Tokyo/Formulation
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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. | 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. | このλの値によって相平面が変化する. |
Revision as of 17:42, 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.我々が求めているのは安定点が二つのとき.
<中身> (相平面解析) パラメータによって相平面が変わり,平衡点が1つのときと3つのときがある. 平衡点が3つのときbistableになり,A状態,B状態ができる. (シミュレーション) 初期値を安定点付近から始めるとちゃんとそのまま安定してるよ
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.
<中身> (相平面) ahlの項が入ることにより,相平面がAHLの量に依存. 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. ある一定量AHLがないとbistableにならない. (シミュレーション)
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.
<中身> 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.これで十分.
4.population model
次元をもったちゃんとした式.
1個体から複数個体にする.これにより,個体数Nの影響がでてくる. AHLの量がごっと増える.
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.