细胞间シグナル伝达と细胞死制御による大肠菌个体数のプログラム化
- 1. テーマ：シグナル伝達 担当：藤田 Programmed population control by cell–cell communication and regulated killing ?細胞間シグナル伝達と細胞死の制御による大腸菌の個体数のプログラム化? Source: http://www.cell.com/cms/attachment/2002984225/2011334455/gr1.jpg
- 5. 1. この研究の意義
- 6. ロジスティックモデルについて (Source: H. Fujisawa., A. Kai., S. Morozumi., Food Microbiology., 21, 501-509 (2004))
- 8. Source: https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/d5/ Malthusian_growth_curves.png/1280px-Malthusian_growth_curves.png ? 資源が無限に存在する環境に個体群が生育 Fig. マルサスモデル (人口増加予測のモデル) ? 個体数が指数関数的に増加する条件 (ex. 空間や食物) II II ? 種内競争による淘汰が不必要 Fig. Fibonacci’s rabbit problem
- 9. 現実世界では, 資源は有限である.けれども… However… In a real world, the total amount of each resource is limited. となると個体数は収束するはず…
- 10. E. Coliのロジスティック曲線 Source: H. Fujisawa., A. Kai., S. Morozumi., Food Microbiology., 21, 501-509 (2004) MLM: Modified Logistic Model NLM: New Logistic Model Fig. E.Coli のロジスティック曲線 一定の個体群密度で 収束 dN / dt = rN(1 - N / Nmax) N: Population of the organism / Nmax: Maximum population / t: time / r: rate constant (Quote: Verhulst, 1838; Pearl, 1927; Vadasz et al., 2001) ベースとなる数理モデル
- 12. 2. 研究の流れ
- 13. 本研究で扱う人工遗伝子回路
- 15. R: E 遺伝子の転写調節因子 I: AHLを産生するタンパク質 AHL: シグナル伝達物質 E: 細胞死を誘発するタンパク質 AHLとの結合により Rは活性化
- 24. ② pHの変化による個体数の変化
- 25. ② pHの変化による個体数の変化 pH 6.2 pH 6.6 pH 7.8pH 7.4 単位体積あたりのコロニーの数 ＜上のグラフを通して分かること＞ 減衰運動の程度に多少の違いはあるが， 個体数変化に大きな違いはない. 回路のON/OFFによる個体数密度の変化
- 26. ② pHの変化による個体数の変化 回路がONのときのLacZ活性の変化 pH 6.2 pH 6.6 pH 7.8pH 7.4 LacZ活性 ＜上のグラフを通して分かること＞ 減衰運動の程度に多少の違いはあるが， LacZ活性に大きな違いはない.
- 27. ③ 数理モデルの构筑
- 28. ① ② ③ ③ 数理モデルの构筑
- 29. ③ 数理モデルの构筑 ①
- 30. E. Coliのロジスティック曲線 Source: H. Fujisawa., A. Kai., S. Morozumi., Food Microbiology., 21, 501-509 (2004) MLM: Modified Logistic Model NLM: New Logistic Model Fig. E.Coli のロジスティック曲線 一定の個体群密度で 収束 dN / dt = rN(1 - N / Nmax) N: Population of the organism / Nmax: Maximum population / t: time / r: rate constant (Quote: Verhulst, 1838; Pearl, 1927; Vadasz et al., 2001) ベースとなる数理モデル （※冒頭で登場）
- 34. ① ② ③
- 35. 実験で得られた測定値 （k, Nm, Ns, dA, LacZ活性）
- 37. 3. 本研究の将来的な展望
- 38. in vivoではノイズが多い