授業科目詳細

2025 年度の講義概要のデータベースを検索します。カリキュラムツリーへのリンク

科目名 Course title サブテーマ Subtitle

バイオインフォマティクス論

授業形態/単位 Term/Credits クラス Class

秋/2

授業概要 Course Description 到達目標 Course Objectives

授業種別 / Teaching Types: 講義（対面型）
言語 / Language: 日本語(Japanese)
授業概要 / Course Description: 次世代シーケンサーを始めとするバイオテクノロジーの急速な進展により、ゲノム配列、タンパク質配列、タンパク質立体構造、遺伝子発現データなどの多様なデータが大量に生成されつつある。
本講義では、これらの大量情報からコンピュータを用いて有効な情報を抽出し、生物学や生物工学の研究を向上させる技術であるバイオインフォマティクスについて、生物学的・情報科学的原理とその応用について説明する。
到達目標 / Course Objectives: ①知識・技能の観点
配列アラインメント解析、バイオデータの統計解析、進化系統樹解析、RNA・タンパク質高次構造解析、代謝工学、化合物データ解析、遺伝子発現データ解析、人工知能技術、ネットワーク解析について理解する。
②思考力・判断力・表現力等の能力の観点
上記項目を実際の生物学データの解析に応用するための基礎を習得する。
③主体的な態度の観点
授業に積極的に参加するとともに、講義で紹介したソフトウェアツールなどを⾃主的に利⽤する。
授業手法 / Teaching Methods: ・教員による資料等を用いた説明や課題等へのフィードバック

授業計画 Course Content

授業計画 / Course Content: 第1回バイオインフォマティクス概論
第2回分子進化の中立説
第3回配列アラインメント
第4回ホモロジー検索
第5回機能配列の発見
第6回遺伝子の発見
第7回配列の進化速度
第8回進化系統樹解析
第9回タンパク質立体構造解析
第10回 RNA二次構造予測
第11回代謝フラックス解析
第12回化合物活性予測
第13回遺伝子発現データ解析
第14回人工知能技術応用
第15回ネットワーク解析
授業時間外学習 / Expected work outside of class: 授業資料を読み返し、授業内容の理解に努めるよう復習をすること。授業で紹介したソフトウェアツールなどを⾃主的に試してみるよう努めること。

成績評価の方法・基準・評価 Grading Policies / Evaluation Criteria

方法 / Grading Policies: 定期試験（筆記試験）の成績と平常成績で総合評価する。
定期試験（70%）、平常成績（主に出席点・30%）。
なお、10回以上出席したもののみが成績評価の対象となる。
基準・評価 / Evaluation Criteria・Assessment Policy: 総合評価の合計点が100点満点換算の60点以上で合格とする。
①知識・技能の観点
②思考力・判断力・表現力等の能力の観点
両者とも定期試験により講義で説明した解析⼿法などが正しく理解できているかを評価する。
③主体的な態度の観点
主に出席点で評価する。

参考書 References: 藤　博幸（編）　　はじめてのバイオインフォマティクス　　講談社　　
阿久津達也　　バイオインフォマティクスの数理とアルゴリズム　　共立出版

担任者への問合せ方法 Instructor Contact: 質問などがあれば、電子メールで連絡。
takutsu@kuicr.kyoto-u.ac.jp　（阿久津達也）
ytetsu@bio.kyutech.ac.jp （矢田哲士）