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木下修一 Shu-ichi Kinoshita

所属、職位:明治大学 研究・知財戦略機構 研究推進員(共同研究員)
E-mail:kinop0124@gmail.com(@を半角変換してください)

研究について

複雑系の立場から、生物を理解することを目標としています。例えば、「生物における意味のある普遍則の発見やその理解」、「種レベル、細胞レベルでの多様性の理解」などがそれにあたります。
現在は遺伝子ネットワーク構造が遺伝子発現に与える影響という観点から、スケールフリーネットワーク上でのランダムブーリアンネットワーク動作を調べています。これは、「細胞レベルの多様性の理解」に繋がるものです。(11/30, 2009)

研究業績

論文(proceedingsは除く)

  1. "Intrinsic Properties of Boolean Dynamics in Complex Networks",
    S.Kinoshita, K.Iguchi, H.S.Yamada, Journal of theoretical biology. 256, 351-369 (2009).
    概要
    RBNとSFRBNの振る舞いの違いの原因を見つけるために、アトラクターの性質を詳しく調べた。特に、アトラクターの構成上重要なノードで構成されるInformation Conserving Loop(ICL)の構造に注目した。また、ノイズに対する頑健性も調べた。その結果、(i)SFRBNはRBNよりも複雑なICLを持つ事が分かった。また、(ii)SFRBNのアトラクターはRBNのアトラクターより安定な事が分かった。
  2. "Boolean dynamics of Kauffman models with a scale-free network",
    K.Iguchi, S.Kinoshita, H.S.Yamada, Journal of theoretical biology. 247, 138-151 (2007).
    概要
    S.A.Kauffman(1969)は生物1個体の遺伝子数vs細胞周期の関係がベキ則に従う事を次数K=2のランダムブーリアンネットワークモデル(RBN)を用いて示し、K=2が転移点であると主張した(転移についてはその後B.Derrida(1986)が証明)。そこで、本研究ではスケールフリーネットワーク上のRBN(SFRBN)の振る舞いを調べた。その結果SFRBNはRBNと比較し(i)転移点は同じ<k>=2であるが、(ii)周期が大きい事が分かった。
  3. "Rugged fitness landscapes of Kauffman models with a scale-free network",
    K.Iguchi, S.Kinoshita, H.S.Yamada, Physical Review E. 72, 061901-1 - 061901-6 (2005).
    概要
    生物の進化を考える際にはよく適応度地形(fitness landscape)の形が問題になる。そこで、本研究ではS.A.KauffmanのNKモデル(1987)にスケールフリー構造を持つ遺伝子ネットワークを導入し、適応度地形の凸凹具合を調べた。その結果、適応度地形の凸凹具合は遺伝子ネットワークの次数分布を直接反映している事が分かった。

研究発表(2009年のみ)

学歴・職歴

所属学会


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