2018 Fiscal Year Annual Research Report
Mathematical modeling of cell multipolarity and pattern formation
Publicly Offered Research
| Project Area | Integrative understanding of biological signaling networks based on mathematical science |
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| Project/Area Number |
17H06003
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
中村 直俊 大阪大学, 数理・データ科学教育研究センター, 特任准教授(常勤) (30554472)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 反応拡散方程式 / 数値シミュレーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、研究室の学部生の協力を得て、細胞膜を模した2次元閉曲面上の反応拡散方程式モデルの数値解析を行った。種々の方法を検討した結果、closest point method を採用し、閉曲面をそれを含む帯状の3次元空間に法線方向に拡張してシミュレーションを行うことが、下流の解析に有効であると考えられた。これを用いて、閉曲面上のモデルの動態解析を進め、パターン分類への道筋をつけていく。
また、共同研究者の協力を得て、関連する新たな反応拡散方程式モデルに関する比較考察を開始した。研究の進行に必要な予備知識を得るため、フーリエ解析および確率論に関する文献の検討を同時に進めており、今後も継続していく予定である。
さらに、応用研究として、Wenrui Hao および Avner Friedmanらのグループが発表している、ヒトの各種臓器（肺、心臓、肝臓など）の線維化モデル（連立の反応拡散方程式）を、有限体積法に基づく偏微分方程式ソフトウェア（PythonベースのFiPy）で実装し、さらにその数学的および生物学的な検討を開始した。数理モデルと比較できる実験データとしては、健常および疾患状態における肺組織の単一細胞レベルの遺伝子発現解析の論文公表データが存在する。数値解析を担当する共同研究者とともに数学的な検討を進め、また実験生物学分野の共同研究者とともに、線維化に関わる反応経路の分子生物学的な検討を進め、それによって数理モデルを洗練化させていく予定である。
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| Research Progress Status |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(2 results)
