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神経や遗伝子のネットワークが生物にとって重要な情报処理を行っていることに疑いの余地はありませんが、一方で、なぜ生物ネットワークが适切に情报を処理できているのかは、极めて难しい问题です。生物ネットワークを模した数理モデルを考え、その情报伝达の特徴を理论的に调べることは有力な手段ですが、単纯なネットワークモデルであっても情报の流れを记述する公式を导くことは容易ではなく、生物ネットワークでしばしば见られる叁角构造（ネットワークモチーフ）がどのような情报伝达の役割を果たしているのかは分かっていませんでした。
岡田崇 医生物学研究所特定准教授と森史 九州大学助教の研究チームは、ネットワークモデル上の情報流を記述する公式を独自に導出し、それを適用することで、各ネットワークモチーフがもつ情報伝達の役割を明らかにしました。具体的には、ポジティブフィードフォワードモチーフは高周波の入力を、ネガティブフィードフォワードモチーフは低周波の入力を遮断するフィルターの役割を備えていることが分かりました。情報処理ネットワークにおける情報転送プロセスの最小単位を明らかにした今回の発見は、ネットワーク全体の情報処理メカニズムの解明に繋がることが期待されます。
本研究成果は、2023年1月24日に、雑誌「Physical Review Research」に掲載されました。
详しい研究内容について
研究者情报
研究者名
岡田 崇
书誌情报
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【书誌情报】
Fumito Mori, Takashi Okada (2023). Information-transfer characteristics in network motifs. Physical Review Research, 5(1):013037.
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