「情報技術が拓く人間理解」まとめで、以下AIに(用語解説）聞きながら
幅広い学際的テーマの理解には、
「パラダイムをインターフェイスにした専門概念の獲得」(分野超越型アプローチ)を。
大事な点はそれですね。
パラダイムとは、ある時代や分野において支配的となっている「物の見方や考え方の枠組み」のことです。科学史家 トーマス・クーンが提唱した概念で、現在は科学分野だけでなく、ビジネス、社会、思想など様々な分野で「規範」や「模範」といった意味で使われています。
「インターフェイス」とは、異なるシステムや機器、ソフトウェア、あるいは人間とコンピューターの間で、情報交換を仲介する「接点」や「境界面」のこと
DNAの分子認識
細胞内・細胞間の通信では「分子認識」が重要
発現調節領域とは、遺伝子のスイッチのオン・オフや、どのくらい発現するかを制御するDNA上の領域のことです。プロモーター、エンハンサー、サイレンサーなどの要素が含まれ、これらに特定のタンパク質が結合することで、遺伝子の転写を制御しています。
「脳での情報伝達は電気現象(インパルス伝達)と化学現象（シナプス伝達)の組み合わせ
遺伝子における発現調節では、化学物質(ホルモン)が情報伝達を行う信号として機能している。
ホルモンによる情報伝達には50秒を必要とする。神経伝達では数十分の1秒に進化。
神経ネットワークを高度に発達させ、集約したのが脳である。
脳の中の報酬系ネットワークの存在、脳幹とモノアミン作動性神経系(ドーパミン、ノルアドレナリンナイン、セロトンなどのモノアミン類が神経伝達物質として機能する) 、オピオイド神経系(βエンドルフィン、エンケファリンなどペプチド類が機能する)が知られている。
分子認識で、本来の神経伝達物質と誤読される偽の合鍵の存在(アルコールやコカイン）、偽の合鍵物質は回収の仕組みを持つとは限らない。」
DNA(デオキシリボ核酸)の分子認識は、塩基配列に沿った特異的な結合と、DNAに結合するタンパク質との構造的な相互作用によって行われます。この認識システムは、生体内のタンパク質合成や遺伝情報伝達の基礎となり、特定の塩基対（AとT、GとC）が、それぞれ相補的に結合する性質を利用しています。さらに、DNA結合タンパク質は、DNAの二重らせん構造に適合するような構造変化を起こすことで、特定の塩基配列や構造を認識します。
タンパク質とアミノ酸は、アミノ酸が鎖状に多数つながってタンパク質になるという関係です。タンパク質はアミノ酸という「部品」が組み合わさってできた「製品」であり、20種類のアミノ酸が特定の順番で結合することで、それぞれ固有の形と機能を持つタンパク質が作られます。
コドンとは、mRNA（メッセンジャーRNA）の塩基配列において、アミノ酸1つを指定する3つの塩基の組です。これは「遺伝暗号」の単位であり、タンパク質が作られる際に、このコドンの配列順に従ってアミノ酸が連結していきます。64種類のコドンが存在し、そのうち61種類は20種類のアミノ酸のいずれかを指定し、残りの3種類はタンパク質合成の終了を指示する終止コドンです。
コドンの特徴:
塩基の3つ組: 4種類（アデニン、ウラシル、グアニン、シトシン）の塩基が3つ組み合わさって、1つのコドンを形成します。
- アミノ酸の指定: 64種類のコドンのうち、61種類がタンパク質を構成する20種類のアミノ酸のどれか1つを指定します。
- 終止コドン: 3種類のコドン（UAA、UAG、UGA）は、どのアミノ酸も指定せず、タンパク質合成の終了を知らせる「ストップサイン」の役割を果たします。
- 開始コドン: 「AUG」はメチオニンを指定するだけでなく、タンパク質合成が開始される目印となる「開始コドン」でもあります。
ゲノムワイド関連解析（GWAS）
ゲノムワイド関連解析（GWAS）は、特定の疾患や体質などの形質と関連する遺伝的な特徴を、ゲノム全体にわたって網羅的に探索する手法です。
具体的には、多くの個体（患者集団と健常者集団など）のゲノム情報を比較し、一塩基多型（SNP）などの遺伝子のわずかな違いが、特定の形質と統計的に関連しているかを調べます。
一塩基多型（SNP：スニップ）とは、DNAの塩基配列のうち、1つの塩基が他の塩基に置き換わる遺伝子の変異で、集団内の1%以上の人に見られるものです。この違いは、個人の体質や病気にかかりやすさ、薬の効果の違いなどに関わっています。
ヒトのゲノム（全遺伝情報）には、このSNPが約300万個以上存在すると考えられており、個人間の体質や多様性を生み出す主な要因の一つとなっています。
DNAの「アデニン（A）」「チミン（T）」「グアニン（G）」「シトシン（C）」の4種類の塩基のどれか1つが、別のものに置き換わっている状態です。
本来・適応・自己解体モデル
「本来」という概念は、近年日本で提唱され始めたもので、西欧系の生命科学の中では該当する概念や用語が判然と存在していない。
生命と環境との関係について導入される概念。
「本来・適応・自己解体モデル」とは、環境が適応の限界を超えたときに、生物が自らを解体して物質を環境に還元するという、環境と生物の関係性を説明するモデルです。これは、医療の基礎となる考え方として、生物と環境の不適合が自己解体現象を引き起こすという視点から研究されています。
- 本来: 生物の「本来の」あり方や、生物が本来持っている機能を示します。
- 適応: 環境の変化に対して、生物がその「本来の」状態を維持しようと適応しようとします。
- 自己解体: 環境への適応が限界を超えた場合に起こり、生物が自らを分解して、物質を環境に還元する現象です。
「適応という生存モードには、ストレス、コスト、リスクといったデメリットが伴う一方、適応のプログラムを起動するためには、環境不適合によるストレスが重要な役割を果たしている。」
「自己解体」とは遺伝子にプログラムされた加水分解反応
「遺伝子の中に準備されているすべての適応のプログラムを起動してもまだ環境との不適合が解消できず生存が困難な場合、自己の生命を自ら終結させ、ほかの生命による再利用に適した要素に自分の力を分解する現象」
(by仁科エミ先生 p82)！！
「自己解体」は文脈によって意味が異なり、生物学的な**「細胞が自己の酵素によって分解されること」、建築分野における「被災した建物の所有者が自らの費用で解体すること」、あるいは哲学的な「自己を解きほぐし、新しい自己を再構築していく過程」**などを指します。具体的にどの意味で使われているか、文脈を確認する必要があります。
生物学的な意味は
細胞や組織が死んだ後、細胞内のリソソーム（水解小体）に含まれる酵素が、細胞自体の構成物質を分解する現象です。
脳研究手法
大脳皮質は、感覚入力の処理や行動出力の処理を主として担っており、脳の異なる場所が、特定の異なる機能を担っていることを「脳の機能局在」と呼ぶ。
1861年、ポール・ブローカによる脳の機能偏在の最初の発見(大脳皮質の特定の場所にある言語機能)より、ブローカ野と名づけられた。
「脳の一番奥の方にある脳幹部は、心拍、呼吸、覚醒、体温調節をはじめとする生命維持機能の中枢として働いている。脳イメージングには、神経活動に伴って発生する脳内の電気活動を計測する手法と、シナプスでの化学反応によるエネルギー消費の変化をとらえる手法がある。」
脳研究手法は、機能的アプローチ（脳活動の可視化や計測）と構造的アプローチ（神経回路の解明）、そして理論的アプローチ（脳計算モデル）に大別されます。機能的アプローチでは、fMRI（機能的磁気共鳴画像法）やPET（陽電子放射断層撮影）、脳波（EEG）、**脳磁図（MEG）**などが用いられ、構造的アプローチでは、解剖学的、生化学的、分子生物学的な手法が使われます。また、近年では、これらを組み合わせたり、脳を丸ごと透明化して細胞を観察する技術が発展しています。
画像計測法:(イメージング技術)
- fMRI（機能的磁気共鳴画像法）: 脳の神経活動に伴う血流や酸素代謝の変化を画像化し、脳活動を非侵襲的に可視化します。
ハイパーソニック音と脳基幹
「脳は可聴域上限を超える聞こえない高周波に対応する」
「人間がメディア技術に「適応」するのでなく、脳の応答特性に合わせた「脳にやさしいメディ技術」が求められ実現されつつある。」
ヒトの耳に聴こえない超高周波（ハイパーソニック）音と聴こえる音が複雑に組み合わさった音によって、脳の深い部分「基幹脳」が活性化され、免疫系や脳血流、認知機能などの活性化、ストレスホルモンの減少などの良い効果が起こる。
ハイレゾとは「High Resolution（高解像度）」
最近では音楽などに含まれる超音波の音が人間の心を癒す作用を持っているという説もあり、可聴域より高い周波数の音が実際に聞こえている音を、より心地よく感じさせる働きがあることがわかってきています。
ハイパーソニック・エフェクト（英: Hypersonic effect）は、可聴域を超える高周波を含む音が、ある種の動物の生命活動に影響を及ぼす現象。
「超高周波を含む音を聴取による脳波アルファ波の増強には、時間遅れと残留が伴う。
超高周波を含む音を聴取すると、中脳・間脳・前頭前野などの領域の脳血流が増加する。
超高周波を含む音を聴取すると、NK細胞活性などの免疫活性が増加する」
非言語行動と発話インタラクション
インターラクションとは相互作用・交流
社会的インターラクションの「文法」を理解・活用することが重要。
社会的インタラクションとは、個人やグループの間で行われる、相手の言動に反応して自分の行動を変化させる一連の社会的行為のことです。これは「社会的相互作用」とも呼ばれ、人々が互いの行動に意味を見出し、解釈し、それに応じて反応することで成り立ちます。
メラビアンの法則とは、人と人とのコミュニケーションにおいて、言語情報が7%、聴覚情報が38%、視覚情報が55%のウェイトで影響を与えるという心理学上の法則の１つ。
「人間の活動を調べることで、人間がどのように情報を表現しているかわかる」
ユビキタスコンピューティング技術
「ユビキタス」は、ラテン語が語源の言葉です。ラテン語の「Ubique（あらゆるところで）」が語源で、「どこにでも存在する」「遍在する」という意味を持っています。
ユビキタスコンピューティングとは、コンピューターが身の回りのあらゆる場所に遍在し、人がコンピューターの存在を意識することなく、いつでもどこでも情報にアクセスできる環境のことです。
これは、コンピューターが小型化・低消費電力化され、センサーや無線技術と連携することで実現されます。1989年にゼロックス社のマーク・ワイザー氏が提唱し、現代のIoT（モノのインターネット）などの技術に繋がっています。
データマイニングとは、統計学や人工知能（AI）などの技術を用いて、大量のデータから価値ある知識やパターン、関連性などを「採掘」するように抽出する手法です。単なるデータ集計とは異なり、データ間の隠れた法則性や傾向を発見することで、ビジネスの意思決定や予測に役立てます。
機械学習: データマイニングは、機械学習の手法を応用して行われることが多く、より高度な予測や分類を実現します。
ビッグデータ: IoTの発展などにより、膨大な量のデータが蓄積されるようになり、データマイニングの重要性が増しています。
ライフログ
ライフログとは、「生活（ライフ）」と「記録（ログ）」を組み合わせた言葉で、日常生活の様々な行動や体験、思考などを、デジタルデータとして継続的に記録し、蓄積すること、またはその記録自体を指します。ブログやSNSなどの手動入力だけでなく、スマートフォンやウェアラブルデバイスによる自動収集も含まれ、健康管理や目標達成など、様々な目的に活用されます。
ライフログには、自己理解の促進、健康状態の把握、目標達成や習慣化の支援、過去の思い出の記録といったメリットがあります。日々の行動や感情を記録することで、自分自身の傾向やパターンを客観的に把握し、新しい気づきや自己成長に繋げることができます。また、記録を振り返ることで、健康管理に役立てたり、過去の成功や失敗から学び、将来の計画を立てたりすることも可能です。
感情に基づいたライフログデータのインデキシング
ライフロブデータにインデクスをつける
indexing
項目を簡単に捜せるように、分類し索引を付ける行為。
半分きまして、続きは2か月後まで忘れておきますwww・・
