Home 分子サイバネティクス・分子ロボティクス定例研究会のご案内 第1回分子サイバネティクス・分子ロボティクス定例研究会の開催

第1回分子サイバネティクス・分子ロボティクス定例研究会の開催

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2021年3月の第1回分子サイバネティクス・分子ロボティクス定例研究会を下記の通り開催いたします。

主催:科研費学術変革領域(A)「分子サイバネティクス」
後援:計測自動制御学会システム情報部門「知能分子ロボティクス調査研究会」
日時:3月17日(水曜日 13:00~16:30頃予定)
場所:ZoomのURLを追って連絡いたします.
参加費:無料

今回のオンライン定例会では,東京大学 水内良 先生に「原始生命を模した分子複製システムの構築と進化」と題した講演を,京都大学 本田直樹 先生に「生命システムのデータ駆動モデリング」と題した講演を行っていただく予定です.


上記講演に加えて,若手研究者の方や学生の方からの口頭発表を2件程度募集しております.
希望者は以下の送信フォームを利用して申し込んでください.
学生の方は指導教員の先生に相談してから申し込むようお願いします.

発表申し込みは3月3日(水)までに登録をお願いいたします.
聴講のみの参加は3月10日(水)までに登録をお願いいたします

参加登録フォーム https://forms.gle/kBudASqJLQLD4Hbs7

みなさまのご参加をお待ちしております.

世話人
慶応義塾大学 小塚太資 tkotsuka [at] keio.jp
東北大学 岩渕祥璽 hoji.iwabuchi.p5 [at] dc.tohoku.ac.jp

----------研究会プログラム(暫定)----------
第1回分子サイバネティクス・分子ロボティクス定例研究会
主催:科研費学術変革領域(A)「分子サイバネティクス」
後援:計測自動制御学会システム情報部門「知能分子ロボティクス調査研究会」
13:00 - 13:20 受付
13:20 - 13:25 世話人挨拶
招待講演
13:25 - 13:30 水内先生の紹介
13:30 - 14:20 招待講演
講師 水内 良 先生(東京大学)
「原始生命を模した分子複製システムの構築と進化」
14:20 - 14:30 質疑応答
14:30 - 14:35 本田先生の紹介
14:35 - 15:25 招待講演
講師 本田 直樹 先生 (京都大学)
「生命システムのデータ駆動モデリング」
15:25 - 15:35 質疑応答
15:35 - 15:45 休憩
一般公演
15:45 - 16:05 講演者1
16:05 - 16:25 講演者2
16:25 - 16:45 引継ぎ等
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水内良 先生 (東京大学)
「原始生命を模した分子複製システムの構築と進化」
発表要旨:
 原始生命はRNAなどの単純な情報分子の自己複製体として誕生し、進化によって徐々に複雑化してきたと考えられている。この過程を理解するための一つの方法は、原始複製体を模した実験モデルを構築し、実際に進化させてみることである。そこで我々は、RNA、タンパク質、微小区画等を組み合わせて単純なRNA複製システムを独自開発し、実験的に進化させることで、有り得た原始生命進化の道筋を調べている。本発表では、これまでのRNA複製システムに関する研究を中心に、分子複製システムの構築方法や可能な進化について紹介したい。
 発表の前半ではまず、進化する分子複製システムの概要を説明し、実際に我々のRNA複製システムでどのような進化が起きたかについて、最新の研究を紹介したい。例えば近年、RNA複製システムを長期的に複製して進化させたところ、元々クローン集団であったRNAは多様な変異を蓄積して、徐々に異なる性質をもつ5種類の群へと分岐した。またこれらの分岐群は様々な相互作用により複雑な複製ネットワークを形成した (未発表)。一方で、人為的に複雑化させたRNA複製システムの進化についても調べており、2種類のRNAが協力して複製するシステムの例では、特定の条件下では進化によってその協力性が強化された [1]。以上の結果は、単純な分子複製体であっても進化による漸進的な複雑化や、複雑性の強化が可能であることを示している。
 また発表の後半では、分子複製システムの改良に向けて、その構築に関する研究も紹介したい。例えば近年、RNA複製システムに適したRNAの特徴を調べ、単純な機構で効率よくRNAが複製するためには特定の配列構造が重要であるという知見を得た [2]。また、RNAやタンパク質を封入する区画構造として、一般的に用いられる脂質二重膜や油中水滴ではなく、液液相分離で形成される膜が無いドロップレットが利用できることを示した [3]。これらの知見は、より原始生命らしい人工分子複製システムを構築し、利用するために重要であると考えられる。
[1] Mizuuchi, R.; Ichihashi, N. Sustainable replication and coevolution of cooperative RNAs in an artificial cell-like system. Nat. Ecol. Evol. 2018, 2, 1654–1660.
[2] Mizuuchi, R.; Usui, K.; Ichihashi, N. Structural transition of replicable RNAs during in vitro evolution with Qβ replicase. RNA 2020, 26, 83–89.
[3] Mizuuchi, R.; Ichihashi, N. Translation-coupled RNA replication and parasitic replicators in membrane-free compartments. Chem. Commun. 2020, 56, 13453–13456.
本田 直樹 先生 (京都大学)
「生命システムのデータ駆動モデリング」
発表要旨:
 ライブイメージングや次世代シーケンサを代表とする計測技術の進展により、生体内における分子活性や遺伝子発現量がハイスループットに計測され、大量かつ高次元のデータを手にできる時代となった。その結果、これまでの想像を超えて動的かつ複雑な生命現象を目の当たりにすることとなり、それらの裏に潜む規則性をヒトが認識することが困難となっている。したがって、データから生命システムのメカニズムを抽出する逆問題的アプローチは益々重要になると考えられる。そこで本講演では、生命システムを司る法則をデータ駆動的に解読するための、機械学習および数理モデリングを融合したアプローチについて議論する。具体的には、細胞・多細胞・個体の階層において、生体が行う情報処理や最適制御をメカニスティックに理解できることを紹介する。
 

 

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