역자 서문 ... 3 저자 서문 ... 5 서론 : 생물학에서의 컴퓨터 모델링과 시뮬레이션의 역할 ... 15 개념적 모델 ... 15 수학적 모델 ... 17 컴퓨터 시뮬레이션 ... 17 모델링 및 시뮬레이션과 연구과정간의 관계 ... 18 다인자 구성체 모델 개발 ... 21 소형 컴퓨터에서의 모델링 ... 22 목적 ... 23 제1부 단순 모델식 ... 25 제1장 미분방정식에 기초한 분석 모델 ... 28 1.1 지수 성장 모델 ... 28 1.2 지수 감소 ... 28 1.3 Newton의 냉각법칙 ... 31 1.4 희석 모델 ... 34 1.5 단위 면적으로의 확산 ... 34 1.6 Von Bertalanffy의 물고기 성장 모델 ... 35 1.7 하천 표류 모델 ... 35 1.8 저해 또는 로지스틱 성장 모델 ... 36 1.9 두 분자간의 반응 역학 ... 36 결론 ... 38 제2장 평형 및 정상상태에 기초한 분석 모델 ... 39 2.1 효소 반응에서의 Michaelis-Menten 모델 ... 40 2.2 Langmuir 흡착 모델 ... 43 2.3 포식 현상 모델 ... 44 2.4 약산의 Henderson-Hasselbalch 모델 ... 47 2.5 효소의 활성도에 대한 pH 영향 ... 48 2.6 알로스테릭(Allosteric) 효소를 위한 협력 모델 ... 53 2.7 Hardy-Weingerg 유전 평형에서의 도태 ... 53 결론 ... 54 제3장 실험 자류 피팅(Fitting) 모델식 ... 55 3.1 고선 피팅을 위한 직선 전환법 ... 56 3.2 이론식 변수 결정을 위한 CURFIT의 사용 ... 57 3.3 표준 이론식 ... 62 3.4 변형 과정의 몇 가지 난점 ... 62 3.5 복합식 곡선형태 ... 67 3.6 실험자료에 대한 다항식 피팅 ... 67 결론 ... 73 제4장 순서도 ... 74 4.1 일반적인 순서도 규칙 ... 74 4.2 형판 ... 75 4.3 순서도의 기호와 사용 ... 75 4.4 간단한 순서도의 예 ... 77 결론 ... 79 제5장 속도방정식의 수치 해석 ... 80 5.1 유한 미분법 ... 80 5.2 Euler법 ... 81 5.3 수리 적분의 시간 증분 인자 ... 82 5.4 개량 Euler법 또는 이차 Runge-Kutta법 ... 83 5.5 반복 이차 Runge-Kutta법 ... 84 결론 ... 85 제2부 다인자 구성체 모델 ... 87 제6장 생화학 반응 역학 ... 89 6.1 두 분자 반응 역학 ... 89 6.2 화학 평형 모델 ... 91 6.3 연쇄 반응 역학 ... 93 6.4 효소기질간의 상호작용을 위한 Chance-Cleland 모델 ... 94 6.5 자체 촉매 반응 ... 96 결론 ... 98 제7장 동질 개체군 변화 ... 100 7.1 Verhulst-Pearl ... 100 7.2 개체군 밀도의 변동과 과잉성장 ... 102 7.3 한계용량의 변화 ... 105 7.4 두 종간의 경쟁에 대한 Gause 모델 ... 105 7.5 Lotka-Voterra 포식 모델 ... 111 7.6 포식 속도항의 변형 ... 112 7.7 성장항의 변형 ... 113 결론 ... 115 제8장 연령 등급과 생명표에 기초한 시뮬레이션 모델 ... 116 8.1 연령에 따른 출생률 ... 116 8.2 나이에 따른 생존률 ... 116 8.3 생명표 ... 118 8.4 연령 등급 모델에서의 첨자 변수 사용 ... 120 8.5 성에 따라 다른 생존과 생식을 가진 연령 등급 모델 ... 123 8.6 연령 등급에 기초한 물고기 모델 ... 125 8.7 전염병 시뮬레이션 ... 127 8.8 종내의 작용 : 종내 포식 ... 128 결론 ... 132 제9장 개체군 유전 시뮬레이션 ... 133 9.1 무작위 개체군들에서의 도태효과 ... 133 9.2 균형있는 유전자 부하량과 다형질 현상 ... 135 9.3 균형있는 돌연변이 부하 ... 138 9.4 열성, 반성 유전자에 대한 도태 ... 139 9.5 두개의 유전자 위치를 가지는 열성 유전자의 도태 ... 140 9.6 Wright의 근친 교배 모델 ... 141 결론 ... 142 제10장 광도와 광합성 ... 143 10.1 광도의 연중 변화 ... 143 10.2 광도의 일일 변화 모델 ... 145 10.3 구름과 반사의 영향 ... 146 10.4 수면에서의 빛의 반사 ... 146 10.5 수층에 의한 빛의 흡수 ... 148 10.6 광합성에 대한 빛의 영향 ... 148 10.7 식물성 플량크톤의 광합성 곡선 ... 150 결론 ... 152 제11장 온도와 생물 활성도 ... 153 11.1 육상계에서의 온도 변화 ... 153 11.2 수중계에서의 온도 변화 ... 155 11.3 화학반응 속도에 대한 온도의 영향 ... 157 11.4 효소 활성도에 대한 온도 영향 시뮬레이션 ... 159 11.5 생물 활성도에 미치는 온도의 영향을 위한 O'Neill 모델 ... 160 11.6 온도-활성의 지수 함수 모델 ... 163 11.7 온도 영향 모델을 위한 다항식 사용 ... 164 결론 ... 166 제12장 생태계에서의 물질과 에너지 흐름 ... 167 12.1 에너지 흐름의 개념 ... 167 12.2 구역도와 구획 모델 ... 168 12.3 Silver Springs 모델 ... 171 12.4 English Channel의 해양군집 ... 175 결론 ... 176 제13장 단순 미생물의 성장 모델 ... 178 13.1 Monod 모델 ... 178 13.2 연속 배양 혹은 케모스타트(Chemostat) 시뮬레이션 ... 181 13.3 복한 제한 영양물질 ... 183 13.4 단일 제한 영양물질에 대한 미생물 경쟁 ... 186 13.5 복합 제한 영양물질에 대한 경쟁 ... 188 13.6 독성물질에 의한 성장 억제 ... 189 결론 ... 191 제14장 생리학에서의 구획 모델 ... 192 14.1 단순 확산에 의한 수송 ... 192 14.2 삼투압 모델 ... 194 14.3 역류 확산 모델 ... 196 14.4 능동 수송 모델 ... 198 14.5 능동 수송에 관한 간단한 접근 방법 ... 200 14.6 세포들 사이의 공간 결정 ... 201 14.7 유체흐름 과정 모델 ... 202 14.8 심장의 대동맥 혈압 조절 ... 204 14.9 요오드 구획 모델 ... 205 결론 ... 207 제15장 생리학적조절계 ... 208 15.1 일반적 피드백 조절계 ... 208 15.2 뇌하수체의 갑상선 호르몬 분비 조절 ... 212 15.3 땀에 의한 체온 조절 ... 213 15.4 냉각상태에서의 온도 조절 모델 ... 215 15.5 유전자 억제에 의한 단백질 합성 조절 ... 218 결론 ... 221 제16장 모델링에 대한 행렬법 적용 ... 222 16.1 선형 이동 현상에 대한 행렬 작용 ... 222 16.2 비선형식의 풀이 ... 226 16.3 여러 생물종간의 상호작용 ... 227 16.4 Leslie 연령 등급 행렬 ... 229 16.5 Leslie 행렬 모델의 변형 ... 230 결론 ... 231 제17장 다효소계의 반응 역학 ... 232 17.1 해당 과정에서의 질량 작용 모델 ... 233 17.2 단일 기질 반응에 대한 일반적 질량 작용의 법칙 ... 237 17.3 단일 기질 반응순서에 대한 속도 법칙 적용 ... 239 17.4 두개의 기질 반응에 대한 속도 법칙 적용 ... 241 17.5 피드백 조절에 관한 Yates-Pardee모델 ... 242 17.6 Posphofructokinase의 알로스테릭 조절 ... 243 결론 ... 245 제18장 다단계 영양물질 제한 모델 ... 246 18.1 이단계 영양물질 흡수 모델 ... 246 18.2 Droop의 영양물질 제한 모델 ... 249 18.3 체내 저장소에 의한 영양물질 흡수 조절 ... 251 18.4 여러가지 영양물질의 제한 ... 251 결론 ... 253 제3부 확률 모델 ... 255 제19장 간단한 확률 과정의 몬테 카를로(Monte Carlo) 모델 ... 257 19.1 난수 산출 ... 257 19.2 무작위성 검사 ... 257 19.3 기초 몬테 카를로 시뮬레이션 ... 259 19.4 방사성 원소 붕괴에 관한 확률 시뮬레이션 ... 262 19.5 단성 잡종 교배에 몬테 카를로 모델 ... 263 19.6 양성 잡종 교배에 몬테 카를로 모델 ... 264 결론 ... 266 제20장 표본 선택 과정 모델 ... 267 20.1 생물 군집으로부터의 표본 선택 ... 267 20.2 다양성 지수에 대한 표본 크기의 영향 ... 268 20.3 표시후 재포획 과정 시뮬레이션 ... 269 20.4 생물의 공간 분포 ... 272 20.5 Poisson 분포를 이용한 표본 선택 ... 275 20.6 표 사용법을 이용한 정규 분포된 난수 산출 ... 275 20.7 정규 분포된 난수 산출을 위한 경험적 방법 ... 277 20.8 지수 분포에서의 표본 선택 ... 278 결론 ... 278 제21장 무작위 진행과 Markov 사슬 ... 279 21.1 고전적 무작위 진행 ... 279 21.2 개체군 성장에 대한 직접적인 접근법 ... 280 21.3 분산 예측에 기초한 무제한 성장 모델 ... 282 21.4 병균 전염에 대한 확률 시뮬레이션 ... 283 21.5 변이 행렬에 의한 Markov 과정 모델 ... 284 21.6 유전 표류 현상 ... 286 결론 ... 288 제22장 생물학에서의 순서열 시뮬레이션 ... 290 22.1 톨 케이트(Toll Gate) 설계 문제 ... 291 22.2 늑대와 사슴의 상호작용에 관한 순서열 시뮬레이션 ... 293 22.3 가축 번식 시뮬레이션 ... 294 22.4 효소-기질의 상호작용 ... 295 2.5 Operon 모델의 순서열 시뮬레이션 ... 298 결론 ... 300 참고문헌 ... 301 부록 1 BASIC 프로그램의 소개 ... 309 부록 2 CURFIT : 이론식 피팅 프로그램 ... 323 부록 3 POLYFIT : 다항식 피팅 프로그램 ... 337 부록 4 곡선 형태 색인 ... 349 부록 5 POISSON 분포 프로그램 ... 350 부록 6 GRAPH : 데이타 도식 서블루틴 ... 352 부록 7 카이 자승표 ... 355 찾아보기 ... 357