ハイブリッドペトリネット理論を用いた神経細胞モデルの構築と検討(一般,機械学習によるバイオデータマインニング・生命現象の非線形性,一般)
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概要
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神経細胞は電気的興奮性を持った細胞膜を持つと同時に、細胞内では、タンパク質など細胞内分子が反応ネットワーク(インタラクトーム)を構成している。これまでの神経細胞のシミュレーションは、その電気現象に着目して行われてきたが、近年、インタラクトームが、その現象に影響を与える事が分かってきた。神経細胞シミュレータで有名なNEURONやGENESISには神経細胞モデルを扱った多くのライブラリがある.ハイブリッドペトリネット理論(Hybrid Functional Petri Net with Extension(HFPN))を用いたモデルには,遺伝子制御,代謝系,シグナル伝達系などの細胞内生化学反応モデルのライブラリがある.まず始めに我々は,神経細胞の基本的なモデルであるHodgkin-Huxleyモデルをペトリネットで構築した.その結果,Euler法やRunge-Kutta法など数値計算法によって得られるシミュレーションと同様な神経発火の閾値,不応期,周期的発火,リバウンド現象を再現出来た.またHFPNのリソースを用いてサーカディアンリズムで発火する神経のシミュレーションを行った.
- 2008-06-20
著者
-
夏目 季代久
九州工業大学大学院生命体工学
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田中 寿宜
九州工業大学生命体工学研究科
-
夏目 季代久
九州工業大学大学院生命体工学研究科脳情報専攻
-
夏目 季代久
九州工業大学大学院生命体工学研究科
-
夏目 季代久
九州工業大学 情報工学部
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