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本研究では、ある状態から別の状態へ遷移・進化する生体システムにおける制御性を研究するために、さまざまな種類の生体データを調べ、いくつかの制御手法やアルゴリズムを提案した。代謝フラックス相関と制御理論アルゴリズムの統合により、健康な状態からがん状態へのダイナミックな移行に関する新しい知見を得ることができた。一方、老化現象については、遺伝子発現プロファイルを統合することで、生涯にわたって動的に生成される確率的なタンパク質ネットワークを分析する新しい制御性モデルを用いて調査した。さらに、感染していない細胞から感染した細胞への移行も研究された。また、多層ネットワーク制御モデルも提案された。
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