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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特論:配列解析のためのアルゴリズム入門(領域別コース:Bio x IT コース(産総研・早大連携))

本科目の対象は早稲田大学の学生のみです。
コースナビを通じて、科目履修期間中に科目登録を行うことが必須であり、定員を設けているため定員オーバーの場合は選抜されます。
本科目は後期の科目登録となります。

■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。

■担当教員:浜田 道昭
■単位数:2
■授業日程:未定
■講義内容: 序論
ペアワイズアラインメント(スコアリングモデル)
大域アラインメント,Needleman-Wunshアルゴリズム
ローカルアラインメント,Smith-Watermanアルゴリズム
その他のアラインメントアルゴリズム
BLAST, FASTA等のヒューリスティックを用いたアラインメントアルゴリズム
隠れマルコフモデル(1)HMM・Viterbiアルゴリズム
隠れマルコフモデル(2)前向き・後ろ向きアルゴリズムとBaum-Welchアルゴリズム
隠れマルコフモデルを用いたアラインメント(1)ペアHMMとペアワイズアラインメント
隠れマルコフモデルを用いたアラインメント(2)プロファイルHMMとマルチプルアラインメント【時間がある場合】
発展的な話題
上記に加えて、2回程度の演習回(実装および演習課題について取り組む)を行う予定である。
■シラバス:

https://www.wsl.waseda.jp/syllabus/JAA104.php?pKey=5301051038012019530105103853&pLng=jp

申込みは締め切りました

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