演 者本田 直樹（京都大学 生命科学研究科 理論生物学分野）
日 時
2018年12月04日(火) 14:00
より 15:30 まで
場 所明大寺地区１階 第1セミナー室 (132-134)
詳 細計測技術、特にライブイメージング技術の発展により、生体内で何が起こっているのかを生きたまま観測できる時代になっている。観測された動態がシンプルなパターンであった場合、どのようなルールで動いているのか比較的理解しやすい。しかし、実際は非常に複雑な動態が観測される場合が少なくなく、そこから一般的なルールをヒトが認識するには限界がある。そこで本発表では、一細胞および細胞集団の移動現象におけるFRETイメージングデータからその裏に潜むルールを機械学習によって抽出するアプローチを紹介する。さらに、脊椎動物の体節形成過程におけるFRETイメージングに基づいた数理モデリングについても紹介する。
参考文献：
1. Honda, N., et al., Noise-resistant developmental reproducibility in vertebrate somite formation. PLoS Computational Biology (in press).
2. Yamao, M., Honda, N., (Co-first) et al., Distinct predictive performance of Rac1 and Cdc42 in cell migration. Scientific Reports 5, 17527 (2015).
3. Aoki, K., Kondo, Y., Honda, N., et al., Propagating wave of ERK activation orients collective cell migration. Developmental Cell 43, 305–317 (2017).
4. Sari, DWK., et al., Time-lapse observation of stepwise regression of Erk activity in zebrafish presomitic mesoderm. Scientific Reports 8, 4335 (2018).
