PowerPoint プレゼンテーション
|
|
|
- ゆきさ かいじ
- 5 years ago
- Views:
Transcription
1 光プローブと化学反応シミュレーション - 光プローブの性質をシミュレーションで理解する - 黒田研究室担当 : 幡野敦
2 実習の概要 第 1 章 光プローブの紹介 ( 有機化合物系色素 GFPを用いたバイオプローブ ) Ca 指示薬について 第 2 章 ( プローブの反応速度 ) プローブを用いたカルシウム応答のモデル化 反応速度に拠るカルシウム応答の違い (Ca 指示薬とバイオプローブ ) 第 3 章 ( プローブの乖離定数 ) プローブの基質親和性と応答感度および定量性について 第 4 章 ( プローブの緩衝性 ) プローブによる基質結合タンパク質の競合阻害について
3 実習の概要 第 1 章 光プローブの紹介 ( 有機化合物系色素 GFPを用いたバイオプローブ ) Ca 指示薬について 第 2 章 ( プローブの反応速度 ) プローブを用いたカルシウム応答のモデル化 反応速度に拠るカルシウム応答の違い (Ca 指示薬とバイオプローブ ) 第 3 章 ( プローブの乖離定数 ) プローブの基質親和性と応答感度および定量性について 第 4 章 ( プローブの緩衝性 ) プローブによる基質結合タンパク質の競合阻害について
4 生体機能を調べる方法 2008 ノーベル化学賞緑色蛍光蛋白質の発見と開発 プローブを使った生命機能のイメージング ( 可視化 ) 技術が盛んになってきた 機能性プローブ バイオプローブの開発による部分が大きい イメージング技術とその問題点をシュミレーションを使って理解する
5 2008 ノーベル化学賞緑色蛍光蛋白質の発見と開発 細胞 組織 個体 生体を生きたまま非侵襲に染色 可視化できる望みの部位だけ可視化できる蛋白質の発現等を定量できる
6 機能性プローブ :Ca 指示薬を例に EGTA (Ca キレート剤 ) キレート : 金属イオンに配位結合して錯体を形成する事 + 2 Ca + Ca 指示薬 (Indo1) のスペクトル変化 Roger Tsien (Dr. Genius) BAPTA(Ca 指示薬 ) 生体分子の挙動を蛍光スペクトルや蛍光強度の変化として検出できる ( 直接見たい信号を計測しているわけではない ) 参考 HP: 東大医
7 Ca 指示薬 BAPTA Indo1 Fura 2 Ca 指示薬 K d (nm) k f (1/M/sec) k b (1/sec) Indo *10^8 180 Fura *10^7 23 Rhod *10^9 130 様々な特性の Ca 指示薬が開発されている BAPTA, Fura 2, Indo1, Rhod2 すべて R.Tsien による開発 Ca indicator + Ca Ca Ca 2 + indicator Ca 指示薬の応答は分子間相互作用としてモデル化できる
8 分子間相互作用のおさらい Ca indicator + Ca k f Ca Ca 2 + k b [ ] [ ] indicator 順反応速度 vf = k f Ca indicator Ca 逆反応速度 [ ] 2 vb = k b Ca + Ca indicator k f k b が大きいほど順反応 逆反応速度が大きい 平衡状態では両方向の反応速度が等しい (v f =v b ) k f K d [ ] [ ] [ ] Ca indicator Ca = k b Ca Ca indicator k [ Ca indicator] [ Ca ] b = = k [ Ca Ca indicator] f ( 平衡定数の定義 ) 基質親和性が高いほど K d ( k b /k f ) は小さい
9 分子間相互作用のおさらい P = = Ca indicator + Ca k f Ca Ca 2 + カルシウムと結合しているプローブの割合 P k b indicator [ Ca Ca indicator] [ Ca Ca indicator] = [ Ca indicator] 0 [ Ca indicator] + [ Ca Ca indicator] 1 1 [ Ca ] = = [ Ca indicator] Kd + Kd + [ Ca ] [ Ca Ca [ Ca ] 両辺逆数をとると 1 P 1 [ Ca ] = K d /P は 1/[Ca ] に対する 1 次関数
10 各種の Ca 指示薬 名称 励起波長 (nm) 蛍光波長 (nm) Quin Ca 錯体乖離定数 K d (nm) 摘要 Fura2 340/ 波長励起 1 波長蛍光 Fluo Indo1 330 Ca free 485, Ca bind410 Rhod Fluo 波長励起 2 波長蛍光 Cameleon 各波長 各波長 各濃度 バイオプローブ 多数の 変異体がある GCaMP 各波長 各波長 各濃度 バイオプローブ 多数の 変異体がある 参考 HP: 東大医
11 Ca イメージング ( 膵臓ランゲルハンス島 ) グルコース刺激した膵臓ランゲルハンス島のカルシウム応答 生体内のカルシウム応答 (<100nM, 数十マイクロ秒 )
12 プローブを用いて観測されるカルシウム応答は生体内の応答を正しく反映しているか? 本実習で検証するポイント プローブはカルシウム応答に追従できる? 定量できるカルシウム濃度の限界とは? プローブは生体 ( 生化学反応 ) に影響を与えない?
13 実習の概要 第 1 章 光プローブの紹介 ( 有機化合物系色素 GFPを用いたバイオプローブ ) Ca 指示薬について 第 2 章 ( プローブの反応速度 ) プローブを用いたカルシウム応答のモデル化 反応速度に拠るカルシウム応答の違い (Ca 指示薬とバイオプローブ ) 第 3 章 ( プローブの乖離定数 ) プローブの基質親和性と応答感度および定量性について 第 4 章 ( プローブの緩衝性 ) プローブによる基質結合タンパク質の競合阻害について
14 モデルの作成 #1: 分子間相互作用の改良 A (Ca ) k f 濃度 : ステップ刺激 (0 10nM) B (Probe) k b AB(complex) 初期濃度 :0 初期濃度 :1μM *K d =k b / k f 微分方程式を作成し その時間変動をプロットする 各分子濃度の時間変化を微分方程式で表現する各分子濃度 :[A], [B], [AB] パラメータ : k b, k f d[a] = 0 注意! バッファーの仮定 dt (=カルシウム濃度は一定に保たれている) d[b] = k f [A] [B] + k b [AB] dt d[ab] = kf [A] [B] k b [AB] dt
15 Ca プローブのカルシウム結合 課題 1: ステップ Ca 刺激 (t=20 において 0nM 100nM) を与えた時の Ca 指示薬 (Indo1) の応答をシミュレートしなさい (task1caprobeindo1step.m) 実行例 Ca 指示薬 K d (nm) k f (1/M/sec) k b (1/sec) Indo *10^8 180 発展課題 : グラフ ( sec) を拡大して プローブの応答を詳細に観察しなさい
16 Ca プローブのカルシウム結合 課題 1: ステップ Ca 刺激 (t=20 において 0nM 100nM) を与えた時の Ca 指示薬 (Indo1) の応答をシミュレートしなさい (task1caprobeindo1step.m) function task1caprobeindo1step() % Indo1 矩形波刺激をシミュレート param = [**, **]; % Kf,Kb のパラメータ y0 = [0,1*10^(-6),0]; % A,B,AB の初期濃度 (M) function dydt = ODE(t,y,param) % ODE(t,y,param) という関数の定義 A = y(1); % A: カルシウムの濃度 B = y(2); % B: プローブの濃度 AB = y(3); % AB: 複合体の濃度 kf = param(1); % Kf は param の 1 番目の値 kb = param(2); % Kb は param の 2 番目の値 dydt(1,:) = **; % dydt の 1 行目 ( 分子 A: カルシウム ) の式の定義 dydt(2,:) = **; % dydt の 2 行目 ( 分子 B: プローブ ) の式の定義 dydt(3,:) = **; % dydt の 3 行目 ( 分子 AB: 複合体 ) の式の定義 end 発展課題 figure; axis([**, ** 0, 2*10^(-6)]);%0-40 秒 0-2uM までグラフ表示 hold on; 6
17 Ca プローブと反応速度定数 - 有機化合物系プローブ ( 反応速度定数が大きいプローブ ) 課題 2-1: task1caprobeindo1step.m を書き換え 100nM パルス Ca 刺激を与えた時の Ca 指示薬 (Indo1) の応答をシミュレートしなさい (task2caprobeindo1pulse.m) 実行例 Ca 指示薬 K d (nm) k f (1/M/sec) k b (1/sec) Indo *10^8 180
18 Ca プローブと反応速度定数 - 有機化合物系プローブ ( 反応速度定数が大きいプローブ ) 課題 2-1: task1caprobeindo1step.m を書き換え 100nM パルス Ca 刺激を与えた時の Ca 指示薬 (Indo1) の応答をシミュレートしなさい (task2caprobeindo1pulse.m) t0 = 0;% 刺激の開始時間 dt=20;% 刺激の持続時間 6 figure;% フィギュアを作成 axis([0, 3*dt, 0, 1.5*10^(-6)]);% x 軸 hold on;% フィギュアを上書きする 0-3*dt 秒 y 軸 0-1.5uM まで表示 [t,y] = ode15s(@(t,y) ODE(t,y,param),[t0,t0+dt],y0);%ODE ソルバを解く (0-20sec) plot(t,y);% ベクトル t と y として返された解をプロットする drawnow;% 計算結果を描画 t0 = t(end);%t の最後の値を次のシミュレーションの初期値に設定し直す y0 = y(end,:);%y の最後の値を次のシミュレーションの初期値に設定し直す y0(1) = 1*10^(-7);%y0(1), つまり A の濃度を 100nM に設定 [t,y] = ode15s(@(t,y) ODE(t,y,param),[t0,t0+dt],y0);%ODE ソルバを解く (20-40sec) plot(t,y);% ベクトル t と y として返された解をプロットする drawnow;% 計算結果を描画 ** %t の最後の値を次のシミュレーションの初期値に設定し直す ** %y の最後の値を次のシミュレーションの初期値に設定し直す ** %y0(1), つまり A の濃度を 0nM に設定 ** %ODE ソルバを解く (40-60sec) ** % ベクトル t と y として返された解をプロットする drawnow;% 計算結果を描画
19 Ca プローブと反応速度定数 - バイオプローブ Cameleon の構造 宮脇敦史 (R.Tsien lab. 出身 ) ほぼ同じ Indo1の1/700 Indo1の1/550 Ca 指示薬 K d (nm) k f (1/M/sec) k b (1/sec) Cameleon *10^ Cameleon- Nano *10^ Indo *10^8 180 永井健治 ( 宮脇研出身 ) Cameleon Nano15 の反応速度定数は論文から推定した
20 Ca プローブと反応速度定数バイオプローブ ( 速度定数が小さいプローブ ) 課題 2-2:Cameleon3.6 に 100nM のパルスカルシウム刺激を与えた時の応答波形をシミュレーションしなさい task2caprobeindo1pulse.m を再利用してもよい function task2caprobeindo1pulse() % Indo1 矩形波刺激をシミュレート param = [9.4*10^8,180]; % Indo1 Kf,Kb のパラメータ y0 = [0,1*10^(-6),0]; % A: カルシウム,B: プローブ,AB: 複合体の初期濃度 (M) ほぼ同じ Indo1の1/700 Indo1の1/550 Ca 指示薬 K d (nm) k f (1/M/sec) k b (1/sec) Cameleon *10^ Indo *10^8 180
21 Ca プローブと反応速度定数バイオプローブ ( 速度定数が小さいプローブ ) 課題 2-2:Cameleon3.6 に 100nM のパルスカルシウム刺激を与えた時の応答波形をシミュレーションしなさい task2caprobeindo1pulse.m を再利用してもよい 実行例
22 Ca プローブと反応速度定数バイオプローブ ( 速度定数が小さいプローブ ) 課題 2-2:Cameleon3.6に100nMのパルスカルシウム刺激を与えた時の応答波形をシミュレーションしなさい task2caprobeindo1pulse.mを再利用してもよい Indo1 Cameleon3.60 プローブの応答はカルシウム濃度の変化を正しく反映している? 必ずしもカルシウム波形が正確に反映されるわけではない プローブを使う際は応答速度に注意する
23 Ca プローブと反応速度定数 - バイオプローブ 課題 3 Cameleon 3.6にパルス幅 50msec,100nMのカルシウムインパルス刺激を10 回行った時の応答をシミュレートしなさい 刺激間隔は0.5, 1, 2 秒とする (task3caprobecameleoncontinuouspulse.m) インパルス刺激 ( 50msec 幅の矩形波を仮定 ) 2,1,0.5sec 50msec マウス神経細胞を一定の時間間隔で刺激し カルシウム応答を実測した波形 実行例 2 秒間隔 1 秒間隔 0.5 秒間隔 2 秒間隔 1 秒間隔 0.5 秒間隔
24 Ca プローブと反応速度定数 - バイオプローブ 課題 3 Cameleon 3.6にパルス幅 50msec,100nMのカルシウムインパルス刺激を10 回行った時の応答をシミュレートしなさい 刺激間隔は0.5, 1, 2 秒とする (task3caprobecameleoncontinuouspulse.m) for ** [t,y] = ode15s(@(t,y) ODE(t,y,param),[t0, t0+dt-0.05],y0); %ODE ソルバを解く ( 刺激なし t0- 刺激開始時刻まで ) plot(t,y);% ベクトル t および y として返された解をプロットする drawnow;% 計算結果を描画 13 y0 = y(end,:);%yの最後の値を次のシミュレーションの初期値に設定し直す y0(1) = 1*10^(-7);%y0(1), つまりAの濃度を100nMに設定 [t,y] = ode15s(@(t,y) ODE(t,y,param),[t0+dt-0.05,t0+dt],y0); %ODE ソルバを解く ( 刺激あり 刺激開始時刻 -t0+dt まで ) plot(t,y);% ベクトル t および y として返された解をプロットする drawnow;% 計算結果を描画 この部分 ( 刺激単位 ) を繰り返す ループ文を使う end t0 = t(end);%t の最後の値を次のシミュレーションの初期値に設定し直す y0 = y(end,:);%y の最後の値を次のシミュレーションの初期値に設定し直す y0(1) = 0;%y0(1), つまり A の濃度を 0nM に設定
25 実習の概要 第 1 章 光プローブの紹介 ( 有機化合物系色素 GFPを用いたバイオプローブ ) Ca 指示薬について 第 2 章 ( プローブの反応速度 ) プローブを用いたカルシウム応答のモデル化 反応速度に拠るカルシウム応答の違い (Ca 指示薬とバイオプローブ ) 第 3 章 ( プローブの乖離定数 ) プローブの基質親和性と応答感度および定量性について 第 4 章 ( プローブの緩衝性 ) プローブによる基質結合タンパク質の競合阻害について
26 Ca イメージングの応答感受性について Ca 指示薬 K d (nm) k f (1/M/sec) k b (1/sec) Cameleon *10^ Cameleon- Nano *10^ Cameleon Nano15 の反応速度定数は論文から推定した 課題 4 それぞれのプローブにステップカルシウム刺激を与えた際の応答波形とドーズレスポンスを調べなさい (task4caprobecameleondoseresponse.m) 宮脇敦史 (R.Tsien lab. 出身 ) 課題 5 それぞれのプローブに 100nM および 5nM の繰り返し矩形波刺激を与えた時にどの様な応答波形になるかシミュレートしなさい (task5caprobecameleonncontinuouspulse.m) 永井健治 ( 宮脇研出身 )
27 Ca イメージングの問題点 #2( 検出限界の問題 ) 課題 4 それぞれのプローブにステップカルシウム刺激を与えた際の応答波形とドーズレスポンスを調べなさい (task4caprobecameleondoseresponse.m) 実行例 Cameleon 3.6 Cameleon Nano15 時間波形 Dose response EC 50 =215nM EC 50 =15nM
28 Ca イメージングの問題点 #2( 検出限界の問題 ) 課題 4 それぞれのプローブにステップカルシウム刺激を与えた際の応答波形とドーズレスポンスを調べなさい (task4caprobecameleondoseresponse.m) t0 = t(end);%t の最後の値を次のシミュレーションの初期値に設定し直す y0(1) = 1*10^(-7)*i;%y0(1), つまりカルシウムの濃度を (100*i)nM に設定 % for ループが回ると for ループの変数 i が 1 つずつ大きくなる これを利用してカルシウム濃度を上昇させる 22 [t,y] = ode15s(@(t,y) ODE(t,y,param),[t0,t0+dt],y0);%ODE ソルバを解く plot(t,y);% ベクトル t と y として返された解をプロットする drawnow; ** %y0(1), つまりカルシウムの濃度を Dt(i+1,1) に格納 ** %y(end,3), つまり複合体の濃度を Dt(i+1,2) に格納 end; figure;%2 つ目のフィギュアをつくる hold on; plot(**,**)%x 軸 : カルシウム濃度 y 軸複合体濃度のグラフをプロットする % ある行列 A の 1 行目全体を指定する時は A(:,1) xlabel('ca conc. (M)'); ylabel('ca-probe complex (sec)'); 41 43
29 Ca イメージングの問題点 #2( 検出限界の問題 ) 課題 4 それぞれのプローブにステップカルシウム刺激を与えた際の応答波形とドーズレスポンスを調べなさい (task4caprobecameleondoseresponse.m) 実行例 Cameleon 3.6 Cameleon Nano15 時間波形 Dose response 定量性が保たれている EC 50 =215nM 定量性が失われている 感度が高い EC 50 =15nM
30 Ca イメージングの問題点 #2( 検出限界の問題 ) 課題 5 それぞれのプローブに 100nM および 5nM の繰り返し矩形波刺激を与えた時にどの様な応答波形になるかシミュレートしなさい (task5caprobecameleonncontinuouspulse.m) t0 = 0; for i=0:10 [t,y] = ode15s(@(t,y) ODE(t,y,param),[t0,t0+dt],y0); %ODE ソルバを解く ( 刺激なし 20 秒間 ) plot(t,y);% ベクトル t と y として返された解をプロットする drawnow; 13 t0 = t(end);%t の最後の値を次のシミュレーションの初期値に設定し直す y0 = y(end,:);%y の最後の値を次のシミュレーションの初期値に設定し直す y0(1) = 5*10^(-9);%y0(1), つまり A の濃度を 5nM に設定 [t,y] = ode15s(@(t,y) ODE(t,y,param),[t0,t0+dt],y0);%ODE ソルバを解く ( 刺激あり 20 秒間 ) plot(t,y);% ベクトル t と y として返された解をプロットする drawnow; t0 = t(end);%t の最後の値を次のシミュレーションの初期値に設定し直す y0 = y(end,:);%y の最後の値を次のシミュレーションの初期値に設定し直す y0(1) = ** ;%y0(1), つまり A の濃度を 0nM に設定して for ループで矩形波にする end; 28
31 Ca イメージングの問題点 #2( 検出限界の問題 ) 課題 5 それぞれのプローブに 100nM および 5nM の繰り返し矩形波刺激を与えた時にどの様な応答波形になるかシミュレートしなさい (task5caprobecameleonncontinuouspulse.m) 実行例 Cameleon 3.6 Cameleon Nano 100nM Cameleon 3.6 5nM
32 Ca イメージングの問題点 #2( 検出限界の問題 ) 細胞性粘菌の生活環 Cameleon Nano(K d =15nM)) Cameleon3.6(K d =215nM) カルシウム濃度 <<100nM 感度 感度 定量性 定量性 プローブを使う際にはKd 付近の物を使用する
33 実習の概要 第 1 章 光プローブの紹介 ( 有機化合物系色素 GFPを用いたバイオプローブ ) Ca 指示薬について 第 2 章 ( プローブの反応速度 ) プローブを用いたカルシウム応答のモデル化 反応速度に拠るカルシウム応答の違い (Ca 指示薬とバイオプローブ ) 第 3 章 ( プローブの乖離定数 ) プローブの基質親和性と応答感度および定量性について 第 4 章 ( プローブの緩衝性 ) プローブによる基質結合タンパク質の競合阻害について
34 モデルの作成 : 分子間相互作用の改良 課題 6 以下をモデル化し カルシウムのステップ刺激を与えなさい また カルシウム濃度を増加させた時の AZ 複合体の濃度をプロットしなさいただし カルシウム濃度は有限とする (task6caprobecameleonncompetitiveinhibition.m) Z (Protein) 初期濃度 :1.0*10^-4M A(Ca ) 初期濃度 :0-1.0*10^-4 ( 0.1*10^-4M ずつ増加させる ) B (Probe) 初期濃度 :1.0*10^-4M k f0 = 1.3*10^6 k b0 = 0.33 k f1 = 1.5*10^8 k b1 = 23 AZ(complex) 初期濃度 :0 AB(complex) 初期濃度 :0
35 Ca プローブの問題点 - カルシウム量が限られている場合 - 微分方程式を作成し その時間変動と Dose response をプロットする 各分子濃度の時間変化を微分方程式で表現する各分子濃度 : [Z], [A], [B], [AZ], [AB] パラメータ :k f0, k b0,k f1, k b1 d[a] dt d[b] dt d[z] dt = k f1 [A] [B] k f0 [A] [Z] + k b0 [AZ] + k b1 [AB] = k f1 [A] [B] + k b1 [AB] = k f0 [A] [Z] + k b0 [AZ] d[ab] = kf1 [A] [B] k b1 [AB] dt d[az] = kf0 [A] [Z] k b0 [AZ] dt
36 Ca プローブの問題点 - カルシウム量が限られている場合 - 微分方程式を作成し その時間変動と Dose response をプロットする 各分子濃度の時間変化を微分方程式で表現する各分子濃度 : [Z], [A], [B], [AB], [AZ] パラメータ :k f0, k b0,k f1, k b1 function dydt = ODE(t,y,param) % ODE(t,y,param) という関数の定義 A = y(1); % A: カルシウムの濃度 B = y(2); % B: プローブの濃度 Z = y(3); % Z: 蛋白質の濃度 AB = y(4); % AB: カルシウム プローブ複合体の濃度 AZ = y(5); % AZ: カルシウム 蛋白質複合体の濃度 Kf0 = param(1); % Kf0 は param の 1 番目の値 Kb0 = param(2); % Kb0 は param の 2 番目の値 Kf1 = param(3); % Kf1 は param の 3 番目の値 Kb1 = param(4); % Kb1 は param の 4 番目の値 dydt(1,:) = ** % dydt の 1 行目 ( 分子 A: カルシウム ) の式の定義 dydt(2,:) = ** % dydt の 2 行目 ( 分子 B: プローブ ) の式の定義 dydt(3,:) = ** % dydt の 4 行目 ( 分子 Z: 蛋白質 ) の式の定義 dydt(4,:) = ** % dydt の 3 行目 ( 分子 AB: カルシウム プローブ複合体 ) の式の定義 dydt(5,:) = ** % dydt の 5 行目 ( 分子 AZ: 蛋白質 プローブ複合体 ) の式の定義 end
37 Ca プローブの問題点 : 内在性蛋白質との競合阻害 微分方程式を作成し 時間変動と Dose response をプロットする 時系列データ Dose response + プローブ - プローブ 実行例 Ca プローブは内在性の蛋白質と Ca に競合的に結合し 内在性蛋白質に 影響を与える プローブはシステムの内部状態を変える
38 Ca プローブの問題点 : 内在性蛋白質との競合阻害 微分方程式を作成し 時間変動と Dose response をプロットする 時系列データ Dose response + プローブ 同じ量のカルシウムが存在しても形成される複合体の量が異なる プローブによる競合阻害 - プローブ Ca プローブは内在性の蛋白質と Ca に競合的に結合し 内在性蛋白質に 影響を与える プローブはシステムの内部状態を変える
39 Ca プローブの問題点 - カルシウム量が限られている場合 - カルシウム振動のモデル stimuli 課題 7 カルシウム振動する細胞にプローブを加えて振動がどの様に変調されるか観察しなさい 加えるプローブ量は2,20,200μMとする (task7caprobecameleonnprobeconcoscillation)
40 プローブは細胞内の応答に影響する function task7caprobecameleonnprobeconcoscillation() %Model based on BJ 77, (1999),Thomas Hofer time=0.001:0.01:500; s0=zeros(1,4);% in the order of Ca conc in plasma, Ca conc in ER, Probe conc in plasma, Ca/Probe complex in plasma s0(2)=2.2;% ERのカルシウム濃度の初期値を2.2uMに設定 s0(3)=2;% 細胞質のプローブ濃度の初期値を2uMに設定 順番に2,20,200(uM) の値を入れてください プローブ濃度が高すぎる場合 細胞内応答が阻害される (200μM) プローブ濃度が適正な場合 細胞内カルシウムの変動が見える (20μM) プローブ濃度が低い時 プローブの応答が小さい (2μM) プローブは適正量を使用する 実行例
41 まとめ 機能性プローブにより細胞内の反応を可視化できる プローブの応答速度や基質親和性によっては画像から受ける印象が実際の応答とは大きく異なる プローブは添加量によっては細胞内応答を阻害しうる
42 以下は 発展課題です
43 次の文を読み 以下の問 1~7 に答えよ 発展課題 1 細胞内の分子の活性をライブでモニターするためにさまざまなプローブが用いられている 実際に観測できるのはプローブが発する信号であり 目的の分子活性を直接計測しているわけでないため プローブが発する信号の強度や時間パターンは必ずしも目的の分子活性の強度や時間パターンと一致するとは限らない ここでは (a) ルシフェラーゼをプローブとして用いたレポーター遺伝子によるプロモーター活性の計測を例にとり プローブの量と目的の分子活性の関係性を考えてみよう 異なる分解速度を持つルシフェラーゼ (LUC) の3つの変異体 (Luc1 Luc2 Luc3) をそれぞれ用いて ある遺伝子のプロモーター活性を測定する場合を考える ( 図 1) 目的とする遺伝子のプロモーターの下流に これらのレポーター遺伝子をそれぞれ組み込んだベクターを作成して細胞へ導入して レポーター遺伝子産物の量を計測した プロモーターが一過的に活性化された場合 変異体を用いて得られたレポーター遺伝子産物 (LUC1 LUC2 LUC3) の量は図 1のようになった ただし 図中のレポーター遺伝子産物の量のスケールはパネルごとに異なる 図中のプロモーター活性 レポーター遺伝子産物の量 時間はすべて無次元量である ルシフェラーゼの変異体は分解速度以外は酵素活性を含みすべて同じ特性を示すものとする レポーター遺伝子ベクターは同じ量だけ細胞内に導入されたとする 分子数や反応のゆらぎなどは考慮しない 図 1 レポーター遺伝子システム によるプロモーター活性測定 問 1. 下線部 (a) について ルシフェラーゼを用いたレポーター遺伝子は どのような原理に基づきプロモーター活性を計測することができるか ルシフェラーゼの発光原理もふまえて 5 行程度で説明せよ 問 2. レポーター遺伝子産物 (LUC) の量 ( x) は プロモーター活性 ( p) に依存した合成と産物自身の量に依存した分解により制御されている この反応はここでは近似的に以下の化学反応で与えられるものとする j k p x x の濃度の時間に対する変化率 dx/dtは pと合成の速度定数 j の積に比例して増加し x の濃度と分解速度定数 kの積に比例して減少する x の時間に対する変化率 dx/dtをp と x k を用いて表せ ただし j=1 xの分解速度定数 kについては k>0とする
44 次の文を読み 以下の問 1~7 に答えよ 発展課題 2 細胞内の分子の活性をライブでモニターするためにさまざまなプローブが用いられている 実際に観測できるのはプローブが発する信号であり 目的の分子活性を直接計測しているわけでないため プローブが発する信号の強度や時間パターンは必ずしも目的の分子活性の強度や時間パターンと一致するとは限らない ここでは (a) ルシフェラーゼをプローブとして用いたレポーター遺伝子によるプロモーター活性の計測を例にとり プローブの量と目的の分子活性の関係性を考えてみよう 異なる分解速度を持つルシフェラーゼ (LUC) の3つの変異体 (Luc1 Luc2 Luc3) をそれぞれ用いて ある遺伝子のプロモーター活性を測定する場合を考える ( 図 1) 目的とする遺伝子のプロモーターの下流に これらのレポーター遺伝子をそれぞれ組み込んだベクターを作成して細胞へ導入して レポーター遺伝子産物の量を計測した プロモーターが一過的に活性化された場合 変異体を用いて得られたレポーター遺伝子産物 (LUC1 LUC2 LUC3) の量は図 1のようになった ただし 図中のレポーター遺伝子産物の量のスケールはパネルごとに異なる 図中のプロモーター活性 レポーター遺伝子産物の量 時間はすべて無次元量である ルシフェラーゼの変異体は分解速度以外は酵素活性を含みすべて同じ特性を示すものとする レポーター遺伝子ベクターは同じ量だけ細胞内に導入されたとする 分子数や反応のゆらぎなどは考慮しない 図 1 レポーター遺伝子システム によるプロモーター活性測定 問 3. 時刻 t=0における xの初期条件を x=0とした場合 仮に pが一定とした場合の xの時間変化が以下の式であらわされることを示せ p x( t) = { 1 exp( kt) } k 問 4. 変異体 LUC1 LUC2 LUC3の分解速度定数 k1 k2 k3はそれぞれ k1=0.01 k2=1 k3=100であった 図において 時刻 t=0 から t=1の間 p=1 としたパルス刺激を与えた場合の 時刻 t=1における変異体レポーター遺伝子産物 LUC1 LUC2 LUC3の量を求めよ ただし exp(-0.01) 0.99 exp(-1) 0.37 exp(-100) 0として計算せよ 問 5. 問 4 の結果から 分解速度と時刻 t=1 におけるレポーター遺伝子産物の量の関係を 1~2 行で述べよ
45 次の文を読み 以下の問 1~7 に答えよ 発展課題 3 細胞内の分子の活性をライブでモニターするためにさまざまなプローブが用いられている 実際に観測できるのはプローブが発する信号であり 目的の分子活性を直接計測しているわけでないため プローブが発する信号の強度や時間パターンは必ずしも目的の分子活性の強度や時間パターンと一致するとは限らない ここでは (a) ルシフェラーゼをプローブとして用いたレポーター遺伝子によるプロモーター活性の計測を例にとり プローブの量と目的の分子活性の関係性を考えてみよう 異なる分解速度を持つルシフェラーゼ (LUC) の3つの変異体 (Luc1 Luc2 Luc3) をそれぞれ用いて ある遺伝子のプロモーター活性を測定する場合を考える ( 図 1) 目的とする遺伝子のプロモーターの下流に これらのレポーター遺伝子をそれぞれ組み込んだベクターを作成して細胞へ導入して レポーター遺伝子産物の量を計測した プロモーターが一過的に活性化された場合 変異体を用いて得られたレポーター遺伝子産物 (LUC1 LUC2 LUC3) の量は図 1のようになった ただし 図中のレポーター遺伝子産物の量のスケールはパネルごとに異なる 図中のプロモーター活性 レポーター遺伝子産物の量 時間はすべて無次元量である ルシフェラーゼの変異体は分解速度以外は酵素活性を含みすべて同じ特性を示すものとする レポーター遺伝子ベクターは同じ量だけ細胞内に導入されたとする 分子数や反応のゆらぎなどは考慮しない 図 1 レポーター遺伝子システム によるプロモーター活性測定 問 6. 図 1 におけるプロモーター活性と変異体レポーター遺伝子産物の量の時間波形の類似性と 変異体の分解速度定数との関係を 1 ~2 行で述べよ
46 次の文を読み 以下の問 1~7 に答えよ 発展課題 4 細胞内の分子の活性をライブでモニターするためにさまざまなプローブが用いられている 実際に観測できるのはプローブが発する信号であり 目的の分子活性を直接計測しているわけでないため プローブが発する信号の強度や時間パターンは必ずしも目的の分子活性の強度や時間パターンと一致するとは限らない ここでは (a) ルシフェラーゼをプローブとして用いたレポーター遺伝子によるプロモーター活性の計測を例にとり プローブの量と目的の分子活性の関係性を考えてみよう 異なる分解速度を持つルシフェラーゼ (LUC) の3つの変異体 (Luc1 Luc2 Luc3) をそれぞれ用いて ある遺伝子のプロモーター活性を測定する場合を考える ( 図 1) 目的とする遺伝子のプロモーターの下流に これらのレポーター遺伝子をそれぞれ組み込んだベクターを作成して細胞へ導入して レポーター遺伝子産物の量を計測した プロモーターが一過的に活性化された場合 変異体を用いて得られたレポーター遺伝子産物 (LUC1 LUC2 LUC3) の量は図 1のようになった ただし 図中のレポーター遺伝子産物の量のスケールはパネルごとに異なる 図中のプロモーター活性 レポーター遺伝子産物の量 時間はすべて無次元量である ルシフェラーゼの変異体は分解速度以外は酵素活性を含みすべて同じ特性を示すものとする レポーター遺伝子ベクターは同じ量だけ細胞内に導入されたとする 分子数や反応のゆらぎなどは考慮しない 図 1 レポーター遺伝子システム によるプロモーター活性測定 問 7. 問 5と問 6の結果から考察される変異体の分解速度の役割について 正しいものをすべて以下の選択肢から選べ ( ア ) レポーター遺伝子産物の分解速度が遅いほど レポーター遺伝子産物の量が多くなる ( イ ) レポーター遺伝子産物の分解速度が速いほど レポーター遺伝子産物の量の時間パターンはプロモーター活性の時間パターンに類似する ( ウ ) レポーター遺伝子産物の分解速度を上げると レポーター遺伝子産物の量の時間パターンとプロモーター活性の時間パターンとの類似度は上がるが 一方 レポーター遺伝子産物の量は逆に減少するため信号強度は下がる ( エ ) 全く分解されないレポーター遺伝子産物を用いた場合 レポーター遺伝子産物の量はプロモーター活性の積分値となる ( オ ) 分解が遅いレポーター遺伝子産物の場合 プロモーター活性の持続時間が十分長ければ レポーター遺伝子産物の量の時間変化と プロモーター活性の時間変化の類似度は下がる
47 参照情報 文献 Chemical calcium indicators R. Madelaine Paredes 1, Julie C. Etzler 1, Lora Talley Watts, Wei Zheng, James D. Lechleiter * Methods 46 (2008) Measuring calcium signaling using genetically targetable fluorescent indicators Spontaneous network activity visualized by ultrasensitive Ca indicators, yellow Cameleon-Nano Model of Intercellular Calcium Oscillations in Hepatocytes: Synchronization of Heterogeneous Cells Correlated Oscillations in Glucose Langerhans Intracellular Free Ca in Single Islets of Consumption, Oxygen Consumption, andqian and Robert T. Kennedy Sung-Kwon Jung, Lisa M. Kauri, Wei-Jun J. Biol. Chem. 2000, 275: Glucose-Stimulated Calcium Dynamics in Islets of Langerhans in Acute Mouse Pancreas Tissue Slices Andraž Stožer, Jurij Dolenšek,Marjan Slak Rupnik 株式会社同仁化学研究所 ノーベル賞財団
37-4.indd
ISSN 0916-3328 東京大学アイソトープ総合センター VOL. 37 NO. 4 2007. 3. 26 アイソトープ総合センターの将来展望 40 18 18 20 3 800 1/3 1300 14 18 20 3 19 2 生きた細胞内の分子過程を 時間 空間計測する蛍光プローブの開発 1. はじめに Fura-2 Fura-2 198 1, 2 3, 4 2. 生体脂質分子の機能とその分析
[PDF] 蛍光タンパク質FRETプローブを用いたアポトーシスのタイムラプス解析
![[PDF] 蛍光タンパク質FRETプローブを用いたアポトーシスのタイムラプス解析](/thumbs/94/118065377.jpg "[PDF] 蛍光タンパク質FRETプローブを用いたアポトーシスのタイムラプス解析")
ApplicationNote Vol. BioStation ID Time-Lapse Analysis of Apototic Cells by FRET-based indicator 蛍光タンパク質 FRET プローブを用いたアポトーシスのタイムラプス解析 サンプル提供 : 理化学研究所脳科学研究センター宮脇敦先生 はじめに Fluorescence Resonance Energy Transfer
Microsoft Word - Chap17
第 7 章化学反応に対する磁場効果における三重項機構 その 7.. 節の訂正 年 7 月 日. 節 章の9ページ の赤枠に記載した説明は間違いであった事に気付いた 以下に訂正する しかし.. 式は 結果的には正しいので安心して下さい 磁場 の存在下でのT 状態のハミルトニアン は ゼーマン項 と時間に依存するスピン-スピン相互作用の項 との和となる..=7.. g S = g S z = S z g
ｎｓｇ０１－０４／ｋｙ１９１０６３１６９９０００１０７８１
β α β β α α β β β β β Ω Ω β β β β β α β δ β β β β A A β β β β 図 1 膵島内 β 細胞の電気的活動と膵島細胞内 Ca 2+ 濃度の変動. A は膵島内の β 細胞に微小電極 (300MΩ) を刺入して得た細胞内記録である. 実験中の細胞外灌流液は 36 に保たれた Krebs-Ringer-bicarbonate 溶液 (135mM Na
図 B 細胞受容体を介した NF-κB 活性化モデル
60 秒でわかるプレスリリース 2007 年 12 月 17 日 独立行政法人理化学研究所 免疫の要 NF-κB の活性化シグナルを増幅する機構を発見 - リン酸化酵素 IKK が正のフィーッドバックを担当 - 身体に病原菌などの異物 ( 抗原 ) が侵入すると 誰にでも備わっている免疫システムが働いて 異物を認識し 排除するために さまざまな反応を起こします その一つに 免疫細胞である B 細胞が
CBRC CBRC DNA
2001 3 2001 4 2004 4 CBRC CBRC DNA 生命現象のシステム的理解のために 生命の単位 細胞は非常に複雑 システム バイオロジー 生命現象を記述するモデル 細胞はいつ なにをするのか 生命現象は遺伝子が制御している 遺伝子ネットワーク 遺伝子発現を記述するモデル 構造解明 医療技術 創薬 シミュレーション 2001 2002 2003 2004 2005 1. 2001-2005
Microsoft Word - t30_西_修正__ doc
反応速度と化学平衡 金沢工業大学基礎教育部西誠 ねらい 化学反応とは分子を構成している原子が組み換り 新しい分子構造を持つことといえます この化学反応がどのように起こるのか どのような速さでどの程度の分子が組み換るのかは 反応の種類や 濃度 温度などの条件で決まってきます そして このような反応の進行方向や速度を正確に予測するために いろいろな数学 物理的な考え方を取り入れて化学反応の理論体系が作られています
Microsoft PowerPoint - chap8.ppt
第 8 章 : フィードバック制御系の設計法 第 8 章 : フィードバック制御系の設計法 8. 設計手順と性能評価 キーワード : 設計手順, 性能評価 8. 補償による制御系設計 キーワード : ( 比例 ),( 積分 ),( 微分 ) 学習目標 : 一般的な制御系設計における手順と制御系の性能評価について学ぶ. 学習目標 : 補償の有効性について理解し, その設計手順を習得する. 第 8 章
DVIOUT
第 章 離散フーリエ変換 離散フーリエ変換 これまで 私たちは連続関数に対するフーリエ変換およびフーリエ積分 ( 逆フーリエ変換 ) について学んできました この節では フーリエ変換を離散化した離散フーリエ変換について学びましょう 自然現象 ( 音声 ) などを観測して得られる波 ( 信号値 ; 観測値 ) は 通常 電気信号による連続的な波として観測機器から出力されます しかしながら コンピュータはこの様な連続的な波を直接扱うことができないため
3 数値解の特性 3.1 CFL 条件 を 前の章では 波動方程式 f x= x0 = f x= x0 t f c x f =0 [1] c f 0 x= x 0 x 0 f x= x0 x 2 x 2 t [2] のように差分化して数値解を求めた ここでは このようにして得られた数値解の性質を 考
![3 数値解の特性 3.1 CFL 条件 を 前の章では 波動方程式 f x= x0 = f x= x0 t f c x f =0 [1] c f 0 x= x 0 x 0 f x= x0 x 2 x 2 t [2] のように差分化して数値解を求めた ここでは このようにして得られた数値解の性質を 考](/thumbs/103/158269281.jpg "3 数値解の特性 3.1 CFL 条件 を 前の章では 波動方程式 f x= x0 = f x= x0 t f c x f =0 [1] c f 0 x= x 0 x 0 f x= x0 x 2 x 2 t [2] のように差分化して数値解を求めた ここでは このようにして得られた数値解の性質を 考")
3 数値解の特性 3.1 CFL 条件 を 前の章では 波動方程式 f x= x = f x= x t f c x f = [1] c f x= x f x= x 2 2 t [2] のように差分化して数値解を求めた ここでは このようにして得られた数値解の性質を 考える まず 初期時刻 t=t に f =R f exp [ik x ] [3] のような波動を与えたとき どのように時間変化するか調べる
Microsoft PowerPoint - day1_yugi.ppt [互換モード]
![Microsoft PowerPoint - day1_yugi.ppt [互換モード]](/thumbs/90/102183741.jpg "Microsoft PowerPoint - day1_yugi.ppt [互換モード]")
Matlab の基本的操作 2014 年夏期実習 柚木克之 資料は,Web からダウンロードしてください. http://kurodalab.bi.s.u-tokyo.ac.jp/class/summer/2014 bi t k / l /S /2014 直打ち または 1Google で 東京大学黒田研究室 検索 2 黒田研のH.P. に入り http://kurodalab.bi.s.utokyo.ac.jp/
PowerPoint プレゼンテーション
反応工学 Reacio Egieerig 講義時間 場所 : 火曜 限 8- 木曜 限 S- 担当 : 山村 補講 /3 木 限 S- ジメチルエーテルの気相熱分解 CH 3 O CH 4 H CO 設計仕様 処理量 v =4.8 m 3 /h 原料は DME のみ 777K 反応率 =.95 まで熱分解 管型反応器の体積 V[m 3 ] を決定せよ ただし反応速度式反応速度定数 ラボ実験は自由に行ってよい
金属イオンのイオンの濃度濃度を調べるべる試薬中村博 私たちの身の回りには様々な物質があふれています 物の量を測るということは 環境を評価する上で重要な事です しかし 色々な物の量を測るにはどういう方法があるのでしょうか 純粋なもので kg や g mg のオーダーなら 直接 はかりで重量を測ることが
金属イオンのイオンの濃度濃度を調べるべる試薬中村博 私たちの身の回りには様々な物質があふれています 物の量を測るということは 環境を評価する上で重要な事です しかし 色々な物の量を測るにはどういう方法があるのでしょうか 純粋なもので kg や g mg のオーダーなら 直接 はかりで重量を測ることが出来ます しかし 環境中の化学物質 ( 有害なものもあれば有用なものもある ) は ほとんどが水に溶けている状態であり
Microsoft PowerPoint - ce07-13b.ppt
制御工学 3 第 8 章 : フィードバック制御系の設計法 8. 設計手順と性能評価キーワード : 設計手順, 性能評価 8. ID 補償による制御系設計キーワード : ( 比例 ),I( 積分 ),D( 微分 ) 8.3 進み 遅れ補償による制御系設計キーワード : 遅れ補償, 進み補償 学習目標 : 一般的な制御系設計における手順と制御系の性能評価について学ぶ. ループ整形の考え方を用いて, 遅れ補償,
計算機シミュレーション
. 運動方程式の数値解法.. ニュートン方程式の近似速度は, 位置座標 の時間微分で, d と定義されます. これを成分で書くと, d d li li とかけます. 本来は が の極限をとらなければいけませんが, 有限の小さな値とすると 秒後の位置座標は速度を用いて, と近似できます. 同様にして, 加速度は, 速度 の時間微分で, d と定義されます. これを成分で書くと, d d li li とかけます.
リアルタイムPCRの基礎知識
1. リアルタイム PCR の用途リアルタイム PCR 法は 遺伝子発現解析の他に SNPs タイピング 遺伝子組み換え食品の検査 ウイルスや病原菌の検出 導入遺伝子のコピー数の解析などさまざまな用途に応用されている 遺伝子発現解析のような定量解析は まさにリアルタイム PCR の得意とするところであるが プラス / マイナス判定だけの定性的な解析にもその威力を発揮する これは リアルタイム PCR
Probit , Mixed logit
Probit, Mixed logit 2016/5/16 スタートアップゼミ #5 B4 後藤祥孝 1 0. 目次 Probit モデルについて 1. モデル概要 2. 定式化と理解 3. 推定 Mixed logit モデルについて 4. モデル概要 5. 定式化と理解 6. 推定 2 1.Probit 概要 プロビットモデルとは. 効用関数の誤差項に多変量正規分布を仮定したもの. 誤差項には様々な要因が存在するため,
ファイナンスのための数学基礎 第1回 オリエンテーション、ベクトル
時系列分析 変量時系列モデルとその性質 担当 : 長倉大輔 ( ながくらだいすけ 時系列モデル 時系列モデルとは時系列データを生み出すメカニズムとなるものである これは実際には未知である 私たちにできるのは観測された時系列データからその背後にある時系列モデルを推測 推定するだけである 以下ではいくつかの代表的な時系列モデルを考察する 自己回帰モデル (Auoregressive Model もっとも頻繁に使われる時系列モデルは自己回帰モデル
eq2:=m[g]*diff(x[g](t),t$2)=-s*sin(th eq3:=m[g]*diff(z[g](t),t$2)=m[g]*g-s* 負荷の座標は 以下の通りです eq4:=x[g](t)=x[k](t)+r*sin(theta(t)) eq5:=z[g](t)=r*cos(the
![eq2:=m[g]*diff(x[g](t),t$2)=-s*sin(th eq3:=m[g]*diff(z[g](t),t$2)=m[g]*g-s* 負荷の座標は 以下の通りです eq4:=x[g](t)=x[k](t)+r*sin(theta(t)) eq5:=z[g](t)=r*cos(the](/thumbs/86/93366319.jpg "eq2:=m[g]*diff(x[g](t),t$2)=-s*sin(th eq3:=m[g]*diff(z[g](t),t$2)=m[g]*g-s* 負荷の座標は 以下の通りです eq4:=x[g](t)=x[k](t)+r*sin(theta(t)) eq5:=z[g](t)=r*cos(the")
7. 制御設計の例 7.1 ローディングブリッジの制御装置 はじめに restart: ローディング ブリッジは 負荷をある地点から別の地点に運びます 台車の加速と減速は好ましくない振動を発生してしまいます そのため負荷はさらに安定し難くなり 時間もかかってしまいます 負荷がある地点から他の地点へ素早く移動し すみやかに安定するような制御装置を設計します 問題の定義 ローディング ブリッジのパラメータは以下の通りです
Microsoft Word - NumericalComputation.docx
数値計算入門 武尾英哉. 離散数学と数値計算 数学的解法の中には理論計算では求められないものもある. 例えば, 定積分は, まずは積分 ( 被積分関数の原始関数をみつけること できなければ値を得ることはできない. また, ある関数の所定の値における微分値を得るには, まずその関数の微分ができなければならない. さらに代数方程式の解を得るためには, 解析的に代数方程式を解く必要がある. ところが, これらは必ずしも解析的に導けるとは限らない.
Microsoft Word - note02.doc
年度 物理化学 Ⅱ 講義ノート. 二原子分子の振動. 調和振動子近似 モデル 分子 = 理想的なバネでつながった原子 r : 核間距離, r e : 平衡核間距離, : 変位 ( = r r e ), k f : 力の定数ポテンシャルエネルギー ( ) k V = f (.) 古典運動方程式 [ 振動数 ] 3.3 d kf (.) dt μ : 換算質量 (m, m : 原子, の質量 ) mm
<4D F736F F D B82C982C282A282C482512E646F63>
サンプル条件および固定化分子の選択 Biacoreの実験ではセンサーチップに固定化する分子をリガンド それに対して結合を測定する分子をアナライトと呼びます いずれの分子をリガンドとし アナライトとするかは 実験系を構築する上で重要です 以下にサンプルに適したリガンド アナライトの設計方法やサンプルの必要条件などをご紹介します アナライト リガンド センサーチップ (1) タンパク質リガンドとしてもアナライトとしても用いることができます
Microsoft PowerPoint - H22制御工学I-10回.ppt
制御工学 I 第 回 安定性 ラウス, フルビッツの安定判別 平成 年 6 月 日 /6/ 授業の予定 制御工学概論 ( 回 ) 制御技術は現在様々な工学分野において重要な基本技術となっている 工学における制御工学の位置づけと歴史について説明する さらに 制御システムの基本構成と種類を紹介する ラプラス変換 ( 回 ) 制御工学 特に古典制御ではラプラス変換が重要な役割を果たしている ラプラス変換と逆ラプラス変換の定義を紹介し
例 e 指数関数的に減衰する信号を h( a < + a a すると, それらのラプラス変換は, H ( ) { e } e インパルス応答が h( a < ( ただし a >, U( ) { } となるシステムにステップ信号 ( y( のラプラス変換 Y () は, Y ( ) H ( ) X (
第 週ラプラス変換 教科書 p.34~ 目標ラプラス変換の定義と意味を理解する フーリエ変換や Z 変換と並ぶ 信号解析やシステム設計における重要なツール ラプラス変換は波動現象や電気回路など様々な分野で 微分方程式を解くために利用されてきた ラプラス変換を用いることで微分方程式は代数方程式に変換される また 工学上使われる主要な関数のラプラス変換は簡単な形の関数で表されるので これを ラプラス変換表
板バネの元は固定にします x[0] は常に0です : > x[0]:=t->0; (1.2) 初期値の設定をします 以降 for 文処理のため 空集合を生成しておきます : > init:={}: 30 番目 ( 端 ) 以外については 初期高さおよび初速は全て 0 にします 初期高さを x[j]
![板バネの元は固定にします x[0] は常に0です : > x[0]:=t->0; (1.2) 初期値の設定をします 以降 for 文処理のため 空集合を生成しておきます : > init:={}: 30 番目 ( 端 ) 以外については 初期高さおよび初速は全て 0 にします 初期高さを x[j]](/thumbs/93/112208237.jpg "板バネの元は固定にします x[0] は常に0です : > x[0]:=t->0; (1.2) 初期値の設定をします 以降 for 文処理のため 空集合を生成しておきます : > init:={}: 30 番目 ( 端 ) 以外については 初期高さおよび初速は全て 0 にします 初期高さを x[j]")
機械振動論固有振動と振動モード 本事例では 板バネを解析対象として 数値計算 ( シミュレーション ) と固有値問題を解くことにより振動解析を行っています 実際の振動は振動モードと呼ばれる特定パターンが複数組み合わされますが 各振動モードによる振動に分けて解析を行うことでその現象を捉え易くすることが出来ます そこで 本事例では アニメーションを活用した解析結果の可視化も取り入れています 板バネの振動
Microsoft PowerPoint - ６．PID制御.pptx
プロセス制御工学 6.PID 制御 京都大学 加納学 Division of Process Control & Process Systems Engineering Department of Chemical Engineering, Kyoto University manabu@cheme.kyoto-u.ac.jp http://www-pse.cheme.kyoto-u.ac.jp/~kano/
14 化学実験法 II( 吉村 ( 洋 mmol/l の半分だったから さんの測定値は くんの測定値の 4 倍の重みがあり 推定値 としては 0.68 mmol/l その標準偏差は mmol/l 程度ということになる 測定値を 特徴づけるパラメータ t を推定するこの手
14 化学実験法 II( 吉村 ( 洋 014.6.1. 最小 乗法のはなし 014.6.1. 内容 最小 乗法のはなし...1 最小 乗法の考え方...1 最小 乗法によるパラメータの決定... パラメータの信頼区間...3 重みの異なるデータの取扱い...4 相関係数 決定係数 ( 最小 乗法を語るもう一つの立場...5 実験条件の誤差の影響...5 問題...6 最小 乗法の考え方 飲料水中のカルシウム濃度を
15K14554 研究成果報告書
様式 C-19 F-19-1 Z-19 CK-19( 共通 ) 1. 研究開始当初の背景 (1) 研究代表者は 高等植物の葉緑体内で生じる RNA 編集の分子機構を生化学的手法によって解析してきた その結果 UV クロスリンク法を用いた RNA とタンパク質因子の結合状態の解析から 基質 RNA と編集装置タンパク質群との間には何段階かの結合 乖離反応が順番に生じ それによって 転写された新生 RNA
数値計算で学ぶ物理学 4 放物運動と惑星運動 地上のように下向きに重力がはたらいているような場においては 物体を投げると放物運動をする 一方 中心星のまわりの重力場中では 惑星は 円 だ円 放物線または双曲線を描きながら運動する ここでは 放物運動と惑星運動を 運動方程式を導出したうえで 数値シミュ
数値計算で学ぶ物理学 4 放物運動と惑星運動 地上のように下向きに重力がはたらいているような場においては 物体を投げると放物運動をする 一方 中心星のまわりの重力場中では 惑星は 円 だ円 放物線または双曲線を描きながら運動する ここでは 放物運動と惑星運動を 運動方程式を導出したうえで 数値シミュレーションによって計算してみる 4.1 放物運動一様な重力場における放物運動を考える 一般に質量の物体に作用する力をとすると運動方程式は
報道発表資料 2001 年 12 月 29 日 独立行政法人理化学研究所 生きた細胞を詳細に観察できる新しい蛍光タンパク質を開発 - とらえられなかった細胞内現象を可視化 - 理化学研究所 ( 小林俊一理事長 ) は 生きた細胞内における現象を詳細に観察することができる新しい蛍光タンパク質の開発に成
報道発表資料 2001 年 12 月 29 日 独立行政法人理化学研究所 生きた細胞を詳細に観察できる新しい蛍光タンパク質を開発 - とらえられなかった細胞内現象を可視化 - 理化学研究所 ( 小林俊一理事長 ) は 生きた細胞内における現象を詳細に観察することができる新しい蛍光タンパク質の開発に成功しました 理研脳科学総合研究センター ( 伊藤正男所長 ) 細胞機能探索技術開発チームの宮脇敦史チームリーダー
生化学反応系で見られる 振動現象
生化学反応系で見られる振動現象 藤井雅史東京大学黒田研 お知らせ 今日使うファイル類は http://kurodalab.bi.s.u-tokyo.ac.jp/class/summer/3/day6/kadai/ に置いてあります ( テキストエンコーディングは SJIS) 慣れてきたら自力で全部書く あるいは これまで作ったプログラムを応用して作るようにして下さい 課題が終わった人は 積極的に発展課題に取り組んで下さい
Microsoft Word - planck定数.doc
. 目的 Plck 定数 光電効果についての理解を深める. また光電管を使い実際に光電効果を観察し,Plck 定数および仕事関数を求める.. 課題 Hg- スペクトルランプから出ている何本かの強いスペクトル線のなかから, フィルターを使い, 特定の波長域のスペクトル線を選択し, それぞれの場合について光電効果により飛び出してくる電子の最高エネルギーを測定する. この測定結果から,Plck 定数 h
報道発表資料 2004 年 9 月 6 日 独立行政法人理化学研究所 記憶形成における神経回路の形態変化の観察に成功 - クラゲの蛍光蛋白で神経細胞のつなぎ目を色づけ - 独立行政法人理化学研究所 ( 野依良治理事長 ) マサチューセッツ工科大学 (Charles M. Vest 総長 ) は記憶形
報道発表資料 2004 年 9 月 6 日 独立行政法人理化学研究所 記憶形成における神経回路の形態変化の観察に成功 - クラゲの蛍光蛋白で神経細胞のつなぎ目を色づけ - 独立行政法人理化学研究所 ( 野依良治理事長 ) マサチューセッツ工科大学 (Charles M. Vest 総長 ) は記憶形成における神経回路の形態変化とそれを引き起こしている細胞骨格 1 の可視化に成功しました 脳科学総合研究センター
Problem P5
問題 P5 メンシュトキン反応 三級アミンとハロゲン化アルキルの間の求核置換反応はメンシュトキン反応として知られている この実験では DABCO(1,4 ジアザビシクロ [2.2.2] オクタン というアミンと臭化ベンジルの間の反応速度式を調べる N N Ph Br N N Br DABCO Ph DABCO 分子に含まれるもう片方の窒素も さらに他の臭化ベンジルと反応する可能性がある しかし この実験では
共同研究チーム 個人情報につき 削除しております 1
2016 年 12 月 19 日 17 時 ~ 記者レクチャー @ 文部科学省 細胞死を司る カルシウム動態の制御機構を解明 - アービット (IRBIT) が小胞体ーミトコンドリア間の Ca 2+ の移動を制御 - 共同研究チーム 個人情報につき 削除しております 1 アポトーシス : プログラムされた細胞死多細胞生物にみられる細胞の死に方の一つ 不要になった細胞や損傷を受けた細胞が積極的に自滅して個体を健全な状態に保つメカニズム
Microsoft PowerPoint - H21生物計算化学２.ppt
演算子の行列表現 > L いま 次元ベクトル空間の基底をケットと書くことにする この基底は完全系を成すとすると 空間内の任意のケットベクトルは > > > これより 一度基底を与えてしまえば 任意のベクトルはその基底についての成分で完全に記述することができる これらの成分を列行列の形に書くと M これをベクトル の基底 { >} による行列表現という ところで 行列 A の共役 dont 行列は A
微分方程式による現象記述と解きかた
微分方程式による現象記述と解きかた 土木工学 : 公共諸施設 構造物の有用目的にむけた合理的な実現をはかる方法 ( 技術 ) に関する学 橋梁 トンネル ダム 道路 港湾 治水利水施設 安全化 利便化 快適化 合法則的 経済的 自然および人口素材によって作られた 質量保存則 構造物の自然的な性質 作用 ( 外力による応答 ) エネルギー則 の解明 社会的諸現象のうち マスとしての移動 流通 運動量則
データ解析
データ解析 ( 前期 ) 最小二乗法 向井厚志 005 年度テキスト 0 データ解析 - 最小二乗法 - 目次 第 回 Σ の計算 第 回ヒストグラム 第 3 回平均と標準偏差 6 第 回誤差の伝播 8 第 5 回正規分布 0 第 6 回最尤性原理 第 7 回正規分布の 分布の幅 第 8 回最小二乗法 6 第 9 回最小二乗法の練習 8 第 0 回最小二乗法の推定誤差 0 第 回推定誤差の計算 第
2009 年 11 月 16 日版 ( 久家 ) 遠地 P 波の変位波形の作成 遠地 P 波の変位波形 ( 変位の時間関数 ) は 波線理論をもとに P U () t = S()* t E()* t P() t で近似的に計算できる * は畳み込み積分 (convolution) を表す ( 付録
遠地 波の変位波形の作成 遠地 波の変位波形 ( 変位の時間関数 ) は 波線理論をもとに U () t S() t E() t () t で近似的に計算できる は畳み込み積分 (convolution) を表す ( 付録 参照 ) ここで St () は地震の断層運動によって決まる時間関数 1 E() t は地下構造によって生じる種々の波の到着を与える時間関数 ( ここでは 直達 波とともに 震源そばの地表での反射波や変換波を与える時間関数
今後の予定 6/29 パターン形成第 11 回 7/6 データ解析第 12 回 7/13 群れ行動 ( 久保先生 ) 第 13 回 7/17 ( 金 ) 休講 7/20 まとめ第 14 回 7/27 休講?
今後の予定 6/29 パターン形成第 11 回 7/6 データ解析第 12 回 7/13 群れ行動 ( 久保先生 ) 第 13 回 7/17 ( 金 ) 休講 7/20 まとめ第 14 回 7/27 休講? 数理生物学演習 第 11 回パターン形成 本日の目標 2 次元配列 分子の拡散 反応拡散モデル チューリングパタン 拡散方程式 拡散方程式 u t = D 2 u 拡散が生じる分子などの挙動を記述する.
(Microsoft Word - \230a\225\266IChO46-Preparatory_Q36_\211\374\202Q_.doc)
問題 36. 鉄 (Ⅲ) イオンとサリチルサリチル酸の錯形成 (20140304 修正 : ピンク色の部分 ) 1. 序論この簡単な実験では 水溶液中での鉄 (Ⅲ) イオンとサリチル酸の錯形成を検討する その錯体の実験式が求められ その安定度定数を見積もることができる 鉄 (Ⅲ) イオンとサリチル酸 H 2 Sal からなる安定な錯体はいくつか知られている それらの構造と組成はpHにより異なる 酸性溶液では紫色の錯体が生成する
PowerPoint Presentation
付録 2 2 次元アフィン変換 直交変換 たたみ込み 1.2 次元のアフィン変換 座標 (x,y ) を (x,y) に移すことを 2 次元での変換. 特に, 変換が と書けるとき, アフィン変換, アフィン変換は, その 1 次の項による変換 と 0 次の項による変換 アフィン変換 0 次の項は平行移動 1 次の項は座標 (x, y ) をベクトルと考えて とすれば このようなもの 2 次元ベクトルの線形写像
Chap2.key
. f( ) V (V V ) V e + V e V V V V ( ) V V ( ) E. - () V (0 ) () V (0 ) () V (0 ) (4) V ( ) E. - () V (0 ) () V (0 ) O r θ ( ) ( ) : (r θ) : { r cos θ r sn θ { r + () V (0 ) (4) V ( ) θ θ arg( ) : π π
PowerPoint プレゼンテーション
復習 ) 時系列のモデリング ~a. 離散時間モデル ~ y k + a 1 z 1 y k + + a na z n ay k = b 0 u k + b 1 z 1 u k + + b nb z n bu k y k = G z 1 u k = B(z 1 ) A(z 1 u k ) ARMA モデル A z 1 B z 1 = 1 + a 1 z 1 + + a na z n a = b 0
生物時計の安定性の秘密を解明
平成 25 年 12 月 13 日 生物時計の安定性の秘密を解明 概要 名古屋大学理学研究科の北山陽子助教 近藤孝男特任教授らの研究グループは 光合 成をおこなうシアノバクテリアの生物時計機構を解析し 時計タンパク質 KaiC が 安定な 24 時 間周期のリズムを形成する分子機構を明らかにしました 生物は, 生物時計 ( 概日時計 ) を利用して様々な生理現象を 時間的に コントロールし 効 率的に生活しています
Microsoft PowerPoint - siryo7
. 化学反応と溶液 - 遷移状態理論と溶液論 -.. 遷移状態理論 と溶液論 7 年 5 月 5 日 衝突論と遷移状態理論の比較 + 生成物 原子どうしの反応 活性錯体 ( 遷移状態 ) は 3つの並進 つの回転の自由度をもつ (1つの振動モードは分解に相当 ) 3/ [ ( m m) T] 8 IT q q π + π tansqot 3 h h との並進分配関数 [ πmt] 3/ [ ] 3/
DVIOUT-SS_Ma
第 章 微分方程式 ニュートンはリンゴが落ちるのを見て万有引力を発見した という有名な逸話があります 無重力の宇宙船の中ではリンゴは落ちないで静止していることを考えると 重力が働くと始め静止しているものが動き出して そのスピードはどんどん大きくなる つまり速度の変化が現れることがわかります 速度は一般に時間と共に変化します 速度の瞬間的変化の割合を加速度といい で定義しましょう 速度が変化する, つまり加速度がでなくなるためにはその原因があり
スライド 1
非線形数理秋の学校 パターン形成の数理とその周辺 - 反応拡散方程式理論による時 空間パターンの解析を中心に - 2007 年 9 月 25 日 -27 日 モデル方程式を通してみるパターン解析ー進行波からヘリカル波の分岐を例としてー 池田勉 ( 龍谷大学理工学部 ) 講義概要, 講義資料, 講義中に使用する C 言語プログラムと初期値データ, ヘリカル波のアニメーションをウェブで公開しています :
( 図 ) IP3 と IRBIT( アービット ) が IP3 受容体に競合して結合する様子
60 秒でわかるプレスリリース 2006 年 6 月 23 日 独立行政法人理化学研究所 独立行政法人科学技術振興機構 細胞内のカルシウムチャネルに情報伝達を邪魔する 偽結合体 を発見 - IP3 受容体に IP3 と競合して結合するタンパク質 アービット の機能を解明 - 細胞分裂 細胞死 受精 発生など 私たちの生の営みそのものに関わる情報伝達は 細胞内のカルシウムイオンの放出によって行われています
免疫組織化学の基礎と応用 蓮井和久鹿児島大学大学院医歯学総合研究科 講師 この講義は 2007 年から大学院専門基礎過程の選択科目として開講しているものである 教科書には 改訂四版渡辺 中根の酵素抗体法 ( 名倉宏 長村義之 堤寛編集 ) 学際企画を用いています それに 最近のポリマー法の開発等と私の研究への応用等を基礎にしています I. 序論 1) 医学 生物学における免疫組織化学の確立と意義免疫組織化学は
第 4 週コンボリューションその 2, 正弦波による分解 教科書 p. 16~ 目標コンボリューションの演習. 正弦波による信号の分解の考え方の理解. 正弦波の複素表現を学ぶ. 演習問題 問 1. 以下の図にならって,1 と 2 の δ 関数を図示せよ δ (t) 2
第 4 週コンボリューションその, 正弦波による分解 教科書 p. 6~ 目標コンボリューションの演習. 正弦波による信号の分解の考え方の理解. 正弦波の複素表現を学ぶ. 演習問題 問. 以下の図にならって, と の δ 関数を図示せよ. - - - δ () δ ( ) - - - 図 δ 関数の図示の例 δ ( ) δ ( ) δ ( ) δ ( ) δ ( ) - - - - - - - -
フィードバック ~ 様々な電子回路の性質 ~ 実験 (1) 目的実験 (1) では 非反転増幅器の増幅率や位相差が 回路を構成する抵抗値や入力信号の周波数によってどのように変わるのかを調べる 実験方法 図 1 のような自由振動回路を組み オペアンプの + 入力端子を接地したときの出力電圧 が 0 と
フィードバック ~ 様々な電子回路の性質 ~ 実験 (1) 目的実験 (1) では 非反転増幅器の増幅率や位相差が 回路を構成する抵抗値や入力信号の周波数によってどのように変わるのかを調べる 実験方法 図 1 のような自由振動回路を組み オペアンプの + 入力端子を接地したときの出力電圧 が 0 となるように半固定抵抗器を調整する ( ゼロ点調整のため ) 図 1 非反転増幅器 2010 年度版物理工学実験法
解析力学B - 第11回: 正準変換
解析力学 B 第 11 回 : 正準変換 神戸大 : 陰山聡 ホームページ ( 第 6 回から今回までの講義ノート ) http://tinyurl.com/kage2010 2011.01.27 正準変換 バネ問題 ( あえて下手に座標をとった ) ハミルトニアンを考える q 正準方程式は H = p2 2m + k 2 (q l 0) 2 q = H p = p m ṗ = H q = k(q
New Color Chemosensors for Monosaccharides Based on Azo Dyes
New olor hemoenor for Monocchride ed on zo Dye 著者 : Nicol Diere nd Joeph R. Lkowicz 雑誌 : rg.lett. 1, 3 (4), 3891-3893 紹介者 : 堀田隼 1 年 1 月 7 日 ボロン酸の性質 1 ci-ジオールと環状エステルを形成する 環状エステルを形成すると ボロン酸の酸性度が高まる btrct
１３章 回帰分析
単回帰分析 つ以上の変数についての関係を見る つの 目的 被説明 変数を その他の 説明 変数を使って 予測しようというものである 因果関係とは限らない ここで勉強すること 最小 乗法と回帰直線 決定係数とは何か? 最小 乗法と回帰直線 これまで 変数の間の関係の深さについて考えてきた 相関係数 ここでは 変数に役割を与え 一方の 説明 変数を用いて他方の 目的 被説明 変数を説明することを考える
初級 視細胞桿体におけるシグナル伝達概要 : 網膜は外界からの光を受けて電気信号に変換して脳へ送るが 視 細胞はその最初に位置する光信号 電気信号変換器である ( 図 1) 光によって光受容体タンパク質ロドプシンが光異性化され 最終的には細胞 ディスク 図 1 視細胞桿体の構造図 2 桿体の電流応答
初級 EGFR におけるリガンドとレセプターの反応 概要 :EGF レセプター (EGFR/ErbB1R) は上皮系や神経系など多くの細胞膜表面に存在し 増殖や成長の制御に関わる上皮成長因子 (EGF) が EGFR に結合することで MAPK 経路などの活性化を行う受容体型チロシンキナーゼである EGF の結合によって EGFR 二量体が安定化し これによって細胞質側の C 末領域にあるリン酸化サイトが相図
B. モル濃度 速度定数と化学反応の速さ 1.1 段階反応 ( 単純反応 ): + I HI を例に H ヨウ化水素 HI が生成する速さ は,H と I のモル濃度をそれぞれ [ ], [ I ] [ H ] [ I ] に比例することが, 実験により, わかっている したがって, 比例定数を k
![B. モル濃度 速度定数と化学反応の速さ 1.1 段階反応 ( 単純反応 ): + I HI を例に H ヨウ化水素 HI が生成する速さ は,H と I のモル濃度をそれぞれ [ ], [ I ] [ H ] [ I ] に比例することが, 実験により, わかっている したがって, 比例定数を k](/thumbs/81/83835231.jpg "B. モル濃度 速度定数と化学反応の速さ 1.1 段階反応 ( 単純反応 ): + I HI を例に H ヨウ化水素 HI が生成する速さ は,H と I のモル濃度をそれぞれ [ ], [ I ] [ H ] [ I ] に比例することが, 実験により, わかっている したがって, 比例定数を k")
反応速度 触媒 速度定数 反応次数について. 化学反応の速さの表し方 速さとは単位時間あたりの変化の大きさである 大きさの値は 0 以上ですから, 速さは 0 以上の値をとる 化学反応の速さは単位時間あたりの物質のモル濃度変化の大きさで表すのが一般的 たとえば, a + bb c (, B, は物質, a, b, c は係数 ) という反応において,, B, それぞれの反応の速さを, B, とし,
本日の内容 HbA1c 測定方法別原理と特徴 HPLC 法 免疫法 酵素法 原理差による測定値の乖離要因
HbA1c 測定系について ~ 原理と特徴 ~ 一般社団法人日本臨床検査薬協会 技術運営委員会副委員長 安部正義 本日の内容 HbA1c 測定方法別原理と特徴 HPLC 法 免疫法 酵素法 原理差による測定値の乖離要因 HPLC 法 HPLC 法原理 高速液体クロマトグラフィー 混合物の分析法の一つ 固体または液体の固定相 ( 吸着剤 ) 中で 液体または気体の移動相 ( 展開剤 ) に試料を加えて移動させ
DVIOUT
最適レギュレータ 松尾研究室資料 第 最適レギュレータ 節時不変型無限時間最適レギュレータ 状態フィードバックの可能な場合の無限時間問題における最適レギュレータについて確定系について説明する. ここで, レギュレータとは状態量をゼロにするようなコントローラのことである. なぜ, 無限時間問題のみを述べるかという理由は以下のとおりである. 有限時間の最適レギュレータ問題の場合の最適フィードバックゲインは微分方程式の解から構成される時間関数として表現される.
航空機の運動方程式
オブザーバ 状態フィードバックにはすべての状態変数の値が必要であった. しかしながら, システムの外部から観測できるのは出力だけであり, すべての状態変数が観測できるとは限らない. そこで, 制御対象システムの状態変数を, システムのモデルに基づいてその入出力信号から推定する方法を考える.. オブザーバとは 次元 m 入力 r 出力線形時不変システム x Ax Bu y Cx () の状態変数ベクトル
CERT化学2013前期_問題
[1] から [6] のうち 5 問を選んで解答用紙に解答せよ. いずれも 20 点の配点である.5 問を超えて解答した場合, 正答していれば成績評価に加算する. 有効数字を適切に処理せよ. 断りのない限り大気圧は 1013 hpa とする. 0 C = 273 K,1 cal = 4.184 J,1 atm = 1013 hpa = 760 mmhg, 重力加速度は 9.806 m s 2, 気体
機能性有機材料 カルシウムプローブの AM 体 ( 粉末 ) は 水溶性が低いために負荷する際には DMS に溶かし 適当な緩衝液に分散させ に添加する しかしながら AM エステル体の DMS 溶液は 緩衝液中で顆粒状となりへの取り込み効率は 極端に悪くなってしまう この問題の解決策として カルシ
P-22 Ca I はじめに カルシウムは内で情報伝達物質として働く為 その挙動をリアルタイムに観察することは 研究者の長年の夢であった 198 年 カリフォルニア大学の R. Y. Tsien らは 内カルシウムの濃度測定法として Quin 2 を用いる方法を発表した 1) その後も Tsien らは Fura 2, Fluo 3, Indo 1, Rhod 2 など改良されたプローブを開発し 2,3)
PowerPoint プレゼンテーション
酵素 : タンパク質の触媒 タンパク質 Protein 酵素 Enzyme 触媒 Catalyst 触媒 Cataylst: 特定の化学反応の反応速度を速める物質 自身は反応の前後で変化しない 酵素 Enzyme: タンパク質の触媒 触媒作用を持つタンパク質 第 3 回 : タンパク質はアミノ酸からなるポリペプチドである 第 4 回 : タンパク質は様々な立体構造を持つ 第 5 回 : タンパク質の立体構造と酵素活性の関係
PRESS RELEASE (2012/9/27) 北海道大学総務企画部広報課 札幌市北区北 8 条西 5 丁目 TEL FAX URL:
PRESS RELEASE (2012/9/27) 北海道大学総務企画部広報課 060-0808 札幌市北区北 8 条西 5 丁目 TEL 011-706-2610 FAX 011-706-4870 E-mail: kouhou@jimu.hokudai.ac.jp URL: http://www.hokudai.ac.jp ナノ秒パルス電場による細胞内機能の制御 : アポトーシス誘導を蛍光寿命イメージングを用いて観測することに成功
2. FLSH の定常状態ここでは磁化の定常状態がどのように作られるのか感覚的につかめるように説明していきます 2.1 磁化ベクトルによる FLSH の定常状態の考察 Fig.3 の磁化ベクトルモデルを使って説明します 1) 縦磁化が定常状態を作っています 大きさを とします 2) 時刻 t=0 に
グラディエントエコーと定常状態 1. はじめにグラディエントエコーにつきものの定常状態,Bloch 方程式, 信号強度式 とっつきにくいのですが 視覚的に磁化ベクトルを理解すれば分かりやすく 数学も高校生の数学でかなりの部分を理解することができます 今回は adient Echo の代表的な FLSH(GE では SPGR ですね ) と FIEST を主に取り上げて解説したいと思います 1. グラディエントエコーの種類グラディエントエコー型パルスシーケンスには多くの種類がありますが
PowerPoint プレゼンテーション
回転型クレーン / 倒立振子の制御 回転型クレーンの制御 状態方程式 コントローラ設計 ( 極配置法 ) コントローラ設計 ( 最適レギュレータ ) 回転型倒立振子の制御 状態方程式 コントローラ設計 コントローラの形式 : 状態フィードバック P-D コントローラ アームの P-D 振子の P-D 目標値 状態フィードバック制御 回転型クレーン コントローラ で 状態フィードバック制御 回転型クレーン
Microsoft PowerPoint - H22制御工学I-2回.ppt
制御工学 I 第二回ラプラス変換 平成 年 4 月 9 日 /4/9 授業の予定 制御工学概論 ( 回 ) 制御技術は現在様々な工学分野において重要な基本技術となっている 工学における制御工学の位置づけと歴史について説明する さらに 制御システムの基本構成と種類を紹介する ラプラス変換 ( 回 ) 制御工学 特に古典制御ではラプラス変換が重要な役割を果たしている ラプラス変換と逆ラプラス変換の定義を紹介し
スライド 1
Interaction of terbinafine with β- cyclodextrin polymers:sorption and release studies 雑誌 :J Incl Phenom Macrocycl Chem(2011) 69:469-474 著者 :Maito Uzqueda, Arantza Zornoza, Jose Ramon Isasi, Carmen Martin,
マイクロ流体回路を用いたエレクトロポレーション過程の観察
マイクロチップを用いた細胞応答計測の研究 バイオエンジニアリング専攻修士 2 年生 倉澤知隆 1. 背景 1.1 移植再生医療とその課題移植再生医療とは, 外部から新しい臓器や細胞を患者に移植することにより生体においてすでに廃絶した機能を回復させるためのものである. 移植再生医療は臓器移植と細胞移植に大きく分類される. 本研究では, 細胞移植を対象としている. 細胞移植には骨髄移植と膵島移植がほとんどのケースを占め,
キレート滴定2014
キレート滴定 本実験の目的本実験では 水道水や天然水に含まれるミネラル成分の指標である 硬度 を EDTA Na 塩 (EDTA:Ethylene Diamine Tetra Acetic acid) を利用して分析する手法を学ぶ さらに本手法を利用して 水道水および二種類の天然水の総硬度を決定する 調査項目キレート 標準溶液と標定 EDTA の構造ならびに性質 キレート生成定数 ( 安定度定数 )
取扱説明書 [N-03A]
![取扱説明書 [N-03A]](/thumbs/39/20475381.jpg "取扱説明書 [N-03A]")
235 1 d dt 2 1 i 236 1 p 2 1 ty 237 o p 238 1 i 2 1 i 2 1 u 239 1 p o p b d 1 2 3 0 w 240 241 242 o d p f g p b t w 0 q f g h j d 1 2 d b 5 4 6 o p f g p 1 2 3 4 5 6 7 243 244 1 2 1 q p 245 p 246 p p 1
Microsoft Word - 実験テキスト2005.doc
7. プロセスの動特性 [Ⅰ] 目的液レベル制御実験および同シミュレーションを通して ステップ応答に基づくプロセス伝達関数の同定方法 ステップ応答法による PI 制御パラメータの調整方法 および PI 制御パラメータが制御性能へ与える影響について習熟する さらに 制御シミュレーションを通して むだ時間を有するプロセスに対するスミス補償型制御の有効性を確認する [Ⅱ] 理論 2.1 ステップ応答実験による伝達関数の同定
Microsoft PowerPoint - CSA_B3_EX2.pptx
Computer Science A Hardware Design Excise 2 Handout V2.01 May 27 th.,2019 CSAHW Computer Science A, Meiji University CSA_B3_EX2.pptx 32 Slides Renji Mikami 1 CSAHW2 ハード演習内容 2.1 二次元空間でのベクトルの直交 2.2 Reserved
化学の力で見たい細胞だけを光らせる - 遺伝学 脳科学に有用な画期的技術の開発 - 1. 発表者 : 浦野泰照 ( 東京大学大学院薬学系研究科薬品代謝化学教室教授 / 大学院医学系研究科生体物理医学専攻生体情報学分野 ( 兼担 )) 神谷真子 ( 東京大学大学院医学系研究科生体物理医学専攻生体情報学
化学の力で見たい細胞だけを光らせる - 遺伝学 脳科学に有用な画期的技術の開発 - 1. 発表者 : 浦野泰照 ( 東京大学大学院薬学系研究科薬品代謝化学教室教授 / 大学院医学系研究科生体物理医学専攻生体情報学分野 ( 兼担 )) 神谷真子 ( 東京大学大学院医学系研究科生体物理医学専攻生体情報学分野講師 ) 堂浦智裕 ( 東京大学大学院医学系研究科生体物理医学専攻生体情報学分野特任研究員 ) 2.
Microsoft Word - 微分入門.doc
基本公式 例題 0 定義式 f( ) 数 Ⅲ 微分入門 = の導関数を定義式にもとづいて計算しなさい 基本事項 ( f( ), g( ) が微分可能ならば ) y= f( ) g( ) のとき, y = y= f( ) g( ) h( ) のとき, y = ( f( ), g( ) が微分可能で, g( ) 0 ならば ) f( ) y = のとき, y = g ( ) とくに, y = のとき,
航空機の運動方程式
可制御性 可観測性. 可制御性システムの状態を, 適切な操作によって, 有限時間内に, 任意の状態から別の任意の状態に移動させることができるか否かという特性を可制御性という. 可制御性を有するシステムに対し, システムは可制御である, 可制御なシステム という言い方をする. 状態方程式, 出力方程式が以下で表されるn 次元 m 入力 r 出力線形時不変システム x Ax u y x Du () に対し,
Microsoft PowerPoint - agonist
図説薬理学 Pictured Pharmacology アゴニストとアンタゴニストの関係 宮崎大学農学部獣医薬理学講座伊藤勝昭 禁 : 無断転載 Copyright: Katsuaki Ito Veterinary Pharmacology University of Miyazaki このファイルは学生が講義で聞いた内容を正確に より深く理解するために作られたもので 教科書の補助資料です ファイルの内容の無断転載を防ぐため
Kumamoto University Center for Multimedia and Information Technologies Lab. 熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI 宮崎県美郷
熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI プロジェクト @ 宮崎県美郷町 熊本大学副島慶人川村諒 1 実験の目的 従来 信号の受信電波強度 (RSSI:RecevedSgnal StrengthIndcator) により 対象の位置を推定する手法として 無線 LAN の AP(AccessPont) から受信する信号の減衰量をもとに位置を推定する手法が多く検討されている
大学院博士課程共通科目ベーシックプログラム
平成 30 年度医科学専攻共通科目 共通基礎科目実習 ( 旧コア実習 ) 概要 1 ). 大学院生が所属する教育研究分野における実習により単位認定可能な実習項目 ( コア実習項目 ) 1. 組換え DNA 技術実習 2. 生体物質の調製と解析実習 3. 薬理学実習 4. ウイルス学実習 5. 免疫学実習 6. 顕微鏡試料作成法実習 7. ゲノム医学実習 8. 共焦点レーザー顕微鏡実習 2 ). 実習を担当する教育研究分野においてのみ単位認定可能な実習項目
Microsoft PowerPoint - 4_河邊先生_改.ppt
組換え酵素を用いた配列部位 特異的逐次遺伝子導入方法 Accumulative gene integration system using recombinase 工学研究院化学工学部門河邉佳典 2009 年 2 月 27 日 < 研究背景 > 1 染色体上での遺伝子増幅の有用性 動物細胞での場合 新鮮培地 空気 + 炭酸ガス 使用済み培地 医薬品タンパク質を生産する遺伝子を導入 目的遺伝子の多重化
平成 年 月 7 日 ( 土 第 75 回数学教育実践研究会アスティ 45 ビル F セミナールーム A 札幌医科大学 年 P ab, を正の定数とする 平面上において ( a, を中心とする円 Q 4 C と (, b を中心とする円 C が 原点 O で外接している また P を円 C 上の点と
平成 年 月 7 日 ( 土 第 75 回数学教育実践研究会アスティ 45 ビル F セミナールーム 微分積分の拡張 変数関数問題へのアプローチ 予選決勝優勝法からラグランジュ未定乗数法 松本睦郎 ( 札幌北高等学校 変数関数の最大値 最小値に関する問題には多様なアプローチ法がある 文字を固定した 予選決勝優勝法, 計算のみで解法する 文字消去法, 微分積分を利用した ラグランジュ未定乗数法 がある
パソコンシミュレータの現状
第 2 章微分 偏微分, 写像 豊橋技術科学大学森謙一郎 2. 連続関数と微分 工学において物理現象を支配する方程式は微分方程式で表されていることが多く, 有限要素法も微分方程式を解く数値解析法であり, 定式化においては微分 積分が一般的に用いられており. 数学の基礎知識が必要になる. 図 2. に示すように, 微分は連続な関数 f() の傾きを求めることであり, 微小な に対して傾きを表し, を無限に
0 スペクトル 時系列データの前処理 法 平滑化 ( スムージング ) と微分 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌
0 スペクトル 時系列データの前処理 法 平滑化 ( スムージング ) と微分 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌 スペクトルデータの特徴 1 波 ( 波数 ) が近いと 吸光度 ( 強度 ) の値も似ている ノイズが含まれる 吸光度 ( 強度 ) の極大値 ( ピーク ) 以外のデータも重要 時系列データの特徴 2 時刻が近いと プロセス変数の値も似ている ノイズが含まれる プロセス変数の極大値
試験 研究 仮設構造物の設計風速 Design wind speeds for temporary structures 西村宏昭 *1 1. はじめに仮設構造物は比較的短い期間だけに存在する構造物である これらの構造物は 通常の恒久建築物や構造物の設計風速を用いて耐風設計されると 安全ではあるが
試験 研究 仮設構造物の設計 Design wind speeds for temporary structures 西村宏昭 *. はじめに仮設構造物は比較的短い期間だけに存在する構造物である これらの構造物は 通常の恒久建築物や構造物の設計を用いて耐風設計されると 安全ではあるが 過剰な設計となることは明らかである 一般に 建築基準法では 建築物は50 の再現期間を想定した基準から計算される風荷重に対して安全であるように設計される
s ss s ss = ε = = s ss s (3) と表される s の要素における s s = κ = κ, =,, (4) jωε jω s は複素比誘電率に相当する物理量であり ここで PML 媒質定数を次のように定義する すなわち κξ をPML 媒質の等価比誘電率 ξ をPML 媒質の
FDTD 解析法 (Matlab 版 2 次元 PML) プログラム解説 v2.11 1. 概要 FDTD 解析における吸収境界である完全整合層 (Perfectl Matched Laer, PML) の定式化とプログラミングを2 次元 TE 波について解説する PMLは異方性の損失をもつ仮想的な物質であり 侵入して来る電磁波を逃さず吸収する 通常の物質と接する界面でインピーダンスが整合しており
Microsoft Word - Fluo4 NW Calcium Assay KitsJ1_20Jun2006.doc
製品情報 2006 年 10 月 20 日改訂 Fluo-4 NW Calcium Assay Kit(F36205 F36206) F36205 Fluo-4 NW Calcium Assay Kit (high-throughput) *for 100 microplates* F36206 Fluo-4 NW Calcium Assay Kit (starter pack with buffer)
SAP11_03
第 3 回 音声音響信号処理 ( 線形予測分析と自己回帰モデル ) 亀岡弘和 東京大学大学院情報理工学系研究科日本電信電話株式会社 NTT コミュニケーション科学基礎研究所 講義内容 ( キーワード ) 信号処理 符号化 標準化の実用システム例の紹介情報通信の基本 ( 誤り検出 訂正符号 変調 IP) 符号化技術の基本 ( 量子化 予測 変換 圧縮 ) 音声分析 合成 認識 強調 音楽信号処理統計的信号処理の基礎
Microsoft PowerPoint pptx
4.2 小信号パラメータ 1 電圧利得をどのように求めるか 電圧ー電流変換 入力信号の変化 dv BE I I e 1 v be の振幅から i b を求めるのは難しい? 電流増幅 電流ー電圧変換 di B di C h FE 電流と電圧の関係が指数関数になっているのが問題 (-RC), ただし RL がない場合 dv CE 出力信号の変化 2 pn 接合の非線形性への対処 I B 直流バイアスに対する抵抗
040402．ユニットテスト
2. ユニットテスト ユニットテスト ( 単体テスト ) ユニットテストとはユニットテストはプログラムの最小単位であるモジュールの品質をテストすることであり その目的は結合テスト前にモジュール内のエラーを発見することである テストは機能テストと構造テストの2つの観点から行う モジュールはプログラムを構成する要素であるから 単体では動作しない ドライバとスタブというテスト支援ツールを使用してテストを行う
8.1 有機シンチレータ 有機物質中のシンチレーション機構 有機物質の蛍光過程 単一分子のエネルギー準位の励起によって生じる 分子の種類にのみよる ( 物理的状態には関係ない 気体でも固体でも 溶液の一部でも同様の蛍光が観測できる * 無機物質では規則的な格子結晶が過程の元になっているの
6 月 6 日発表範囲 P227~P232 発表者救仁郷 シンチレーションとは? シンチレーション 蛍光物質に放射線などの荷電粒子が当たると発光する現象 材料 有機の溶液 プラスチック 無機ヨウ化ナトリウム 硫化亜鉛 など 例えば以下のように用いる 電離性放射線 シンチレータ 蛍光 光電子増倍管 電子アンプなど シンチレーションの光によって電離性放射線を検出することは非常に古くから行われてきた放射線測定法で
PowerPoint プレゼンテーション
- = 4 = 4 = - y = x y = x y = x + 4 y = x 比例は y = ax の形であらわすことができる 4 - 秒後 y = 5 y = 0 (m) 5 秒後 y = 5 5 y = 5 (m) 5 0 = 05 (m) 05 5 = 5 (m/ 秒 ) 4 4 秒後 y = 5 4 y = 80 (m) 5-80 5 4 = 45 (m/ 秒 ) 5 v = 0 5
<4D F736F F D F D985F91E E E291E F0939A97708E F0939A816A2E646F63>
Page of 8 理論問題 : 運動している棒の観察 解答は, すべて解答用紙に記入せよ ピンホールカメラ 棒 v x 設定 x 軸から距離 だけ離れ, x にピンホールをもつピンホールカメラで, 非常に短い時間ピンホールを開くことによって棒の写真を撮影する 図に示されているように, x 軸に沿った等間隔の目盛りを用いてピンホールカメラで撮影された写真から棒の見かけの長さを決定することができる 静止系での棒の長さを
以下 変数の上のドットは時間に関する微分を表わしている (ex. 2 dx d x x, x 2 dt dt ) 付録 E 非線形微分方程式の平衡点の安定性解析 E-1) 非線形方程式の線形近似特に言及してこなかったが これまでは線形微分方程式 ( x や x, x などがすべて 1 次で なおかつ
以下 変数の上のドットは時間に関する微分を表わしている (e. d d, dt dt ) 付録 E 非線形微分方程式の平衡点の安定性解析 E-) 非線形方程式の線形近似特に言及してこなかったが これまでは線形微分方程式 ( や, などがすべて 次で なおかつそれらの係数が定数であるような微分方程式 ) に対して安定性の解析を行ってきた しかしながら 実際には非線形の微分方程式で記述される現象も多く存在する
Microsoft PowerPoint - ce07-09b.ppt
6. フィードバック系の内部安定性キーワード : 内部安定性, 特性多項式 6. ナイキストの安定判別法キーワード : ナイキストの安定判別法 復習 G u u u 制御対象コントローラ u T 閉ループ伝達関数フィードバック制御系 T 相補感度関数 S S T L 開ループ伝達関数 L いま考えているのは どの伝達関数,, T, L? フィードバック系の内部安定性 u 内部安定性 T G だけでは不十分
Microsoft PowerPoint - シミュレーション工学-2010-第1回.ppt
シミュレーション工学 ( 後半 ) 東京大学人工物工学研究センター 鈴木克幸 CA( Compter Aded geerg ) r. Jaso Lemo (SC, 98) 設計者が解析ツールを使いこなすことにより 設計の評価 設計の質の向上を図る geerg の本質の 計算機による支援 (CA CAM などより広い名前 ) 様々な汎用ソフトの登場 工業製品の設計に不可欠のツール 構造解析 流体解析
第1章 様々な運動
自己誘導と相互誘導 自己誘導 自己誘導起電力 ( 逆起電力 ) 図のように起電力 V V の電池, 抵抗値 R Ω の抵抗, スイッチS, コイルを直列につないだ回路を考える. コイルに電流が流れると, コイル自身が作る磁場による磁束がコイルを貫く. コイルに流れる電流が変化すると, コイルを貫く磁束も変化するのでコイルにはこの変化を妨げる方向に誘導起電力が生じる. この現象を自己誘導という. 自己誘導による起電力は電流変化を妨げる方向に生じるので逆起電力とも呼ばれる.
報道発表資料 2006 年 8 月 7 日 独立行政法人理化学研究所 国立大学法人大阪大学 栄養素 亜鉛 は免疫のシグナル - 免疫系の活性化に細胞内亜鉛濃度が関与 - ポイント 亜鉛が免疫応答を制御 亜鉛がシグナル伝達分子として作用する 免疫の新領域を開拓独立行政法人理化学研究所 ( 野依良治理事
60 秒でわかるプレスリリース 2006 年 8 月 7 日 独立行政法人理化学研究所 国立大学法人大阪大学 栄養素 亜鉛 は免疫のシグナル - 免疫系の活性化に細胞内亜鉛濃度が関与 - 私たちの生命維持を行うのに重要な役割を担う微量金属元素の一つとして知られていた 亜鉛 この亜鉛が欠乏すると 味覚障害や成長障害 免疫不全 神経系の異常などをきたします 理研免疫アレルギー科学総合研究センターサイトカイン制御研究グループと大阪大学の研究グループは
Microsoft PowerPoint - ce07-12c.ppt
制御工学 第 8 章 : フィードバック制御系の設計法 8. 設計手順と性能評価キーワード : 設計手順, 性能評価 8. 補償による制御系設計キーワード : ( 比例 ),( 積分 ),( 微分 ) 8.3 進み 遅れ補償による制御系設計キーワード : 遅れ補償, 進み補償 学習目標 : 一般的な制御系設計における手順と制御系の性能評価について学ぶ. ループ整形の考え方を用いて, 遅れ補償, 進み補償による制御系設計を習得する.
三重大学工学部
反応理論化学 ( その5 6 ポテンシャルエネルギー面と反応経路最も簡単な反応 X + Y X + Y 反応物 ( 生成物 (P X 結合が切断反応系全体のエネルギーは X と Y の Y 結合が形成原子間距離によって変化 r(x と r( Y に対してエネルギーを等高線で表す赤矢印 P:X 結合の切断と Y 結合の形成が同時進行青矢印 P: まず X 結合が切断し次いで Y 結合が形成 谷 X +
Microsoft PowerPoint - 第３回２.ppt
講義内容 講義内容 次元ベクトル 関数の直交性フーリエ級数 次元代表的な対の諸性質コンボリューション たたみこみ積分 サンプリング定理 次元離散 次元空間周波数の概念 次元代表的な 次元対 次元離散 次元ベクトル 関数の直交性フーリエ級数 次元代表的な対の諸性質コンボリューション たたみこみ積分 サンプリング定理 次元離散 次元空間周波数の概念 次元代表的な 次元対 次元離散 ベクトルの直交性 3