Tokyo/Formulation
From 2007.igem.org
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| - | == [[Tokyo/Formulation/1.toggle model | | + | == [[Tokyo/Formulation/1.toggle model |Step1.toggle model]] == |
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<!--First,we analysis the simple dimentionless toggle model. | <!--First,we analysis the simple dimentionless toggle model. | ||
We use the phaseplane analysis to understand the quantitative behavior of the toggle switch. | We use the phaseplane analysis to understand the quantitative behavior of the toggle switch. | ||
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安定点が二つのときである．bistalbeになるには，パラメータにおいて，合成rateの強さ比とヒル係数が重要であることが分かった． | 安定点が二つのときである．bistalbeになるには，パラメータにおいて，合成rateの強さ比とヒル係数が重要であることが分かった． | ||
| - | == [[Tokyo/Formulation/2.toggle model with hybrid promoter | | + | == [[Tokyo/Formulation/2.toggle model with hybrid promoter |Step2.toggle model with hybrid promoter ]] == |
＜イントロ＞ | ＜イントロ＞ | ||
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AHL量が少ないときはmonoで多いときトグルと同じになりbiになる． | AHL量が少ないときはmonoで多いときトグルと同じになりbiになる． | ||
| - | == [[Tokyo/Formulation/3.AHL-experssing model| | + | == [[Tokyo/Formulation/3.AHL-experssing model|Step3.AHL-experssing model]] == |
＜イントロ＞ | ＜イントロ＞ | ||
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bistableになるにはある値以上のλでなければならない． | bistableになるにはある値以上のλでなければならない． | ||
| - | == [[Tokyo/Formulation/4.population model| | + | == [[Tokyo/Formulation/4.population model|Step4.population model]] == |
＜イントロ＞ | ＜イントロ＞ | ||
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stochasticなシミュレーションが要求される． | stochasticなシミュレーションが要求される． | ||
| - | == [[Tokyo/Formulation/5.poisson stochastic differential equation model | | + | == [[Tokyo/Formulation/5.poisson stochastic differential equation model |Step5.poisson stochastic differential equation model ]] == |
Revision as of 18:12, 21 October 2007
Step1.toggle model
＜イントロ＞ まずは，次元をもっていない単純な式で定性的な振る舞いをみてみる． その結果，安定点が１つのときと２つのときがある．我々が求めているモデルはA状態とB状態をとる必要があるので， 安定点が二つのときである．bistalbeになるには，パラメータにおいて，合成rateの強さ比とヒル係数が重要であることが分かった．
Step2.toggle model with hybrid promoter
＜イントロ＞ ハイブリットプロモータを式に入れ込む必要がある． トグルの抑制項に加えてAHLによってactivateされる項が加わる． これにより，AHL量によって相平面変化するようになる． AHL量が少ないときはmonoで多いときトグルと同じになりbiになる．
Step3.AHL-experssing model
＜イントロ＞ 今度は，大腸菌の中からAHLを作り出す系に拡張する． すると，nullclineが非対称になり，従来のトグルとは異なった相平面になる． この際，新たなパラメータλが入ってくる． パラメータセットによって，monoになったり，biになったりする． bistableになるにはある値以上のλでなければならない．
Step4.population model
＜イントロ＞ １個体から複数個体に拡張．AHLの式は，AHLの移動がfreelyと論文にあるので大腸菌内と外とを区別していない ここでも，相平面解析を行った．ｎ個体の振る舞いであっても，その中の１個体に着目することで相平面解析を可能にした． この際，新たなパラメータとして個体数ｎがはいってくる．
ただし，deterministicなため全個体同じ動き．我々のモデルはこれではみれない． stochasticなシミュレーションが要求される．
