九州大学数理生物学研究室

新着情報
2019.12.24 数理生物学研究室所属の佐竹暁子氏が「日本学術振興会賞」を受賞しました。
2019.12.17 MEセミナー情報更新
2019.9.6 数理生物学研究室所属の岩見真吾氏がセコム科学技術振興財団の挑戦的研究助成の援助を受けて実施している研究「骨代謝動態と骨量動態のマルチスケール結合シミュレータに基づく骨量増加ストラテジーの開発」のインタビューが公開されました。記事はこちら

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2019.12.24 数理生物学研究室所属の佐竹暁子氏が「日本学術振興会賞」を受賞しました。
2019.12.17 MEセミナー情報更新
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2019.9.30 MEセミナー情報更新
2019.9.6 数理生物学研究室所属の岩見真吾氏がセコム科学技術振興財団の挑戦的研究助成の援助を受けて実施している研究「骨代謝動態と骨量動態のマルチスケール結合シミュレータに基づく骨量増加ストラテジーの開発」のインタビューが公開されました。記事はこちら
2019.7.23 数理生物学研究室所属の原朱音、岩波翔也、伊藤悠介氏と岩見真吾氏の研究が出版されました。"A. Hara†, S. Iwanami†, Y. Ito†, T. Miura, S. Nakaoka and S. Iwami. Revealing uninfected and infected target cell dynamics from peripheral blood data in highly and less pathogenic simian/human immunodeficiency virus infected Rhesus macaque, Journal of Theoretical Biology. 479:29-36 (2019). (†Equal contribution)."
2019.5.7 数理生物学研究室所属の岩本将士氏と岩見真吾氏の研究が出版されました。"M. Iwamoto, W. Saso, R. Sugiyama, K. Ishii, M. Ohki, S. Nagamori, R. Suzuki, H. Aizaki, A. Ryo, J-H Yun, S-Y Park, N. Ohtani, M. Muramatsu, S. Iwami, Y. Tanaka, C. Sureau, T. Wakita and K. Watashi. Epidermal growth factor receptor is a host entry cofactor triggering hepatitis B virus internalization, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 116:8487-8492 (2019)" 。また、2019年4月26日掲載の科学新聞(6面)にて「細胞がB型肝炎ウイルスに感染 EGFRが侵入手助けについて」、4月2日掲載の日経新聞(10面)にて「B型肝炎で感染担うたんぱく質発見について」という内容で報道されました。
2019.5.7 数理生物学研究室所属の北川耕咲氏と岩見真吾氏の研究が出版されました。". Kitagawa, T. Kuniya, S. Nakaoka, Y. Asai, K. Watashi and S. Iwami. Mathematical analysis of a transformed ODE from a PDE multiscale model of hepatitis C virus infection, Bulletin of Mathematical Biology, 81:1427-1441 (2019)"
2019.4.25 MEセミナー情報更新
2019.4.25 新年度が始まりました。メンバー情報を更新しました。
2019.3.15 数理生物学研究室所属の佐竹暁子氏の研究が出版されました。"Satake A., Kawatsu, K., Teshima, K., Kabeya D., Han Q. Field transcriptome revealed a novel relationship between nitrate transport and flowering in Japanese beech, Scientific Reports, (2019)." DOI: 10.1038/s41598-019-39608-1
2019.2.18 MEセミナー情報更新
2019.2.13 数理生物学研究室所属の佐竹暁子氏と関元秀氏の研究が出版されました。"Webb, A.A.R., Seki, M., Satake, A., Caldana C. Continuous dynamic adjustment of the plant circadian oscillator, Nature Communications, (2019)." DOI: 10.1038/s41467-019-08398-5

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メンバー紹介

佐竹 暁子(さたけ あきこ)

佐竹 暁子(さたけ あきこ)
所属:九州大学理学研究院生物科学部門数理生物学教室
ウェブサイト
役職:教授
所属学会:日本数理生物学会、日本生態学会、個体群生態学会、日本植物生理学会、Society for Research on Biological Rhythms (SRBR)

岩見 真吾(いわみ しんご)

岩見 真吾(いわみ しんご)
所属:九州大学理学研究院生物科学部門数理生物学教室
役職:准教授
所属学会:日本エイズ学会、日本癌学会、日本ウイルス学会、日本生態学会、日本数理生物学会、日本応用数理学会、日本数学会

野下 浩司(のした こうじ)

野下 浩司(のした こうじ)
所属:九州大学理学研究院生物科学部門数理生物学研究室、科学技術振興機構 さきがけ専任研究員(「情報科学との協働による革新的な農産物栽培手法を実現するための技術基盤の創出」領域)
ウェブサイト
役職:助教
所属学会:日本古生物学会、日本進化学会、日本数理生物学会、日本生態学会、The Society for the Study of Evolution、日本育種学会、農業情報学会

セミナー情報

MEセミナー

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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セミナー係
岩波翔也 : iwanamishoya[at]gmail.com ※[at]を@に置き換えて下さい。
2020/01/14, 15:00 -, at W1-C-201

Time series analysis for nonlinear dynamical systems

Chih-hao Hsieh
Institute of Oceanography, National Taiwan University

Natural systems are often complex and dynamic (i.e. nonlinear), and are difficult to understand using linear statistical approaches. Linear approaches are fundamentally based on correlation and are ill posed for dynamical systems, because in dynamical systems, not only can correlation occur without causation, but causation can also occur in the absence of correlation. To study dynamical systems, nonlinear time series analytical methods have been developed in the past decades [1-5]. These nonlinear statistical methods are rooted in State Space Reconstruction (SSR), i.e. lagged coordinate embedding of time series data [6] (http://simplex.ucsd.edu/EDM_101_RMM.mov). These methods do not assume any set of equations governing the system but recover the dynamics from time series data, thus called Empirical Dynamic Modeling (EDM).
EMD bears a variety of utilities to investigating dynamical systems: 1) determining the complexity (dimensionality) of system [1], 2) distinguishing nonlinear dynamic systems from linear stochastic systems [1], 3) quantify the nonlinearity (i.e. state dependence) [7], 4) determining causal variables [3], 5) tracking strength and sign of interaction [8, 9], 5) forecasting [5], 6) scenario exploration of external perturbation [4], and 7) classifying system dynamics [2, 10]. These methods and applications can be used for mechanistic understanding of dynamical systems and providing effective policy and management recommendations on ecosystem, climate, epidemiology, financial regulation, and much else.

REFERENCES

[1]Hsieh, C.H., S.M. Glaser, A.J. Lucas, and G. Sugihara (2005) Distinguishing random environmental fluctuations from ecological catastrophes for the North Pacific Ocean. Nature. 435: 336-340.
[2]Hsieh, C.H., C. Anderson, and G. Sugihara (2008) Extending nonlinear analysis to short ecological time series. American Naturalist. 171: 71-80.
[3]Sugihara, G., R. May, H. Ye, C. H. Hsieh, E. Deyle, M. Fogarty, and S. Munch (2012) Detecting causality in complex ecosystems. Science 338: 496-500.
[4]Deyle, E., M. F. Fogarty, C. H. Hsieh, L. Kaufman, A. MacCall, S. B. Munch, C. Perretti, H. Ye, and G. Sugihara (2013) Predicting climate effects on Pacific sardine. PNAS. 110: 6430-6435.
[5]Ye, H., R. J. Beamish, S. M. Glaser, S. C. H. Grant, C. H. Hsieh, L. J. Richards, J. T. Schnute, and G. Sugihara (2015) Equation-free mechanistic ecosystem forecasting using empirical dynamic modeling. PNAS. 112: E1569–E1576.
[6]Takens, F. 1981. Detecting strange attractors in turbulence. Pages 366-381 in D. A. Rand and L. S. Young, editors. Dynamic systems and turbulence. Springer-Verlag, New York.
[7]Anderson, C. N. K., C. H. Hsieh, S. A. Sandin, R. Hewitt, A. Hollowed, J. Beddington, R. M. May, and G. Sugihara. 2008. Why fishing magnifies fluctuations in fish abundance. Nature 452:835-839.
[8]Deyle, E. R., R. M. May, S. B. Munch, and G. Sugihara. 2016. Tracking and forecasting ecosystem interactions in real time. Proceedings of the Royal Society of London B: Biological Sciences 283.
[9] Ushio, M., C. H. Hsieh, R. Masuda, E. Deyle, H. Ye, C. W. Chang, G. Sugihara, and M. Kondoh. 2018. Fluctuating interaction network and dynamic stability of natural fish community. Nature 554: 360-363.
[10]Liu, H., M. J. Fogarty, S. M. Glaser, I. Altman, C. Hsieh, L. Kaufman, A. A. Rosenberg, and G. Sugihara. 2012. Nonlinear dynamic features and co-predictability of the Georges Bank fish community. Marine Ecology Progress Series 464:195-207.

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tel (092) 802-4296
e-mail akiko.satake[at]kyudai.jp
※[at]を@に置き換えて下さい。

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