2025年度 (最新) 学院等開講科目生命理工学院生命理工学系

生命情報学

開講元: 生命理工学系
担当教員: 北尾彰朗 / 山田拓司 / 佐藤健吾 / 瓜生耕一郎 / 伊藤武彦
授業形態: 講義 (対面型)
メディア利用科目: -
曜日・時限 (講義室): 火3-4 (M-103(H114)) / 金3-4 (M-103(H114))
クラス: -
科目コード: LST.A246
単位数: 200
開講時期: 2025年度
開講クォーター: 4Q
シラバス更新日: 2025年9月8日
使用言語: 日本語

シラバス

授業の目的（ねらい）、概要

本講義では、生命科学・情報科学の融合により誕生したバイオインフォマティクス（生命情報学）の基礎を学習する。
北尾：生命の微視的状態の情報と巨視的状態の情報を結びつける統計力学を学ぶ。（3回）
佐藤：生命情報学におけるデータサイエンスの基礎を理解する。（3回）
瓜生：生命科学で用いられる数理モデルの基礎を理解する（3回）
山田：メタゲノム解析の基盤となるバイオインフォマティクスの基礎の理解（3回）
伊藤：ゲノム解析の基盤となるバイオインフォマティクスの基礎の理解（2回）

到達目標

北尾：統計力学と生命現象の関係の理解
佐藤：データサイエンス・機械学習の基礎を理解
瓜生：生命科学で用いられる数理モデルの概要の理解
山田：メタゲノム解析の基盤的知識の理解
伊藤：ゲノム解析の基盤的知識の理解

キーワード

生命情報学、データサイエンス、データベース、配列解析、系統解析、機械学習、メタゲノム、
数理モデル、熱力学、統計力学

学生が身につける力

専門力
教養力
コミュニケーション力
展開力 (探究力又は設定力)
展開力 (実践力又は解決力)

授業の進め方

授業では各回のトピックについて説明を行ない、必要に応じて課題を出し理解を深める。

授業計画・課題

	授業計画	課題
第1回	生命の微視的状態とその確率	確率の基礎と微視的状態の関係を理解する
第2回	統計集団の基礎	統計集団について理解する
第3回	統計集団の応用	統計集団のいくつかの応用例について理解する
第4回	統計データ解析（主成分分析、回帰分析、正準相関分析）	基礎的な統計データ解析手法を理解する
第5回	隠れマルコフモデル	確率モデルによる配列解析の基礎を理解する
第6回	機械学習の基礎	機械学習の生命科学分野での応用事例
第7回	生命科学における数理モデリング (イントロ)	生命科学での数理モデルの必要性を理解する
第8回	細胞内の遺伝子発現制御のモデリング	細胞内の様々な遺伝子制御ネットワークモチーフの機能を理解する
第9回	細胞集団の協調現象のモデリング	細胞集団の同期現象と集団運動を理解する
第10回	メタゲノム解析１：概論	メタゲノム解析の基本概念とその研究意義を理解する
第11回	メタゲノム解析２：公共データとその利用	公共メタゲノムデータベースの構造と活用方法を理解する
第12回	メタゲノム解析３：微生物群集構造の推定	微生物群集構造の推定法とそのアルゴリズムを理解する
第13回	配列情報解析の概要・配列アライメント	配列情報解析の基礎および配列アライメントについて理解する
第14回	配列情報解析の概要・配列アライメント	配列データベースと相同性検索について理解する

準備学修(事前学修・復習)等についての指示

学修効果を上げるため，教科書や配布資料等の該当箇所を参照し，「毎授業」授業内容に関する予習と復習（課題含む）をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。

教科書

特になし。

参考書、講義資料等

日本バイオインフォマティクス学会（編）「バイオインフォマティクス入門」 ISBN-13: 978-4766422511
マウントデービッド W. (著)「バイオインフォマティクスゲノム配列から機能解析へ第2版」 ISBN-13: 978-4895924269

成績評価の方法及び基準

授業中に課す課題やレポートで評価する

履修の条件・注意事項

特になし