【課題】多細胞系代謝モデルおよびその方法の提供。
【解決手段】本発明は、ホモ・サピエンスゲノム中の遺伝子間の相互結合およびそれらに関連する反応および作用物質を記載するイン・シリコモデルを提供する。また、本発明は、細胞内の異なる生化学ネットワークの間の、ならびに細胞間の相互結合を記載するイン・シリコモデルも提供する。細胞間の異なる生化学ネットワーク内の相互結合は、例えば、異なる位置、組織、器官内の細胞を含めた細胞の群の間の、あるいは多細胞生物の異なる機能を行う細胞間の相互作用を記載することができる。従って、該モデルを用いて、ヒト細胞を含めた多細胞生物に由来する細胞の細胞挙動の異なる態様を刺激することができ、ならびにそれを用いて、細胞の群の細胞挙動相互作用の異なる態様を刺激することができる。 （もっと読む）

【課題】生体高分子を含む系の動力学的な挙動を予測するシミュレーションにおいて、計算精度を向上させかつ計算時間を短縮することを可能とする。
【解決手段】シミュレーション装置１０において、質点系の構造を記述する質点座標ｘに基づいて、中継座標Ｒ_Ｓおよび非中継座標Ｒ_Ｆを設定する座標設定手段１６と、非中継座標Ｒ_Ｆを中継座標Ｒ_Ｓに従属させることにより非中継座標の構成Ｒ_Ｆ（Ｒ_Ｓ）を求め、中継座標Ｒ_Ｓの変化に伴う非中継座標Ｒ_Ｆの変化が中継座標Ｒ_Ｓに与える影響を考慮しながら、集団座標ｑ^†の関数としての中継座標の構成Ｒ_Ｓ（ｑ^†）を求める座標抽出手段１８と、運動方程式の解として得られる集団座標ｑ^†（ｔ）、中継座標の上記構成Ｒ_Ｓ（ｑ^†）および非中継座標の上記構成Ｒ_Ｆ（Ｒ_Ｓ）に基づいて、質点座標ｘの時間発展を予測する逆変換手段２０とを備える。 （もっと読む）

【課題】酵母生理機能を決定するためのインシリコモデルを提供する。
【解決手段】複数の酵母反応物を複数の酵母反応と関係づけるデータ構造、複数の酵母反応のための制約セット、および酵母生理機能を予測する反応を介してフラックス分布を決定するためのコマンドを含むモデルで、関連した遺伝子または遺伝子群を特徴づける情報を含む遺伝子データベースをさらに含み、インシリコにおける酵母モデルを作成する。本発明のモデルを使用して酵母生理機能を決定するための方法をさらに提供する。 （もっと読む）

【課題】ある生体物質と相互作用を有する生体物質を抽出する情報処理装置および情報処理システムを提供する。
【解決手段】情報処理装置は、複数の生体物質の識別情報と、前記複数の生体物質間の相互作用の情報とを受け付ける手段と、前記複数の生体物質の識別情報のうち指定された１以上の種物質の識別情報を受け付ける手段と、前記種物質の識別情報および前記複数の生体物質間の相互作用の情報に基づいて活性伝搬処理を実行して、前記複数の生体物質の活性値を（時刻ｔにおける）決定する手段と、前記決定する手段により決定された前記複数の生体物質の活性値のうち閾値以上の活性値を有する生体物質の識別情報を特定する手段と、を含む。 （もっと読む）

【課題】ゲノムスケールのネットワークに関連した複雑さに対処する最適化ベースの手順を提供する。
【解決手段】ユニバーサルデータベースの反応にアクセスして、化学量論的バランスを提供するステップ１と、産生宿主内のいくつかの非ネイティブ機能を最小化する少なくとも1つの化学量論的にバランスの取れた経路を、少なくとも部分的に前記反応及び基質に基づいて識別するステップ２と、前記少なくとも1つの化学量論的にバランスの取れた経路を前記宿主に組み込んで、所望の生体内変化を提供するステップ３、４とを含む。 （もっと読む）

【課題】タンパク質におけるアミノ酸置換部位を適切に選択可能で、高機能な変異型タンパク質を得ることができる、タンパク質分子のアミノ酸置換部位選択装置を提供する。
【解決手段】タンパク質とリガンドとの複合体の立体構造を取得する手段１０２と、前記構造の各原子に力場パラメータを付与する手段１３０と、分子シミュレーションを実施する手段１４０と、前記リガンドと接触可能なアミノ酸残基のリストを作成する手段１５０と、前記アミノ酸残基と前記リガンドとの静電的相互作用エネルギーとファン・デル・ワールス斥力エネルギーとの和エネルギーを計算する手段１６０と、前記各アミノ酸残基と前記各和エネルギーとを対応させたリストを作成する手段１７０と、前記和エネルギーが大きいアミノ酸残基から順に優先的にアミノ酸置換部位として選択する手段１８０とを含むアミノ酸置換部位選択装置。 （もっと読む）

【課題】現行技術水準の生物代謝の数学モデルを改良する方法及びシステムを提供すること。
【解決手段】流束均衡解析モデルを構築する工程、及びこの流束均衡解析モデルに様々な制約を適用する工程を含む、生物の細胞の代謝のイン・シリコによるモデル化又は生物情報的なモデル化のための方法及びシステムを提供する。上記の制約には、定性的運動情報の制約、定性的調節情報の制約、及び差別的ＤＮＡマイクロアレイ実験データの制約が挙げられる。さらに、代謝問題を解くためのコンピュータ計算手順も提供する。 （もっと読む）

赤血球生成刺激剤（ＥＳＡ）投薬システム／方法は、ＥＳＡ治療の恩恵を受ける可能性がある、不十分なヘモグロビン生成によって影響を受ける患者用の患者特有のＥＳＡ治療を決定する。ＥＳＡ投薬システムは、赤血球が人間の中で生成されるプロセスを表現するモデルを含む。モデルは、その値が患者特有である、１つ又は複数のパラメータを含むことができる。モデルは、患者特有のヘモグロビン（Ｈｇｂ）履歴データ及び対応するＥＳＡ投薬量履歴データを考慮に入れてモデルパラメータの患者特有の値を推定し、患者のＨｇｂを目標範囲内に維持することができるＥＳＡの目標治療量を決定する。
（もっと読む）

本発明は、生物ネットワークの反応速度モデルを生成する、コンピューター実装される方法であって、（ａ）ネットワークトポロジーを選択することであって、該トポロジーのノードは生物学的実体を表し、該トポロジーのエッジは該実体間の相互作用を表す、ネットワークトポロジーを選択すること、（ｂ）前記相互作用に反応速度則及び反応速度定数を割り当てること、並びに（ｃ）前記生物学的実体に開始濃度を割り当てることを含み、（ｉ）前記反応速度定数の一部分、及びそれとは独立して前記開始濃度の一部分が実験データであり、（ｉｉ）前記反応速度定数の残りの部分、及びそれとは独立して前記開始濃度の残りの部分がランダムに選択される、方法に関する。 （もっと読む）

遺伝的形質の予測値が、個別の分子推定値と、量的形質の測定値から導かれる少なくとも１つの遺伝値の推定値とを混合することにより生じる。個別の分子推定値には、分子形質の推定値または分子形質の分散が含まれ得る。個別の分子推定値は、個別のデオキシリボ核酸（ＤＮＡ）マーカー、ＤＮＡマーカーパネル、特異的パラメータの推定値およびその特異的パラメータの分散、ならびに試験標本の遺伝子型を適用することにより決定され得る。量的形質の測定値には、推定育種データ、生の形質データ、および品種構成のデータが含まれ得る。遺伝的予測値は、正確であり、かつ広範な条件下において安定であり、かつパラメータ推定における誤差に比較的影響されないものである。 （もっと読む）