大腸菌の中央代謝システムは細胞のエネルギーや物質生産の基盤であるので、増殖速度の数学モデル化は必須である。分子レベルでの知識や実験データの著しく不足しているので、増殖に係る分子メカニズムをブラックボックスとして、増殖速度と増殖に係る代謝流束との相関関係を定式化した。予測力の高いダイナミックモデル構築のためには、生物学的に信頼できる測定値を用いること、モデルの動力学的パラメータの値を調節することが必要である。当然のことながら、すべてのパラメータを測定することは困難なので、動力学的パラメータの最適化技術を開発した。一般に、実験データと完全に一致するグローバル解を探索することが注目されてきたが、実際は、実験データ数は少なく、測定値は不確定なので、動力学的パラメータを一意に決めることは、実用的ではない。本研究では、2相分離探索法を用いて、実験データを説明できる多数の解を網羅的に探索した。解の生物学的妥当性は、感度解析や安定性解析によって評価した。モデルの修正と評価を繰り返しながら、予測精度の高いモデルを作成した。最適化の計算時間が膨大になるので、高速コンピューテーション技術(並列化、スパコン利用)を利用した。計画通り、代謝システムのダイナミックモデルの最適化とシミュレーション、システム解析をすることができたので。大腸菌の代謝ダイナミックモデルは、特殊なモデルではなく、多様な生物の中央代謝モデルのテンプレートであり、標準モデルである。表現型の定量的データを収集して、標準モデルを改良して、枯草菌やコリネ型細菌の中央代謝モデルを構築する。ヒトのオミックスデータを集めて、世界ではじめてヒト(正常な肝細胞)代謝のダイナミックモデルのプロトタイプを構築する。計算用サーバの選定に時間がかかってしまったため。予算残額内で購入できる研究に適切なサーバが見つからなかったため。計算用サーバの購入を行う。