@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00058880,
 author = {吉田, 亮 and 長崎, 正郎 and 山口, 類 and 井元, 清哉 and 宮野, 悟 and 樋口, 知之 and Ryo, Yoshida and Masao, Nagasaki and Rui, Yamaguchi and Seiya, Imoto and Satoru, Miyano and Tomoyuki, Higuchi},
 issue = {58(2008-BIO-013)},
 month = {Jun},
 note = {遺伝子発現情報を利用して生体内分子ネットワークを推測するための統計解析理論について議論する．生体内分子ネットワークとは，細胞内で起こる様々な化学反応の連鎖を表す多義的な用語である．具体例としては，転写制御(mRNA の合成)，タンパク質相互作用ネットワーク，代謝ネットワークなどが挙げられる．ネットワークの統計的推測の過程は次のように要約される: (1) 生体内分子ネットワークの(インシリコ) モデリング (2) 観測データ（例えば遺伝子発現データ）にもとづくモデルパラメータの推定 (4) 推定モデルの性能評価 (5) リモデリング．本研究の目標は，これら一連の過程に関わる方法論を整備することである．ここでは，時系列遺伝子発現データを利用した転写制御ネットワークの推測を例に，提案手法について概説する．, Building in silico simulation models of genetic regulatory networks provides a rigorous tool for unraveling complex machinery of biological pathways. To proceed to in silico simulations, it is an essential first step to find the effective values of kinetic rate constants, which are difficult to measure directly from in vivo and in vitro experiments. The aim of this research is to present a new statistical technology, called Genomic Data Assimilation, for the data-driven construction of in silico simulation models.},
 title = {ペトリネットによる転写制御ネットワークのモデリングと統計的推測},
 year = {2008}
}