大自由度生命システムの次元縮減：検証、理論化、生物状態論及び神経系学習への展開

大自由度生物系统的降维：验证、理论化、生物状态理论和神经系统学习的发展

基本信息

批准号：
20H00123
负责人：
金子邦彦
金额：
$ 14.14万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20H00123/
关键词：
頑健性可塑性学習進化次元圧縮

项目摘要

[I]進化シミュレーションによる次元縮減の検証およびその条件の解明：遺伝子制御ネットワークの進化シミュレーションをさらに進めて、適応状態だけでなく、ストレス応答に対しても次元縮減されていることを確認し、縮減された次元を求めた。[II]理論解析：まず、実際のタンパクデータを用いて次元縮減を明らかにし、それが進化と揺らぎと相関していることを確認した。ついでスピン系の統計力学進化モデルを用いた次元縮減の理論研究をタンパクのアロステリック制御へ拡張する研究を進めた。活性部位以外の場所(調節部位)に物質が結合することで構造および活性が変化するタンパク質の進化をモデル化した。調節部位に対する入力に応じて出力スピン配置が変わる模型としてアロステリック酵素を表現し、入出力関係が頑健になるために必要な進化の条件を求めることができた。このときも低次元への縮減が成立することを確認した。力学系理論では、次元縮減により少数自由度の変化が遅く、他の自由度はそれに比べ速く緩和していることを確認した。[III]細胞―多細胞階層への展開：バイオフィルムなど微生物が集団を形成して全体で増殖、維持する例をふまえて、微生物集合体のモデル化を行い、そのダイナミクスを調べた。また、分子―細胞レベルの次元縮減理論を目指して、遺伝子発現とエピジェネティックスの相互影響するモデルの研究をすすめて、細胞分化やリプログラミングへの適用を行った。[IV]神経集団における学習過程：抽象化されたニューラルネットワークを用いて入出力関係の学習モデルを構築した。このモデルを用いて、神経活動の次元と非線形度と、学習速度および想起性能との関係を明らかにした。この学習モデルにより、カオスの縁で学習速度および想起性能が同時に最適化されることを明らかにした。また、２つのスケールをもつ神経系の解析でベイズ情報が埋め込まれていくことを確認した。

[i]使用进化模拟和阐明其条件降低维数的[i]：我们进一步对基因调节网络的进化进化模拟，以确认不仅针对自适应状态，而且还降低了压力反应的尺寸，并且我们确定了降低的尺寸。 [ii]理论分析：首先，我们使用实际蛋白质数据来阐明降低尺寸，并确认它与进化和波动相关。然后，我们进行了研究，以使用自旋系统的统计机械演化模型来扩展对尺寸还原的理论研究，以对蛋白质的变构控制。我们对蛋白质的演变进行了建模，其中物质与活性位点（调节位点）以外的位置结合时会改变结构和活性。变构酶表示为模型，其中输出旋转布置根据调节位点的输入而变化，并且可以确定强大的输入/输出关系所需的进化条件。目前，已经确认将减少到较低的水平。机械系统理论证实，由于尺寸降低，少数族裔自由度的变化较慢，而其他自由度的变化更快地放松。 [iii]细胞 - 发展为多细胞层：我们对微生物组件进行了建模并检查了它们的动力学，并考虑了诸如生物膜等微生物的例子，例如生物膜，这些生物膜形成人群并增殖并维持整体。此外，为了降低分子细胞水平的尺寸的理论，我们促进了对影响基因表达和表观遗传学的模型的研究，并将其应用于细胞分化和重编程。 [iv]神经种群中的学习过程：抽象的神经网络用于构建输入和输出关系的学习模型。使用此模型，我们阐明了神经活动的维度和非线性之间的关系，以及学习速度和回忆性能。该学习模型表明，学习速度和召回表现在混乱边缘同时优化。此外，已经证实，贝叶斯信息已嵌入了两个尺度的神经系统分析中。

项目成果

期刊论文数量（59）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Functional sensitivity and mutational robustness of proteins

蛋白质的功能敏感性和突变稳健性

DOI：
10.1103/physrevresearch.2.033452
发表时间：
2020
期刊：
Physical Review Research
影响因子：
4.2
作者：
Tang Qian-Yuan;Hatakeyama Tetsuhiro S.;Kaneko Kunihiko
通讯作者：
Kaneko Kunihiko

Dynamical systems theory of cellular reprogramming

DOI：
10.1103/physrevresearch.4.l022008
发表时间：
2021-09
期刊：
Physical Review Research
影响因子：
4.2
作者：
Yuuki Matsushita;Tetsuhiro S. Hatakeyama;K. Kaneko
通讯作者：
Yuuki Matsushita;Tetsuhiro S. Hatakeyama;K. Kaneko

Macroscopic Theory for Adaptation and Evolution: Multilevel Consistency, Dimensional Reduction, and Fluctuation-Response Relationship

适应和进化的宏观理论：多级一致性、降维和波动响应关系

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
M. Inomoto;T. Mihara;K. Kondo;H. Kaneko;K. Kusano;S. Kamio;E. Kawamori;Takuro Ideguchi;Kunihiko Kaneko
通讯作者：
Kunihiko Kaneko

Chaotic dynamics introduce the discrete response and show the high susceptibility

混沌动力学引入离散响应并表现出高敏感性

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
JOURNAL OF COMPUTATIONAL NEUROSCIENCE
影响因子：
1.2
作者：
Akiko Baba;Keidai Sato;Kazuki Yokoyama;Ulf Olsson;Masayuki Imai;Tomoki Kuriakwa
通讯作者：
Tomoki Kuriakwa

Dynamics-Evolution Correspondence in Protein Structures