User:Aritalab/Yoshihiko Hasegawa
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遺伝子発現は，転写因子の濃度変化をタンパク質生成の形で応答する情報伝達機関である．<br> | 遺伝子発現は，転写因子の濃度変化をタンパク質生成の形で応答する情報伝達機関である．<br> | ||
遺伝子発現は非常に少ないコピー数での反応であるため，そのダイナミクスは様々なランダムノイズの影響を受ける．<br> | 遺伝子発現は非常に少ないコピー数での反応であるため，そのダイナミクスは様々なランダムノイズの影響を受ける．<br> | ||
私の研究では，extrinsic noiseが遺伝子発現の情報伝達に及ぼす影響について，Langevin方程式（確率微分方程式）を用いて解析している．<br> | 私の研究では，extrinsic noiseが遺伝子発現の情報伝達に及ぼす影響について，Langevin方程式（確率微分方程式）を用いて解析している．<br> | ||
| − | + | これに関する出版文献は[http://dx.doi.org/10.1016/j.physa.2010.11.007 Physica A 390, 1051 (2011)]など． | |
=== Superstatistics的確率過程 === | === Superstatistics的確率過程 === | ||
Revision as of 20:57, 7 February 2011
Contents |
長谷川禎彦（Yoshihiko HASEGAWA）
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研究内容
遺伝子発現とノイズの関係
遺伝子発現は，転写因子の濃度変化をタンパク質生成の形で応答する情報伝達機関である．
遺伝子発現は非常に少ないコピー数での反応であるため，そのダイナミクスは様々なランダムノイズの影響を受ける．
私の研究では，extrinsic noiseが遺伝子発現の情報伝達に及ぼす影響について，Langevin方程式（確率微分方程式）を用いて解析している．
これに関する出版文献はPhysica A 390, 1051 (2011)など．
Superstatistics的確率過程
Superstatisticsは示強変数（温度など）が揺らぐと過程した統計モデルであり
のようにモデルに階層性を持たせたモデルである．ベイズ的な統計力学と捉えることも出来る．
Langevin方程式（確率微分方程式）によるモデル化は，確率的な化学反応を伴う生体系に広範に用いられている．
生体系では，環境は時間的な不均一性を持つため，これらの影響を考慮したモデルを用いる必要があると
考えられる．SuperstatisticalなLangevin方程式における近似法，特徴量計算などを解析的・シミューレションによって行っている．
これに関する出版文献はPhysica A 389, 4450 (2010), Physica A 390, 1051 (2011)，arXiv:1011.2533など．
発表文献
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Papers under review / Preprints
- Yoshihiko Hasegawa and Masanori Arita. Escape Process and Stochastic Resonance Under Noise-Intensity Fluctuation, (arXiv:1011.2533)
Journal Papers
- Yoshihiko Hasegawa and Masanori Arita. Noise-Intensity Fluctuation in Langevin Model and Its Higher-order Fokker-Planck Equation, Physica A, vol.390, p.1051-1063, 2011 (arXiv:1004.1252)
- Yoshihiko Hasegawa and Masanori Arita. Bistable Stochastic Processes in the q-Exponential Family, Physica A, vol.389, p.4450-4461, 2010 (arXiv:1004.1452)
- 柳瀬 利彦 長谷川 禎彦 伊庭斉志．確率モデルGPのための二分岐化プロトタイプ木，人工知能学会論文誌25巻2号，p340-350，2010
- Yoshihiko Hasegawa and Masanori Arita. Properties of the Maximum q-Likelihood Estimator for Independent Random Variables, Physica A, vol.388, p.3399-3412, 2009
- Yoshihiko Hasegawa and Hitoshi Iba. Latent Variable Model for Estimation of Distribution Algorithm Based on a Probabilistic Context-Free Grammar, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Vol.13, Issue 4, p.858-878, 2009
- 長谷川禎彦 伊庭斉志．PCFG-LA混合モデルに基づく分布推定アルゴリズム，人工知能学会論文誌24巻1号，p.80-91，2009
- Yoshihiko Hasegawa and Hitoshi Iba. A Bayesian Network Approach to Program Generation, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Vol.12, Issue 6, p.750-764, 2008
- 長谷川禎彦 伊庭斉志．潜在アノテーション推定を用いた確率文法による分布推定アルゴリズム，人工知能学会論文誌23巻1号，p.13-26，2008
- 長谷川禎彦 伊庭斉志．ベイジアンネットワーク推定による確率モデル遺伝的プログラミング，人工知能学会論文誌22巻1号，p.37-47，2007
- 長谷川禎彦 伊庭斉志．免疫系を用いた遺伝的プログラミングによる多峰性探索，人工知能学会論文誌21巻2号，p.176-183，2006
プログラム
q正規分布に従う乱数生成プログラム（ここ）．
