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Bio x IT コース(産総研・早大連携)

Bio x IT コース(産総研・早大連携)

バイオインフォマティクス演習 I:生命情報を自在に解析するための計算機実習

■授業概要:

膨大な生命情報データの集積を基にその解析手法を開発、応用する学問(バイオインフォマティクス)を理解するため、本演習では主要な生命情報データベースを利用しながら、遺伝子機能解析、タンパク質の構造・機能解析、遺伝子発現、ネットワーク解析等の基礎手法を取り扱う。授業内では座学による知識の確認・考え方を学び、実習では実際にRなどのプログラミング言語などを用いた実際の生命情報データの解析を行う。尚、本授業は同時期に開講される「生物統計学」と連携しており、先にバイオインフォマティクスの基礎に触れる「生物統計学」を受講しておくことが望ましい。また、本授業を受講するものは、生命医科学科の「生命科学概論B」または相当の講義を履修済みであること。

■授業の到達目標:

分子生物学におけるデータ解析の基礎的な手法の習得を目標として、統計解析の基礎理論と汎用ツールによる基本的な統計解析、核酸配列の解析、タンパク質構造の解析を行う。

バイオインフォマティクス演習 II:生命情報を自在に解析するための計算機実習

■授業概要:

近年、次世代シークエンサーによって獲得された膨大な生命情報データが蓄積されてきており、その解析は生命科学の研究において、必須となっている。本授業ではその解析手法を開発、応用する学問(バイオインフォマティクス)を理解することが目的である。本演習では次世代シークエンサーによって習得された主要な生命情報データベースを利用しながら、その配列解析を目的とした応用的な手法を習得する。 本授業はバイオインフォマティクスに関する基本的な内容を扱った「バイオインフォマティクス演習Ⅰ」と並行して受講する事が望まれる。

■授業の到達目標:

研究活動における実用的な解析手法の習得を目標として、汎用の統計解析ツールを使った遺伝子発現の解析と次世代シークエンサーによる核酸配列の解析を行う。

バイオインフォマティクス特論:配列解析のためのアルゴリズム入門

■授業概要:

本講義では、バイオインフォマティクスで最も古くから研究がなされている「配列解析」(Sequence analysis)の理論・アルゴリズムを中心に講義を行う。高校数学のみを仮定し、講義の大部分はスクラッチから理論を展開する。

■授業の到達目標:

第一に、バイオインフォマティクスのもっとも古くて重要なテーマのひとつである「配列解析(Sequence analysis)」のための基礎的なアルゴリズム・理論・手法について導出から理解をする。特に、配列アラインメントのための動的計画法アルゴリズム、系列データをモデル化する隠れマルコフモデル、アラインメントの確率モデルであるペア隠れマルコフモデルなどの理論・アルゴリズムについて理解を深める。高校数学程度の予備知識だけを仮定し、ほとんどの理論は1から講義をする。これにより、受講者もスクラッチから理論を展開できるようになることを目指す。
第二に、理解したアルゴリズム・理論をソフトウェアとして実装を行う能力を身に着ける(この部分は演習課題として行う)。この際に用いる言語は特に問わないが、C(C++)またはJavaを推奨する。
以上の講義を通して、自ら考え論理を展開していくことの重要性(どの分野の研究を行う際にも必須)を感じ取ってもらえると幸いである。

バイオインフォマティクス特論:バイオインフォマティクス最新研究紹介

■授業概要:

本講座は、バイオテクノロジーとIT技術の融合領域として注目されているバイオインフォマティクスについて、その最新の研究を概観し理解を深めることを目的とし、それぞれ専門の異なる複数名の講師によるリレー方式で実施する。講義は、バイオインフォマティクスの全体像をまず把握し、その後、バイオインフォマティクスの解析対象である「配列・構造・機能」におけるバイオインフォマティクスの基礎、バイオインフォマティクスに用いられる物理化学的手法である「分子動力学・量子化学計算」の基礎、そして解析の基礎をなすデータベースについて理解できるように日程を組んだ。基本的には各回完結であるが、初日の講義で、それらが相互に関連することが理解でき、聴講を重ねるにしたがい、理解を深めることを目標にする。成績評価は、最終日に行う試験の成績により行う。

■授業の到達目標:

バイオインフォマティクスにおける各分野の基礎と最新の研究、基礎となっている情報科学技術を知り、研究のあるべき方向性や将来性について考察できるようになる事。