2018.4.19 | 数理生物学研究室所属の岩波翔也氏の研究が出版されました。"S. Iwanami and S. Iwami. Quantitative immunology by data analysis using mathematical models, Encyclopedia of Bioinformatics and Computational Biology, (accepted)." |
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2018.4.19 | 数理生物学研究室所属の北川耕咲氏の研究が出版されました。"K. Kitagawa, S. Nakaoka, Y. Asai, K. Watashi, and S. Iwami. A PDE multiscale model of hepatitis C virus infection can be transformed to a system of ODEs, Journal of Theoretical Biology, 448:80-85 (2018)." |
2018.4.1 | 2018年度が始まりました。 |
2018.4.19 | 数理生物学研究室所属の岩波翔也氏の研究が出版されました。"S. Iwanami and S. Iwami. Quantitative immunology by data analysis using mathematical models, Encyclopedia of Bioinformatics and Computational Biology, (accepted)." |
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2018.4.19 | 数理生物学研究室所属の北川耕咲氏の研究が出版されました。"K. Kitagawa, S. Nakaoka, Y. Asai, K. Watashi, and S. Iwami. A PDE multiscale model of hepatitis C virus infection can be transformed to a system of ODEs, Journal of Theoretical Biology, 448:80-85 (2018)." |
2018.4.1 | 2018年度が始まりました。 |
2018.2.22 | 数理生物学研究室所属の岩見真吾氏の研究が出版されました。 "M. Mahgoub, J. Yasunaga, S. Iwami, S. Nakaoka, Y. Koizumi, K. Shimura, and M. Matsuoka. Sporadic on/off switching of HTLV-1 Tax expression is crucial to maintain the whole population of virus-induced leukemic cells, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 115(6):E1269-E1278 (2018)." |
2018.2.22 | 数理生物学研究室所属の岩見真吾氏の研究が出版されました。 "E. Yamada, S. Nakaoka, L. Klein, E. Reith, S. Langer, K. Hopfensperger, S. Iwami, G. Schreiber, F. Kirchhoff, Y. Koyanagi, D. Sauter and *K. Sato. Human-specific adaptations in Vpu conferring anti-tetherin activity are critical for efficient early HIV-1 replication in vivo, Cell Host & Microbe, 23:110-120 (2018)." |
2018.1.22 | MEセミナー情報更新 |
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MEセミナーとは九州大学数理生物学研究室で1966年から続くインフォーマルセミナーです。
基本的には、数理生物学研究室のメンバーが自分の研究についてプレゼンテーションをすることが多いのですが、研究室外から訪問して頂いた研究者の方にお話をして頂くことも多くあります。
MEセミナーでは、研究室外の方にお話をして頂ける機会を歓迎いたします。もしMEセミナーでのお話をご希望なされる方がいらっしゃいましたら、お気軽にセミナー係までお問い合わせください。
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2018/1/24, 13:30 -, at W1-C-909 |
Evolution and learning of behavioral response to unknown signals. |
All organisms receive signals from environment and perform appropriate behavior. The evolution of optimal behavior for signals have been discussed in signal detection theory and decision theory (Willey 1994). However many organisms can remember and learn signals and they can change their behavior to the same signals. Some mathematical model about signal learning are also reported (Sherratt 2011), but there are no discussion about the relationship between evolution and learning. In this presentation, I talk about the model which explains behavior against repeated signals including both evolution and learning. I compare the results with past models and discuss the relationships between evolutionary models and learning models. |
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九州大学理学部生物学科 数理生物学研究室
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