大学院
HOME 大学院 数理情報学特別講義Ⅳ(生体の確率現象と情報処理の数理)
学内のオンライン授業の情報漏洩防止のため,URLやアカウントの記載は削除しております。
最終更新日:2022年10月20日

授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。

数理情報学特別講義Ⅳ(生体の確率現象と情報処理の数理)

確率生命現象と情報処理の数理:ダイナミクス・情報処理・学習・進化
システム生物学や神経科学に代表されるように、複雑な生命システムの動態、特にその確率的な性質や情報処理機構を解析・理解するために数理が果たす重要性は、近年大きく高まっている。

本授業では、細胞を単位とした生体システムの確率動態と情報処理的な側面を扱うための数理的手法や関連するトピックを概説する。

現象としては細胞表現型の確率的変化、その確率性の原因となる様々な内因的・外因的ノイズ、ノイズを抱えながら様々な情報処理を実現する非線形ダイナミクス、過去の経験から個々の細胞や個体レベルで適応する学習現象、そして細胞や個体の集団による進化的な適応の問題を取り扱う。

数理的な側面としては、化学反応論、力学系、分岐、点過程、拡散過程、Master方程式、Fokker-Planck方程式、確率微分方程式、経路積分、非平衡熱統計物理、情報理論、情報幾何、学習理論、進化理論などのトピックが含まれる。

理論を応用する生物学的現象としては、遺伝子発現ゆらぎ、選択的な細胞応答、細胞の運命決定、発生と位置情報処理、細胞走性と化学勾配感知、確率環境下での増殖・進化、などを取り上げる予定である。
MIMA Search
時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
4820-1029
GIF-MA6605L1
数理情報学特別講義Ⅳ(生体の確率現象と情報処理の数理)
小林 徹也
S1 S2
火曜3限
マイリストに追加
マイリストから削除
教室
工14号館 工14号館626室
講義使用言語
日本語
単位
2
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
開講所属
情報理工学系研究科
授業計画
1. ガイダンス(4月5日) 2. Introduction:確率的な細胞現象とその数理 3. 確率的細胞内反応ダイナミクスの点過程によるモデリング 4. 化学マスター方程式に基づく分布の時間発展の記述とノイズ励起現象 5. マスター方程式のCumulant展開と遺伝子発現ネットワークにおけるゆらぎ・フィードバックの流れ 6. 化学ランジュバン方程式とその経路積分。ノイズによるマクロダイナミクスの発現 7. 確率的な生体内システムの情報理論的理解 8. 情報復号と細胞によるゆらぎの中での運命決定 9. Filtering Theoryによる細胞確率的情報処理の細胞走性 10. 表現形ゆらぎと細胞増殖。熱力学的変分原理と大偏差理論の応用 11. 表現形選択と情報の進化的価値。進化と情報のゆらぎ定理 12. 生体情報処理における数理的課題 13. レポート課題 *:進み具合によっては一部省略や順序の変更をする場合がある。
授業の方法
講義による
成績評価方法
出席および課題レポート。ただし、レポート提出は必須。詳細についてはガイダンス時に伝える。
教科書
教科書は指定しない。
参考書
以下の書籍や記事が参考になる:  ・"生命システムを定量する!", 実験医学 2013年5月号, 羊土社  ・システム生物学入門 -生物回路の設計原理、Uri Alon (著), 倉田 博之 (翻訳), 宮野 悟 (翻訳) 、共立出版.  ・生命科学の新しい潮流 理論生物学、望月 敦史 (編集) 、共立出版.  ・"数でとらえる細胞生物学", 舟橋 啓/翻訳,Ron Milo,Rob Phillips/著, 2020, 羊土社  ・ウェットウェア: 単細胞は生きたコンピューターである、デニス・ブレイ (著), 熊谷 玲美 (翻訳), 田沢 恭子 (翻訳), 寺町 朋子 (翻訳) 、早川書房  ・"Physical Biology of the Cell", Rob Phillips(他), Garland Science.  ・Stochastic Methods: A Handbook for the Natural and Social Sciences, Crispin Gardiner (著), Springer.  ・Stochastic Processes in Physics and Chemistry, Third Edition, N.G. Van Kampen (著), North Holland.  ・Elements of Information Theory, Thomas M. Cover (著), Joy A. Thomas (著), Wiley-Interscience.  ・情報理論の基礎―情報と学習の直観的理解のために, 村田 昇 (著), サイエンス社.  ・Biophysics: Searching for Principles, William Bialek (著)  ・Thermodynamics of Information Processing in Small Systems, Takahiro Sagawa (著) これ以外に知りたい場合は、下記を参照すること ・細胞の理論生物学の学び方(学部前期向け):https://zenn.dev/***** ・細胞の理論生物の学び方(学部後期・大学院編):https://zenn.dev/*****
履修上の注意
各問題についての具体的な生物学的な知識は仮定しないが、DNAやタンパク質、セントラルドグマ、化学反応などの基本的事項は理解していることが望ましい。 他のシステム生物学関連の講義と比較し、本講義は数理的な側面、特に確率的なモデリングにより重点を置く。 微積分、線形代数、微分方程式、変分法、確率/統計など基礎については既習であることを前提とする。 必須ではないが、より生物的な側面に重点をおき、決定論的なモデリングに限定した、理論生物学(S1:火4:0560540, 47240-45)も合わせて受講することを勧める。