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3

開講元: 生命理工学系
担当教員: 伊藤武彦 / 山田拓司 / 北尾彰朗 / 佐藤健吾 / 瓜生耕一郎
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7-8 (南4号館3階第二演習室) / 金7-8 (南4号館3階第二演習室)
クラス: -
科目コード: LST.A351
単位数: 200
開講時期: 2025年度
開講クォーター: 2Q
シラバス更新日: 2025年6月5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、バイオインフォマティクスについて生命情報学・生命情報学２で学んだことを演習形式で学習する。

到達目標

本講義を履修することによって次の能力を修得する。
１）生命情報学分野における情報学的手法を理解する
2）生命情報学分野における最新のトピックスを理解する

実務経験のある教員等による授業科目等

実務経験と講義内容との関連 (又は実践的教育内容)

本講義は，民間企業においてゲノム・遺伝子情報解析の実務経験を持つ教員がその実務経験を活かし，
生命情報学３が大学における基礎研究だけでなく，民間企業における各種研究にも応用可能であることが伝わるような授業を行う。

キーワード

生命情報学、データベース、配列解析、系統解析、生物物理学、機械学習、立体構造解析・予測

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

各回の授業内容をよく読み，課題の予習・復習を行って下さい。
2024年度は、実習室にて対面形式で開講予定です。

授業計画・課題

	授業計画	課題
第1回	ホモロジー検索・アライメント・系統樹作成の実習	配列情報解析の基礎を理解する
第2回	RNA-seqによる発現量解析実習	次世代シークエンサーデータの情報解析概要を理解する
第3回	機械学習プログラミング（インシリコ創薬）	Google Colab環境における機械学習プログラミング演習
第4回	機械学習プログラミング（インシリコ創薬）	Pythonにおける低分子化合物の取り扱いと機械学習の実装を理解する
第5回	機械学習プログラミング（インシリコ創薬）	バーチャルスクリーニングによるインシリコ創薬を理解する
第6回	MATLABの基礎: 発ガンプロセスのシミュレーション	確率シミュレーションの方法を理解する。
第7回	MATLABによる常微分方程式の解法: 概日リズムのシミュレーション	常微分方程式の数値解法を理解する。
第8回	MATLABによる偏微分方程式の解法: 反応拡散方程式のシミュレーション	偏微分方程式の数値解法を理解する。
第9回	タンパク質立体構造情報の基礎（実践編）	タンパク質立体構造情報の基礎を演習を通じて学ぶ
第10回	タンパク質立体構造情報のデータ解析（実践編）	タンパク質立体構造情報のデータ解析を演習を通じて学ぶ
第11回	タンパク質立体構造情報の予測（実践編）	タンパク質立体構造情報の予測を演習を通じて学ぶ
第12回	メタゲノムデータ解析実習（データ取得と前処理）	公共データの取得方法と前処理手順を実践的に理解する
第13回	メタゲノムデータ解析実習（細菌群集の系統分類と機能系解析）	細菌群集の系統分類および機能予測の実行と解析を理解する
第14回	メタゲノムデータ解析実習（群間比較と多様性解析）	群間比較と多様性解析の手法を用いた腸内環境の評価を理解する

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

T.A. ブラウン(著)「ゲノム第3版」
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」

成績評価の方法及び基準

演習への参加と各教員から出されるレポートで評価する。

履修の条件・注意事項

LST.A350 ：生命情報学2との同時履修を強く推奨する