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内容紹介
増殖,分化,発生,ストレス応答などの生物機能がどのように生み出されるのかを知るためには,細胞の基本的構成要素である遺伝子,タンパク質の個々の働きだけでなく,それらの全体的な相互作用ネットワークの構造を理解することが必要である。そして,そのような複雑な細胞システムを理解するためには,情報科学,工学を含む幅広い分野の知識や方法が必要である。
物理学をはじめ情報科学や工学には,基本的原理や法則があり,これらの原理や法則に基づいて,自然界の複雑な現象を理解したり,人工物の設計を行ったりすることができる。一方,ゲノム科学の進展や生体分子測定技術の進歩により,細胞内の複雑な分子間相互作用ネットワークの構造が急速に解明されつつあり,これをさらに推し進めていけば,生物の中の基本原理や法則を見いだすことができるであろう。
本書はこのような考え方に基づいて,細胞の分子ネットワークの構造と機能の関係の中に普遍的設計原理を発見することに挑戦している。ネットワークモチーフという基本構造から多様な生命機能が理解できることを示すことに成功しつつあり,他にも,適応を実現するための積分フィードバック,遺伝子翻訳や免疫システムにおけるエラー校正システム,細胞増殖のための分子ネットワークの最適化というように,工学のアナロジーに基づいた原理や法則が発見されつつある。
システム生物学に関心のある研究者,技術者,学生に,生物の設計原理の新規性や面白さを伝え,システム生物学に対する理解を深める本であり,学部~大学院における標準的テキストとして活用できる。
物理学をはじめ情報科学や工学には,基本的原理や法則があり,これらの原理や法則に基づいて,自然界の複雑な現象を理解したり,人工物の設計を行ったりすることができる。一方,ゲノム科学の進展や生体分子測定技術の進歩により,細胞内の複雑な分子間相互作用ネットワークの構造が急速に解明されつつあり,これをさらに推し進めていけば,生物の中の基本原理や法則を見いだすことができるであろう。
本書はこのような考え方に基づいて,細胞の分子ネットワークの構造と機能の関係の中に普遍的設計原理を発見することに挑戦している。ネットワークモチーフという基本構造から多様な生命機能が理解できることを示すことに成功しつつあり,他にも,適応を実現するための積分フィードバック,遺伝子翻訳や免疫システムにおけるエラー校正システム,細胞増殖のための分子ネットワークの最適化というように,工学のアナロジーに基づいた原理や法則が発見されつつある。
システム生物学に関心のある研究者,技術者,学生に,生物の設計原理の新規性や面白さを伝え,システム生物学に対する理解を深める本であり,学部~大学院における標準的テキストとして活用できる。
著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)
倉田 博之
1988年東京大学工学部化学工学科卒業、1993年東京大学大学院工学系研究科化学工学専攻博士課程修了。博士(工学)。1993年東京大学大学院工学系研究科化学工学専攻助手、1994~1996年カリフォルニア大学デービス校植物病理学科研究員、2000年九州工業大学情報工学部生物化学システム工学科助教授、2006年九州工業大学情報工学部生命情報工学科教授
宮野 悟
1977年九州大学理学部数学科卒業、1979年同大学大学院理学研究科修士課程数学専攻修了。理学博士。1979年九州大学理学部基礎情報学研究施設助手、1981年数学科助手。1984~1987年西ドイツAlexander von Humboldt Research Fellow、1987年西ドイツPaderborn大学情報科学科助手、1987年九州大学理学部基礎情報学研究施設助教授、1993年同教授を経て、1996年より現職。現職、東京大学医科学研究所ヒトゲノム解析センター教授。専攻はバイオインフォマティクス(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
1988年東京大学工学部化学工学科卒業、1993年東京大学大学院工学系研究科化学工学専攻博士課程修了。博士(工学)。1993年東京大学大学院工学系研究科化学工学専攻助手、1994~1996年カリフォルニア大学デービス校植物病理学科研究員、2000年九州工業大学情報工学部生物化学システム工学科助教授、2006年九州工業大学情報工学部生命情報工学科教授
宮野 悟
1977年九州大学理学部数学科卒業、1979年同大学大学院理学研究科修士課程数学専攻修了。理学博士。1979年九州大学理学部基礎情報学研究施設助手、1981年数学科助手。1984~1987年西ドイツAlexander von Humboldt Research Fellow、1987年西ドイツPaderborn大学情報科学科助手、1987年九州大学理学部基礎情報学研究施設助教授、1993年同教授を経て、1996年より現職。現職、東京大学医科学研究所ヒトゲノム解析センター教授。専攻はバイオインフォマティクス(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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形式:単行本
内容を抜粋すると （原著英語版(しかも1st Edition)のレビューです；）
1. Network motif
生体分子の相互作用(転写制御やシグナル伝達など)が作り出すクモの巣の
ようなネットワークの大部分が、少数のシンプルなパターン＝"network motif"
の組み合わせで構成されている、という一例を示し、それらが持つ意味を、
時には制御工学の理論を引き合いに出して推測。
進化の長い歴史が極限まで研ぎ澄ましてきたネットワークが、工学の現場で
鍛え抜かれてきた理論を"使っている"不思議さ、美しさを垣間見ることが出来ます。
2. Robustness
入力のゆらぎや大きなノイズに対抗するため、生物は効率をある程度犠牲に
して冗長なシステムを採用。驚くほど精密なアウトプットを可能とした。
例：morphogen gradientの形成、bacteriaの走化性。
3. Kinetic proofreading
生体内の分子スープの中で、解離定数がほとんど違わない分子の中から
目的の分子だけを驚嘆すべき高精度で識別する仕組みを、翻訳機構や抗原認識
を具体例に、"kinetic proofreading"という概念を使ってわかり易く説明。
4. Demand rules for gene regulation
ハウスキーピング遺伝子はactivatorによって、滅多に発現しない遺伝子は
repressorで制御されていることが多い。なぜか？それを"error-load"という
概念を用いて説明。
しつこいくらいの要約、ちょっと手強いExcercisesが満載で、読み終わった頃
にはシステムバイオロジー脳になっていることでしょう！
分子生物学・数学に関して必要な知識は大学初級程度。他には反応速度論と
熱力学的平衡の基礎くらいですが、それらのintroductionが巻末にappendix
としてまとめられています。
原著である"An Introduction to Systems Biology"は、とても綺麗な英語で書
いてあります。余裕があれば、そちらにもチャレンジしてみては？！
1. Network motif
生体分子の相互作用(転写制御やシグナル伝達など)が作り出すクモの巣の
ようなネットワークの大部分が、少数のシンプルなパターン＝"network motif"
の組み合わせで構成されている、という一例を示し、それらが持つ意味を、
時には制御工学の理論を引き合いに出して推測。
進化の長い歴史が極限まで研ぎ澄ましてきたネットワークが、工学の現場で
鍛え抜かれてきた理論を"使っている"不思議さ、美しさを垣間見ることが出来ます。
2. Robustness
入力のゆらぎや大きなノイズに対抗するため、生物は効率をある程度犠牲に
して冗長なシステムを採用。驚くほど精密なアウトプットを可能とした。
例：morphogen gradientの形成、bacteriaの走化性。
3. Kinetic proofreading
生体内の分子スープの中で、解離定数がほとんど違わない分子の中から
目的の分子だけを驚嘆すべき高精度で識別する仕組みを、翻訳機構や抗原認識
を具体例に、"kinetic proofreading"という概念を使ってわかり易く説明。
4. Demand rules for gene regulation
ハウスキーピング遺伝子はactivatorによって、滅多に発現しない遺伝子は
repressorで制御されていることが多い。なぜか？それを"error-load"という
概念を用いて説明。
しつこいくらいの要約、ちょっと手強いExcercisesが満載で、読み終わった頃
にはシステムバイオロジー脳になっていることでしょう！
分子生物学・数学に関して必要な知識は大学初級程度。他には反応速度論と
熱力学的平衡の基礎くらいですが、それらのintroductionが巻末にappendix
としてまとめられています。
原著である"An Introduction to Systems Biology"は、とても綺麗な英語で書
いてあります。余裕があれば、そちらにもチャレンジしてみては？！
リストマニア
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