H31年度 バイオインフォマティクス   Bioinformatics

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開講元
知能情報コース
担当教員名
秋山 泰  小長谷 明彦  石田 貴士 
授業形態
講義
曜日・時限(講義室)
火5-6(W833,G311)  金5-6(W833,G311)  
クラス
-
科目コード
ART.T543
単位数
2
開講年度
H31年度
開講クォーター
1Q
シラバス更新日
H31年4月1日
講義資料更新日
-
使用言語
英語
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講義の概要とねらい

本講義では、生命を情報システムとして据えるバイオインフォマティクスの分野を概観し、ゲノム情報解析、タンパク質構造情報解析、システムバイオロジー等の領域での最新の研究の紹介を行う。
また、その中で膨大で多様なデータから意味を抽出するために,様々な数理的技法が融合的に応用される様子を紹介し,情報工学の社会的な応用の実例を学ぶ。

到達目標

本講義の履修により以下の知識や能力を修得する。
1)バイオインフォマティクスに関する基礎知識
2)多様なデータから意味を抽出する最新の数理的手法
3)情報工学の社会的な応用の実例

キーワード

ゲノム情報解析、タンパク質構造情報解析、システム生物学、計算生物学

学生が身につける力

国際的教養力 コミュニケーション力 専門力 課題設定力 実践力または解決力
- - -

授業の進め方

毎回講義を行い、期末課題としてレポートを課す。またクラスによっては演習問題を講義時間中に課す。

授業計画・課題

  授業計画 課題
第1回 配列バイオインフォマティクス概論 ゲノム配列、配列解析の概要、大域的/局所的アラインメント
第2回 多重アラインメントと配列モチーフ 多重アラインメントの近似解法、正規表現/プロファイル行列/隠れマルコフモデルによる表現方法
第3回 データベースからの相同性検索 E値、FASTA、BLAST、PSI-BLAST, BLAT
第4回 進化系統樹の推定 距離行列法、形質状態法、ブートストラップ
第5回 遺伝子領域予測 マルコフモデル等に基づく遺伝子領域予測手法
第6回 構造バイオインフォマティクス概論 タンパク質構造、構造ー機能相関、構造比較、構造分類
第7回 タンパク質二次構造予測 機械学習ベースの二次構造予測手法
第8回 タンパク質立体構造予測 比較モデリング、立体構造予測シミュレーション
第9回 タンパク質ドッキング タンパク質間ドッキング、タンパク質-リガンドドッキング、ヴァーチャルスクリーニング
第10回 分子シミュレーション 分子動力学シミュレーション、量子化学計算
第11回 システムバイオロジー概論 生命システム,複雑ネットワーク,ネットワークバイオロジー
第12回 遺伝子発現制御ネットワーク解析 遺伝子発現,転写因子、ブーリアンネットワーク、ベイズネットワーク
第13回 代謝ネットワーク解析 代謝物,代謝パスウェイ,FLUX解析
第14回 薬物動態解析 薬物,コンパートメントモデル,PBPKモデル

教科書

授業中に資料を配布する。

参考書、講義資料等

Mount, David. Bioinformatics: Sequence and Genome Analysis (2nd edition). Cold Spring Harbor Laboratory Press; ISBN-13: 978-087969712-9

成績評価の基準及び方法

学生の知識と問題解決への応用能力を、期末レポート課題を通じて評価する。

関連する科目

  • CSC.T242 : 確率論・統計学
  • CSC.T353 : 生命情報解析
  • CSC.T272 : 人工知能
  • CSC.T352 : パターン認識

履修の条件(知識・技能・履修済科目等)

なし

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