Theory of information flow on complex networks and elucidation of adaptation mechanisms of organisms to their environments

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K03663
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 13010:Mathematical physics and fundamental theory of condensed matter physics-related
• Research Institution: Kyushu University (2020-2022); The University of Electro-Communications (2019)
• Principal Investigator: Mori Fumito 九州大学, 芸術工学研究院, 助教 (90525891)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 岡田 崇 京都大学, 医生物学研究所, 特定准教授 (10741043)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 複雑ネットワーク / 情報流 / ブーリアンネットワーク / 数理生物学 / 環境適応

Outline of Final Research Achievements

Adaptive information processing in biological systems is carried out by complex network systems such as neural networks and gene regulatory networks. Therefore, understanding the relationship between network structure and information flow is essential for understanding information processing in living organisms. We have developed a theory to describe information flow using information transfer pathways called paths, and presented it in a paper. We also generalized the input signals applicable to this theory, which revealed how the information flow depends on the characteristics of the input signals. This was also published in a paper.

Free Research Field

ネットワーク科学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

川の流れや電流の総量は各経路の流量の和で捉えることができるが、情報の流れはそうはいかない。このため、ネットワーク上の情報の流れを理論的に記述することは一般に難しい。我々は、ネットワーク上の情報流を情報伝達経路同士の掛け算の和で記述する理論を構築することに成功した。さらに、この理論を使って、入力シグナルの特徴と情報流の大きさとの関係性を明らかにした。これらの成果は、環境が変わると振舞が変わる生物系を理解する上で、重要な手掛かりを提供すると期待される。