- 開講元
- 知能情報コース
- 授業形態
- 講義 (ハイフレックス型)
- メディア利用科目
- 曜日・時限(講義室)
- 火5-6(W8E-307 (W833)，G1-106 (G112)) 金5-6(W8E-307 (W833)，G1-106 (G112))
- クラス
- -
- 科目コード
- ART.T543
- 単位数
- 2
- 開講年度
- 2023年度
- 開講クォーター
- 1Q
- シラバス更新日
- 2023年4月7日
- 講義資料更新日
- -
- 使用言語
- 英語
- アクセスランキング
-
media
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、化学情報学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、化学情報学、計算生物学
学生が身につける力(ディグリー・ポリシー)
| ✔ 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
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 | 概要、ペアワイズ配列アラインメント | 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 | クラスタリング、進化系統樹 | 階層クラスタリング、距離行列、ブートストラップ |
| 第3回 | 多重配列アラインメント、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 |
| 第4回 | 配列モチーフ（続）、コード領域予測 | マルコフモデル、隠れマルコフモデル |
| 第5回 | データベースからの相同性検索 | E値、P値、FASTA、BLAST、PSI-BLAST |
| 第6回 | データベースからの相同性検索（続）、配列アセンブリ | BLAT、GHOST、ハミルトン経路、オイラー経路 |
| 第7回 | タンパク質構造比較、分類 | タンパク質構造、構造ー機能相関、構造比較、構造分類 |
| 第8回 | タンパク質二次構造予測 | 機械学習ベースの構造予測手法 |
| 第9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10回 | ドッキングシミュレーション | 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11回 | 分子シミュレーション | 分子動力学法、量子化学計算 |
| 第12回 | 化合物検索、比較 | SMILES、SMART、分子フィンガープリント、最大共通部分構造 |
| 第13回 | 化合物活性予測 | Neural fingerprint, グラフ畳み込みネットワーク |
| 第14回 | 化合物デザイン | 生成モデル、VAE、GAN、深層強化学習 |
授業時間外学修（予習・復習等）
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を30分程度と復習（課題含む）を120分程度を目安に行うこと。
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
連絡先（メール、電話番号） ※”[at]”を”@”(半角)に変換してください。
秋山 泰： akiyama[at]c.titech.ac.jp
石田 貴士： ishida[at]c.titech.ac.jp
