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• ?物系の情报伝达は、神経や遗伝?のネットワーク上で?われるが、どのようにして机能的な情报処理が実现されているのかはよく分かっていない。
• 本研究で、ネットワークモデル上の情报の流れを记述する公式を独?に导出し、?物ネットワークでしばしば?られる叁?构造がもつ情报伝达の役割を解明した。
• ネットワーク上の情报処理プロセスの最?単位が理解できたことから、?物の情报処理ネットワーク全体のメカニズムの解明に繋がっていくことが期待される。

　神経や遗伝?のネットワークが?物にとって重要な情报処理を?っていることに疑いの余地はありませんが、??で、なぜ?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。?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?な?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、?物ネットワークでしばしば?られる叁?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。
　九州?学数理?データサイエンス教育研究センター/?学院芸术?学研究院の森史助教と京都?学医?物学研究所の冈?崇特定准教授の研究チームは、ネットワークモデル上の情报流を记述する公式を独?に导出し、それを适?することで、各ネットワークモチーフがもつ情报伝达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?周波の??を、ネガティブフィードフォワードモチーフは低周波の??を遮断するフィルターの役割を备えていることが分かりました。情报処理ネットワークにおける情报転送プロセスの最?単位を明らかにした今回の発?は、ネットワーク全体の情报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?国の雑誌「Physical Review Research」に2023 年1 ?24 ?（現地時間）に掲載されました。

(※1)ブーリアンネットワーク…神経ネットワークや遗伝?ネットワークの代表的な数理モデル。ネットワークの各ノードは、１つ１つの神経细胞や遗伝?に対応する。「０」か「１」で表されるノードの状态は、それぞれのノードに割り振られたブール関数に従って更新される。
(※2)ポジティブ/ネガティブフィードフォワードモチーフ…?物ネットワークの中でしばしば?られる典型的なつながりのパターンの１つ。図のような构造を持つ。

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掲載誌：Physical Review Research
タイトル：
著者名：Fumito Mori and Takashi Okada
D O I ：10.1103/PhysRevResearch.5.013037