130531 ver 1.0常微分方程式(ODE; Ordinary Differential Equation)!ddt[S] = "k1[E][S]+ k"1[ES]ddt[E] = "k1[E][S]+ k"1 + k2( )[ES] "...
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数値解析の手順① 初期値(A点の値)を設定する。② 反応モデル(微分方程式)へ初期値を代入する。 ! A点における微分値が分かる(= 接線の傾き)。③ 時間軸を考慮して、  A点からB点への変化を算出する。 ! B点における値が分かる。AB時間...
スクリプトで記述すると、以下のようになる。
Michaelis()少し複雑だが、このスクリプトでは、Michaelis()関数内で、Menten()関数を実行するように組んである。①②③④⑤① 『50!4』の行列を作製する。② Xスケーリングを調整する。③ 速度定数 k を格納するwav...
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  1. 1. 130531 ver 1.0常微分方程式(ODE; Ordinary Differential Equation)!ddt[S] = "k1[E][S]+ k"1[ES]ddt[E] = "k1[E][S]+ k"1 + k2( )[ES] " k"2[E][P]ddt[ES] = k1[E][S] " k"1 + k2( )[ES]+ k"2[E][P]ddt[P] = k2[ES] " k"2[E][P]#$%%%%&%%%%!S + E!ES!E + Pk1k-1k2k-2上記反応モデルの連立微分方程式43210Conc.1.20.80.40Time[E][S][ES][P]数値解析の結果(以下が初期値)k1 = 3, k-1 = 3, k2 = 4, k-2 = 0.2[E] = 4, [S] = 4, [ES] = 0, [P] = 0数値的解を得ることにより、反応を予測することができる。IGOR PROの使い方(解析編)Presented by Satoshi Kume, Ph.D.酵素の反応モデル
  2. 2. 100806040200Conc.1.20.80.40Time[E][S][ES][P]100806040200Conc.1.20.80.40Time[E][S][ES][P]数値解析の結果①(以下が初期値)k1 = 100, k-1 = 100, k2 = 150, k-2 = 5[E] = 1, [S] = 100, [ES] = 0, [P] = 0数値解析の結果②(以下が初期値)k1 = 100, k-1 = 100, k2 = 150, k-2 = 5[E] = 100, [S] = 1, [ES] = 0, [P] = 0酵素反応の例
  3. 3. 数値解析の手順① 初期値(A点の値)を設定する。② 反応モデル(微分方程式)へ初期値を代入する。 ! A点における微分値が分かる(= 接線の傾き)。③ 時間軸を考慮して、  A点からB点への変化を算出する。 ! B点における値が分かる。AB時間傾き④ 反応モデルへB点の値を代入する。 ! B点における各微分値が分かる(= 接線の傾き)。⑤ ②∼④を繰り返すことにより、反応モデルを解く。上記の手順を、IGOR PROで自動処理する。
  4. 4. スクリプトで記述すると、以下のようになる。
  5. 5. Michaelis()少し複雑だが、このスクリプトでは、Michaelis()関数内で、Menten()関数を実行するように組んである。①②③④⑤① 『50!4』の行列を作製する。② Xスケーリングを調整する。③ 速度定数 k を格納するwaveを作製する。④ ODEコマンドを実行する。⑤ 列ごとの結果を表示する。
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