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生命現象の理解には個別のコンポーネントについての理解に加え、それらの統合されたふるまいを知る必要がある。このような様々な分子のダイナミクスの背景にあるメカニズムを理解する上で強力なツールとなるのが数理モデルである。システムバイオロジーでは、数理モデルを用いて生命現象を司るメカニズムを理解する手法を頻用する。歴史的には解析的に解くことが可能なモデルが用いられたが、コンピュータの発達により、常微分方程式モデル、偏微分方程式モデル、確率モデル、これらのハイブリッドモデルなど多岐に渡る形式で記述されたモデルを数値計算によって解くようになった。こうした背景から、作成したモデルの正しい挙動を数値的に得るための、正確な数値計算技術が不可欠の要素となっている。本稿では、各モデル化手法の特徴を概説した後、システムバイオロジー研究において広く利用されている代表的なアプリケーション(シミュレータ)について、ソフトウェアの全体像から実装されているアルゴリズムまで、原典を挙げて解説する。数値計算手法の実装内容を正確に知ることは、ユーザにとってはモデルが備えるべき内容を理解し、結果を正しく解釈するために有用となる。また開発者にとっては、不必要な重複を避け、新しいブレークスルーを実現するための技術が何であるか、自らの創造性の発端を得るためにより重要な知識となるだろう。(著者抄録)

細胞内部の生化学反応を数理モデルとして記述し,シミュレーションを行うことで生命現象をシステムとして理解しようとする試みが盛んになっている.しかしながら,汎用のマイクロプロセッサで得られる処理能力は決して十分とはいえず,シミュレーションを高速に実行できる計算基盤が求められている.本論文では,FPGAを用いて常微分方程式を用いた生化学モデルのシミュレーションを高速に実行するシステムであるReCSiPの構成とハードウェアの実装について述べる.評価の結果,最大スループットはXilinx社のFPGAであるXC2VP70-5を用いて,Intel Pentium4 3.2GHzの50〜80倍のスループットを達成することができた(著者抄録)

バイオイメージング技術の発展と普及とともに、顕微鏡イメージから生命システムの動態に関する情報を定量的に取得する方法としてバイオ画像解析技術は大きく注目されている。本稿では、イメージングデータへの画像解析の応用事例について概説するとともに、哺乳類着床前胚の発生動態と細胞系譜の再構成を目的とするわれわれの研究の進展について紹介する。(著者抄録)

本稿はGoogle Colaboratoryを使用して機械学習を体験していただくことを目的としている。題材は位相差顕微鏡で撮像されたHeLa細胞の生死分類である。できるだけ機械学習の前提知識のない読者でもとりあえず機械学習のプログラムを実行し、精度評価までたどり着けるような構成にしたつもりである。プログラムはgithubにアップロードされているものを実行してもらう形式にしているため、インターネットに接続されているPC、Macや、iPad、iPhone等のタブレット、スマートフォンさえあれば誰でも試せる構成になっている。本稿を契機に機械学習を利用した生命科学研究が増えることを期待している。(著者抄録)

近年、機械学習を用いたセグメンテーション技術は目まぐるしい進歩を遂げており、バイオイメージへの応用も多数報告されている。本稿では、そのような機械学習によるバイオイメージセグメンテーションの技術的基礎と背景を中心に概説する。また、近年の研究動向や技術的課題などについても包括的に触れ、最後にわれわれが取り組んでいる課題についても紹介したい。(著者抄録)

"分類"を意味するクラシフィケーションの応用事例は幅広く、迷惑メールフィルタのような一般生活に根ざしたものから、近年では病理診断や再生医療などの医療分野への適用事例が報告されはじめている。本稿では、クラシフィケーションの数理的な原理を概説したうえで、近年発展の著しい深層学習に基づくクラシフィケーションについて解説する。最後にクラシフィケーションを生命現象の解明や医療応用へ向けた研究事例としてわれわれが取り組んでいる課題について紹介する。(著者抄録)

The intracellular environment is known to be a crowded and inhomogeneous space. Such an in vivo environment differs from a well-diluted, homogeneous environment for biochemical reactions. However, the effects of both crowdedness and the inhomogeneity of environment on the behavior of a mobile particle have not yet been investigated sufficiently. As described in this paper, we constructed artificial reaction spaces with fractal models, which are assumed to be non-reactive solid obstacles in a reaction space with crevices that function as operating ranges for mobile particles threading the space. Because of the homogeneity of the structures of artificial reaction spaces, the models succeeded in reproducing the physiological fractal dimension of solid structures with a smaller number of non-reactive obstacles than in the physiological condition. This incomplete compatibility was mitigated when we chose a suitable condition of a perimeter-to-area ratio of the operating range to our model. Our results also show that a simulation space is partitioned into convenient reaction compartments as an in vivo environment with the exact amount of solid structures estimated from TEM images. The characteristics of these compartments engender larger mean square displacement of a mobile particle than that of particles in smaller compartments. Subsequently, the particles start to show confined particle-like behavior. These results are compatible with our previously presented results, which predicted that a physiological environment would produce quick response and slow exhaustion reactions.

© 2018 The Authors. Published by FEBS Press and John Wiley & Sons Ltd. Proper determination of the cell division axis is essential during development. Wnt3a is a known regulator of the cell division axis; however, the sensitivity of cells to Wnt3a signalling and its role in determining the cell division axis have not been measured to date. To address this gap, we took advantage of the asymmetric distribution of outer dense fibre 2 (ODF2/cenexin) proteins on centrosomes in dividing cells. To precisely quantify the sensitivity of cells to Wnt3a signalling, we developed a microfluidic cell culture device, which can produce a quantitative gradient of signalling molecules. We confirmed that mitotic SH-SY5Y neuroblastoma cells could detect a 2.5 ~ 5 × 10−3 nm·μm−1 Wnt3a concentration gradient and demonstrated that this gradient is sufficient to affect the determination of the pole-to-pole axis of cell division during the later stages of mitosis.

High-throughput circuit design under device resource constraints is important for FPGA-based biochemical simulators. In this papers, we propose novel arithmetic pipeline scheduling techniques which effectively reduce hardware costs under given input bandwidth constraints. By assigning data-input timing based on an appropriate priority, arithmetic scheduling process is hardly affected by input bandwidth constraints. Evaluation results revealed that our method reduces hardware costs by 7.6% on average compared to the conventional ALAP scheduling.