数理生物学 wikipedia|無料辞書
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数理生物学(すうりせいぶつがく、mathematical biology)、または
生物数学(せいぶつすうがく、biomathematics)とは、学問の
学際領域の一つで、
生物学の過程を
数学を道具として使ってモデル化することを目的とする。生物学の研究の実験的な面でも理論的な面でも用いられる。
◆重要事項
生物学への数学の応用は昔から行われてきたが、近年特に興味深い分野となっている。これには次のような理由が挙げられる。
・
ゲノミクス革命により、解析的な道具なしには理解するのも困難な情報を持つ分野が表れてきた。
・
カオス理論などの近年の数学の進歩により、生物学の複雑な、
非線形的な領域まで扱えるようになった。
・動物や人間に関する研究が複雑化してきたため、
In silicoでの実験に対する関心が高まってきた。
◆研究領域
次に挙げるのは、数理生物学の研究領域のリストである。これらの例はどれも複雑で非線形のメカニズムを含むものであり、これらの結果は数学的且つ数値計算的なモデルを使わなければ得られないものであると徐々に分かってきた。必要な知識が多岐に渡るため、数理生物学の研究は通常、数学者、物理学者、生物学者、生理学者、動物学者、化学者らがチームを組んで行われる。
◇個体群変動(個体群動態)
◇分子生物学のモデル化
分子生物学の重要性が高まるにつれて、この分野の研究は急速に拡大してきた。
・生物学的組織の機構
・傷病組織の形成の数学的モデル化
・細胞間動態の数学的モデル化
◇生理学的システムのモデル化
◆数学的な手法
「モデル」という言葉はしばしば
方程式に対応したシステムと同義語として使われるが、生物学的なシステムのモデル化というのも方程式に対応したシステムを作ることである。
解析的手法あるは数値的手法により求められた方程式の解は、その生物学的システムが通時的に、または
平衡時において、いかに振る舞うのかを記述する。
様々な方程式と様々な行動があり、結果はモデルと方程式に依存する。
モデルはしばしばその対象となるシステムに関する仮定を設ける。方程式群もまた発生しうる事象の性質に関し仮定をおくことがある。
次に挙げるものは数学的な描写と仮定の例である。
初期状態と最終状態の間の固定的な対応。ある初期条件より開始し、時間的に前方に進行する、ある決定論的なプロセスは、状態空間において常に同じ軌道を生成し、二つの軌道が交差する事態も存在しえない。
・
常微分方程式(連続的な時間と空間からなる。空間的な導関数の非在。)
・
偏微分方程式(連続的な時間と空間からなる。空間的な導関数の存在。)
・マップ(不連続な時間と連続的な空間からなる。)
初期状態と最終状態の間のランダムな対応。そのシステムの状態は対応する
確率分布とともにランダムな変数に依存する。
・非
マルコフ過程 汎用
マスター方程式(過去の出来事が蓄積された連続的な時間と不連続な空間からなる。事象の待機期間(または状態間遷移)は離散的に発生し、一般化された
確率分布を有する。)
・離散マルコフ過程 マスター方程式(過去の出来事を蓄積しない連続的な時間と不連続な空間からなる。事象の待機期間は離散的に発生し、指数関数的に拡散する。)
◇空間的モデリング
この分野における古典的な仕事のひとつが1952年、Philosophical Transactions of the Royal Societyに発表された
形態形成の化学的基礎(
The Chemical Basis of Morphogenesis)と題された
アラン・チューリングによる
形態形成に関する論文である。
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