- 学部・研究科
Faculty/Graduate School - 理工学研究科
- 時間割コード
Course Code - 93977
- 科目名
Course title
サブテーマ
Subtitle - Mバイオインフォマティクス特論
- 授業形態/単位
Term/Credits - クラス
Class -
- 秋/2
- 担任者名
Instructor - 阿久津 達也/矢田 哲士
- 曜限
Day/Period - 金4
- 授業概要
Course Description
到達目標
Course Objectives -
言語 / Language
日本語(Japanese)
授業概要 / Course Description
近年、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。また、生命をシステムとして解析・理解し、それを創薬や治療などに活かしていこうというシステム生物学も発展しつつある。これらの大量のデータを解析するとともに、システムの数理モデル化やシミュレーションを行うための技術であるバイオインフォマティクスに関して、先端的な研究トピックとその原理・方法などについて説明する。
到達目標 / Course Objectives
バイオインフォマティクスにおける先端的な内容、特に、次世代シーケンサーデータ解析、タンパク質相互作用解析、代謝ネットワーク解析、遺伝子ネットワーク解析などに関する最新の研究動向を理解し、自らの研究に役立てる素養を身につけるとともに、バイオインフォマティクスにおけるアルゴリズムの情報科学的な解析手法について理解する。
- 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 ゲノム解析1
第3回 ゲノム解析2
第4回 遺伝子発見アルゴリズム1
第5回 遺伝子発見アルゴリズム2
第6回 転写制御の情報解析1
第7回 転写制御の情報解析2
第8回 生物学の大問題に挑む
第9回 文字列アルゴリズム１
第10回 文字列アルゴリズム２
第11回 タンパク質情報解析
第12回 人工知能とバイオインフォマティクス
第13回 代謝ネットワーク解析
第14回 遺伝子ネットワーク解析
第15回 ネットワーク生物学授業時間外学習 / Expected work outside of class
授業資料、ノートを読み返し、授業内容の理解に努めるよう復習をすること。
- 成績評価の方法・基準
Grading Policies /
Evaluation Criteria -
方法 / Course Content
定期試験を行わず、平常試験(小テスト・レポート等)で総合評価する。レポート５０％、平常試験（出席および講義中の質疑応答）５０％で総合評価する。
基準 / Evaluation Criteria
６０％で合格とする。
- 教科書
Textbooks
-
参考書
References 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 藤 博幸（編） はじめてのバイオインフォマティクス 講談社
- 備考
Other Comments 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）
なお、講義の前半は矢田が担当し、初回および後半は阿久津が担当する予定である