方程式（ODE）モデル
2.1　生化学反応モデル
2.2　時定数
2.3　逐次反応と定常状態近似
2.4　酵素反応
2.5　過感応性
　2.5.1　n次応答
　2.5.2　0次過感応性
2.6　アダプテーション
　2.6.1　フィードフォワードループ制御
　2.6.2　フィードバックループ制御
2.7　ヒステリシス
2.8　振動
　2.8.1　2次遅れシステム
　2.8.2　FitzHugh-Nagumoモデル
3.　線形時不変システム
3.1　重ね合わせの理
3.2　伝達関数
3.3　周波数応答
4.　確率過程による反応モデル
4.1　ポアソン分布
4.2　ポアソン過程による生化学反応の記述
4.3　確率モデルの数値シミュレーション
　4.3.1　Gillespie法
　4.3.2　γ-leaping法
4.4　その他の確率的反応の記述法
　4.4.1　化学マスター方程式
　4.4.2　化学ランジュバン方程式
4.5　数値シミュレーションの例
　4.5.1　酵素反応
　4.5.2　遺伝子発現
4.6　内因性ノイズと外因性ノイズ
5.　パラメータ推定
5.1　順問題と逆問題
5.2　最小2乗法によるパラメータの推定
　5.2.1　最小2乗法
　5.2.2　進化的プログラミング
　5.2.3　勾配法
　5.2.4　人工モデルの例：最小2乗法
5.3　ベイズ推定によるパラメータの推定
　5.3.1　ベイズ推定
　5.3.2　ベイズ推定によるパラメータの推定
　5.3.3　最小2乗法との関係
　5.3.4　メトロポリス・ヘイスティングスアルゴリズム
　5.3.5　人工モデルの例：ベイズ推定
5.4　適合のよさ
5.5　モデル選択

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