発現パターンに基づく遺伝子ネットワークの学習による設計法

摘要

本論文では，所望の発現パターン遷移列をもつ遺伝子ネットワークの設計問題を考えた．発現パターンの遷移からネウトワークのパラメータに対する制約条件が導かれることを示し，この条件を満たすパラメータを求める問題をネットワークの学習問題として定式化して設計した．また，解析などでよく用いられているモデルの一つである連続時間区分線形ネットワークで，相互作用関数としてあるクラスの関数を用いて設計する場合，設計問題と制御問題をリカレント高次ニューラルネットワークの学習問題として定式化して設計できることを示した．