Tokyo/Formulation

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これにより相平面がAHLに依存する.
これにより相平面がAHLに依存する.
結果,AHLがある量以上ないとbistableにならないことが分かる.
結果,AHLがある量以上ないとbistableにならないことが分かる.
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<中身>
 
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(相平面)
 
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ahlの項が入ることにより,相平面がAHLの量に依存.
 
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パラメターの他にAHL量もbistableをとる大切なポイントになる.
 
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ある一定量AHLがないとbistableにならない.
 
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(シミュレーション)
 
== [[Tokyo/Formulation/3.AHL-experssing model|3.AHL-experssing model]] ==
== [[Tokyo/Formulation/3.AHL-experssing model|3.AHL-experssing model]] ==

Revision as of 18:25, 20 October 2007

Contents

1.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.

2.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. これにより相平面がAHLに依存する. 結果,AHLがある量以上ないとbistableにならないことが分かる.

3.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.より本物に近づいてきている. これにより,相平面が新たなパラメータλによって変化するのがわかる. bistableになるにはある値以上のλでなければならない.


<中身> (相平面) 3本目の微分方程式が入ることにより,新たなパラメターλが出てくる. このλの値によって相平面が変化する. AHLの式はfreelyと仮定して,大腸菌内と外とを区別していない.この式で十分現象は表せてると思う.なんとなく.

4.population model

<イントロ> 1個体から複数個体に拡張.さらに,n個体での相平面解析とシミュレーションを行った.

しかし,これは 次元をもったちゃんとした式.

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.

<中身>

5.poisson stochastic differential equation model