function [k6_est] = fit_Ras_1param()
    
    param = [0.5, 5, 0.0005, 0.005, 0.05, NaN]; % [k1, k2, k3, k4, k5, k6]の順に(k6は後で変えるので、仮にNaNを代入)
    y0 = [1, 0, 0, 0]; % [S, GEFa, GAPa, Rasa]
    
    load('data_Ras_1para_noise.mat');
    
    %% k6を振って、残差2乗和(RSS)が最小となるときのk4を求める
    k6 = linspace(1, 20, 201);
    [x_Ras_RSS] = landscape_Ras(k6, t, x, param, y0); % t及びxはデータ点の時間とRasaの波形
    
    [RSS_min, idx] = 　　　　　　; % 最小値を探す関数minを使って、最小となるRSSとそのときの番号を求める
    k6_est = 　　　　　; % RSSが最小となるときのk6を代入。k6は配列であることに注意。
    
    
    %% 上で求めた残差2乗和(RSS)が最小となるときのk6を代入し、シミュレーション
    temp_param = param;
    temp_param(　　) = 　　　　　　; % k6は、RSS最小となるときの値を代入
    [t_est, x_est] = ode15s(@(t, y) ODE(t, y, temp_param), t, y0);
    
    %% 描画
    figure(1);
    %% 時間波形
    subplot(1, 2, 1)
    plot(t, x, 'bo'); % データ点
    hold on
    plot(t_est, x_est(:, 4), 'r-');
    %% RSSとk4の関係
    subplot(1, 2, 2);
    plot(k6, x_Ras_RSS, 'b-');
    hold on
    plot(k6_est, RSS_min, 'ro');
    
end

function [x_Ras_RSS] = landscape_Ras(k6, SamplingTime, x_Ras, param, y0)
    
    vary_x_Ras = zeros(length(x_Ras), length(k6)); % 各列毎に各k6でのRaの時間波形が入るような配列を準備
    for i = 1:length(k6)
        
        param(　　) = 　　　　　　; % 変えているパラメータは？配列で与えられていることに注意
        [~, tc] = ode15s(@(t, y) ODE(t, y, param), SamplingTime, y0);
        vary_x_Ras(:, i) = tc(:, 4);
    end
    
    x_Ras_Residual = vary_x_Ras - x_Ras * ones(1, size(vary_x_Ras, 2));
    x_Ras_RSS = 　　　　　　　　　　　　　; % 残差はx_Rap1_Residual。残差2乗和はどう表すか？
    
end

function dydt = ODE(t, y, param)
    % ここにモデルをコピー
    　　　　　　　　　　　　　　　
    
end


