3dの拡散

• 修正したのはこちらへ
• 昨日の続き
  • 3dで拡散させて、値の大きさを色で表す
• こちらにZ軸を付け加える
  • ただし以下の書き方はナナメ方向には移動していない
• ドーナツはこの日のセミナーで

library(rgl)
Nx<-30
Ny<-30
Nz<-30

Nt<-30
R<-10
U<-array(0,c(Nx,Ny,Nz))
A<-array(0,c(Nx,Ny,Nz))
K1<-array(0.1,c(Nx-1,Ny,Nz))
K2<-array(0.1,c(Nx,Ny-1,Nz))
K3<-array(0.1,c(Nx,Ny,Nz-1))

#球を作る
for(x in 1:Nx){
for(y in 1:Nx){
for(z in 1:Nz){
	if((x-Nx/2)^2+(y-Ny/2)^2+(z-Nz/2)^2 <= R^2){A[x,y,z]<-1} 
}}}

#初期分布
U[1:ceiling(Nx/2),1:ceiling(Ny/2),1:ceiling(Nz/2)]<-1

U<-U*A
K1<-K1*A[-Nx,,]*A[-1,,]
K2<-K2*A[,-Ny,]*A[,-1,]
K3<-K3*A[,,-Nz]*A[,,-1]

#拡散
for (t in 1:Nt){
dUx<-U[2:Nx,,]-U[1:(Nx-1),,]
dUy<-U[,2:Ny,]-U[,1:(Ny-1),]
dUz<-U[,,2:Nz]-U[,,1:(Nz-1)]

U[1:(Nx-1),,]<-U[1:(Nx-1),,] +K1*dUx
U[2:Nx,,]<-U[2:Nx,,] -K1*dUx

U[,1:(Ny-1),]<-U[,1:(Ny-1),]+K2*dUy
U[,2:Ny,]<-U[,2:Ny,]-K2*dUy

U[,,1:(Nz-1)]<-U[,,1:(Nz-1)]+K3*dUz
U[,,2:Nz]<-U[,,2:Nz]-K3*dUz

plot3d(slice.index(U,1),slice.index(U,2),slice.index(U,3),col=rainbow(1000)[ifelse(U < 0.001, 1,U*1000)],alpha=ifelse(U < 0.001,0,1))
rgl.viewpoint(theta=300,phi=30)
}

第三回 基礎・臨床融合の学内共同研究発表会

• 日時、会場
  • 平成２３年２月２日（水）　１６時〜１８時
  • 滋賀医科大学　大会議室
• テーマ
  • イオンチャネル研究の最前線
    • From Gene to Computer Simulation
• 司会 堀江稔先生

野間先生

• 立命館大学 生命科学部教授
• 膵臓β細胞機能のモデル化
• 細胞モデル
  • 分子レベルの biophysical な実験から得られた "連立微分方程式" で表される
    • Dynamics
      • 時間微分: を計算
      • Lead poential model
    • Mode Change
      • 解析解
      • 平衡点解析
      • Bifurcation analysis
• シミュレーションすること
  • "再現できる" だけではない
  • システムの中での個々の挙動を推測することができる
    • 例としては発火の自動能（ペースメーカー）の第4相での各電流の contribution
• 展望
• mathematical physiology in biosimuation
  • 数学的な定義を用いることによって数学的に解析する、数学的な logic の展開ができる
    • (医学には言葉による定義が多いとも言われていた)