서론 : 생물학에서의 컴퓨터 모델링과 시뮬레이션의 역할 ... 15 개념적 모델 ... 16 수학적 모델 ... 18 컴퓨터 시뮬레이션 ... 19 모델링 및 시뮬레이션과 연구과정간의 관계 ... 21 다인자 구성체 모델 개발 ... 24 소형 컴퓨터에서의 모델링 ... 26 목적 ... 27 제1부 단순 모델식 ... 29 제1장 미분방정식에 기초한 분석 모델 ... 35 1.1 지수 성장 모델 ... 35 1.2 지수 감소 ... 39 1.3 Newton의 냉각법칙 ... 40 1.4 희석 모델 ... 42 1.5 단위 면적으로의 환산 ... 42 1.6 Von Bertalanffy의 물고기 성장 모델 ... 43 1.7 하천 표류 모델 ... 44 1.8 저해 또는 로지스틱 성장 모델 ... 44 1.9 두 분자간의 반응 역학 ... 45 결론 ... 48 제2장 평형 및 정상상태에 기초한 분석 모델 ... 49 2.1 효소 반응에서의 Michaelis-Menten 모델 ... 51 2.2 Langmuir 흡착 모델 ... 54 2.3 포식 현상 모델 ... 56 2.4 약산의 Henderson-Hasselbalch 모델 ... 58 2.5 효소 활성도에 대한 pH 영향 ... 60 2.6 알로스테릭(Allosteric) 효소를 위한 협력 모델 ... 64 2.7 Hardy-Weinberg 유전 평형에서의 도태 ... 67 결론 ... 68 제3장 실험 자료 피팅 모델식 ... 69 3.1 곡선 피팅을 위한 직선 전환법 ... 70 3.2 이론식 변수 결정을 위한 CURFIT의 사용 ... 73 3.3 표준 이론식 ... 82 3.4 변형 과정의 몇 가지 난점 ... 82 3.5 복합식 곡선형태 ... 84 3.6 실험자료에 대한 다항식 피팅 ... 86 결론 ... 92 제4장 순서도 ... 95 4.1 일반적인 순서도 규칙 ... 96 4.2 형판 ... 97 4.3 순서도의 기호와 사용 ... 97 4.4 간단한 순서도의 예 ... 99 결론 ... 102 제5장 속도방정식의 수치 해석 ... 103 5.1 유한 미분법 ... 104 5.2 Euler법 ... 105 5.3 수리 적분의 시간 증분 인자 ... 106 5.4 개량 Euler법 또는 이차 Runge-Kutta법 ... 106 5.5 반복 이차 Runge-Kutta법 ... 109 결론 ... 110 제2부 다인자 구성체 모델 ... 113 제6장 생화학 반응 역학 ... 117 6.1 두 분자 반응 역학 ... 118 6.2 화학 평형 모델 ... 120 6.3 연쇄 반응 역학 ... 122 6.4 효소기질간의 상호작용을 위한 Chance-Cleland 모델 ... 123 6.5 자체 촉매 반응 ... 125 결론 ... 128 제7장 동질 개체군 변화 ... 131 7.1 Verhulst-Pearl식 ... 132 7.2 개체군 밀도의 변동과 과잉성장 ... 134 7.3 한계용량의 변화 ... 137 7.4 두 종간의 경쟁에 대한 Gause 모델 ... 138 7.5 Lotka-Volterra 포식 모델 ... 143 7.6 포식 속도항의 변형 ... 145 7.7 성장항의 변형 ... 147 결론 ... 148 제8장 연령 등급과 생명표에 기초한 시뮬레이션 모델 ... 149 8.1 연령에 따른 출생률 ... 149 8.2 나이에 따른 생존율 ... 150 8.3 생명표 ... 151 8.4 연령 등급 모델에서의 첨자 변수 사용 ... 155 8.5 성에 따른 다른 생존과 생식을 가진 연령 등급 모델 ... 157 8.6 연령 등급에 기초한 물고기 모델 ... 160 8.7 전염병 시뮬레이션 ... 162 8.8 종내의 작용 : 종내 포식 ... 164 결론 ... 168 제9장 개체군 유전 시뮬레이션 ... 169 9.1 무작위 개체군들에서의 도태효과 ... 170 9.2 균형있는 유전자 부하량과 다형질 현상 ... 172 9.3 균형있는 돌연변이 부하 ... 174 9.4 열성, 반성 유전자에 대한 도태 ... 176 9.5 두 개의 유전자 위치를 가지는 열성 유전자의 도태 ... 177 9.6 Wright의 근친 교배 모델 ... 178 결론 ... 180 제10장 광도와 광합성 ... 183 10.1 광도의 연중 변화 ... 184 10.2 광도의 일일 변화 모델 ... 185 10.3 구름과 반사의 영향 ... 186 10.4 수면에서의 빛의 반사 ... 187 10.5 수층에 의한 빛의 흡수 ... 188 10.6 광합성에 대한 빛의 영향 ... 189 10.7 식물성 플랑크톤의 광합성 곡선 ... 191 결론 ... 193 제11장 온도와 생물 활성도 ... 195 11.1 육상계에서의 온도 변화 ... 195 11.2 수중계에서의 온도 변화 ... 196 11.3 화학반응 속도에 대한 온도의 영향 ... 199 11.4 효소 활성도에 대한 온도 영향 시뮬레이션 ... 203 11.5 생물 활성도에 미치는 온도의 영향을 O'Neill 모델 ... 205 11.6 온도-활성의 지수 함수 모델 ... 207 11.7 온도 영향 모델을 위한 다항식 사용 ... 209 결론 ... 212 제12장 생태계에서의 물질과 에너지 흐름 ... 213 12.1 에너지 흐름의 개념 ... 213 12.2 구역도와 구획 모델 ... 215 12.3 Silver Springs 모델 ... 218 12.4 English Channel의 해양군집 ... 224 결론 ... 225 제13장 단순 미생물의 성장 모델 ... 227 13.1 Monod 모델 ... 227 13.2 연속 배양 혹은 케모스타트(Chemostat) 시뮬레이션 ... 230 13.3 복합 제한 영양물질 ... 234 13.4 단일 제한 영양물질에 대한 미생물 경쟁 ... 235 13.5 복합 제한 영양물질에 대한 경쟁 ... 238 13.6 독성물질에 의한 성장 억제 ... 241 결론 ... 242 제14장 생리학에서의 구획 모델 ... 245 14.1 단순 확산에 의한 수송 ... 246 14.2 삼투압 모델 ... 247 14.3 역류 확산 모델 ... 249 14.4 능동 수송 모델 ... 252 14.5 능동 수송에 관한 간단한 접근 방법 ... 254 14.6 세포들 사이의 공간 결정 ... 256 14.7 유체흐름 과정 모델 ... 258 14.8 심장의 대동맥 혈압 조절 ... 259 14.9 요오드 구획 모델 ... 262 결론 ... 264 제15장 생리학적 조절계 ... 265 15.1 일반적 피드백 조절계 ... 265 15.2 뇌하수체의 갑상성 호르몬 분비 조절 ... 269 15.3 땀에 의한 체온 조절 ... 272 15.4 냉각상태에서의 온도 조절 모델 ... 274 15.5 유전자 억제에 의한 단백질 합성 조절 ... 277 결론 ... 280 제16장 모델링에 대한 행렬법 적용 ... 281 16.1 선형 이동 현상에 대한 행렬 적용 ... 282 16.2 비선형식의 풀이 ... 286 16.3 여러 생물종간의 상호작용 ... 287 16.4 Leslie 연령 등급 행렬 ... 289 16.5 Leslie 행렬 모델의 변형 ... 290 결론 ... 292 제17장 다효소계의 반응 역학 ... 293 17.1 해당 과정에서의 질량 작용 모델 ... 295 17.2 단일 기질 반응에 대한 일반적 질량 작용의 법칙 ... 300 17.3 단일 기질 반응 순서에 대한 속도 법칙 적용 ... 302 17.4 두 개의 기질 반응에 대한 속도 법칙 적용 ... 305 17.5 피드백 조절에 관한 Yates-Pardee 모델 ... 306 17.6 Phosphofructokinase의 알로스테릭 조절 ... 307 결론 ... 310 제18장 다단계 영양물질 제한 모델 ... 313 18.1 이단계 영양물질 흡수 모델 ... 314 18.2 Droop의 영양물질 제한 모델 ... 317 18.3 체내 저장소에 의한 영양물질 흡수 조절 ... 320 18.4 여러 가지 영양물질의 제한 ... 320 결론 ... 322 제3부 확률 모델 ... 325 제19장 간단한 확률 과정의 몬테 카를로(Monte Carlo) 모델 ... 329 19.1 난수 산출 ... 329 19.2 무작위성 검사 ... 330 19.3 기초 몬테 카를로 시뮬레이션 ... 331 19.4 방사성 원소 붕괴에 관한 확률 시뮬레이션 ... 335 19.5 단성 잡종 교배의 몬테 카를로 모델 ... 337 19.6 양성 잡종 교배의 몬테 카를로 모델 ... 338 결론 ... 340 제20장 표본 선택 과정 모델 ... 341 20.1 생물 군집으로부터의 표본 선택 ... 342 20.2 다양성 지수에 대한 표본 크기의 영향 ... 343 20.3 표시후 재포획 과정 시뮬레이션 ... 345 20.4 생물의 공간 분포 ... 348 20.5 포아송(Poisson) 분포를 이용한 표본 선택 ... 349 20.6 난수표(Random table)를 이용한 정규 분포된 난수 산출 ... 351 20.7 정규 분포된 난수 산출을 위한 경험적 방법 ... 353 20.8 지수 분포에서의 표본 선택 ... 354 결론 ... 355 제21장 무작위 진행과 Markov 사슬 ... 357 21.2 고전적 무작위 진행 ... 357 21.2 개체군 성장에 대한 직접적인 접근법 ... 359 21.3 분산 예측에 기초한 무제한 성장 모델 ... 361 21.4 병균 전염에 대한 확률 시뮬레이션 ... 363 21.5 변이 행렬에 의한 Markov 과정 모델 ... 364 21.6 유전 표류 현상 ... 367 결론 ... 370 제22장 생물학에서의 순서열 시뮬레이션 ... 371 22.1 톨 게이트(Toll Gate) 설계 문제 ... 372 22.2 늑대와 사슴의 상호작용에 관한 순서열 시뮬레이션 ... 375 22.3 가축 번식 시뮬레이션 ... 377 22.4 효소-기질의 상호작용 ... 379 22.5 Operon 모델의 순서열 시뮬레이션 ... 382 결론 ... 384 참고문헌 ... 385 부록 1 BASIC 프로그램의 소개 ... 395 부록 2 CURFIT : 이론식 피팅 프로그램 ... 413 부록 3 POLYFIT : 다항식 피팅 프로그램 ... 431 부록 4 곡선 형태 색인 ... 449 부록 5 POISSON분포 프로그램 ... 451 부록 6 GRAPH : 데이터 도식 서브루틴 ... 453 부록 7 카이 자승표 ... 457 부록 8 연습문제 프로그램 ... 459 찾아보기 ... 537