本講義では、生命科学と情報科学の融合により誕生したバイオインフォマティクス(生命情報学)の基礎を学習する。
櫻井:担当日12/6, 12/13, 12/17, 12/20。生命情報学の一分野である生物計算科学を学ぶために必要な物理数学を教授する。
山田:担当日11/29, 12/3, 12/10。配列アライメント、配列アライメントの確率・統計理論、系統推定
北尾:担当日12/24, 1/7, 1/10, 1/14, 1/21, 1/24, 1/28, 1/31。生命の微視的状態の情報と巨視的状態の情報を結びつける統計力学を学ぶ。
櫻井:熱力学、量子力学および解析力学の初歩の問題が解けるようになる
山田:配列アライメント、配列アライメントの確率・統計理論、系統推定
北尾:統計力学の基礎を通して、生命の微視的状態の情報と巨視的状態の情報の関係を理解する
生命情報学、データベース、配列解析、系統解析
微積分、熱力学、固有値問題、変分法、解析力学、量子化学、統計力学
✔ 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) |
授業では各回のトピックについて説明を行ない、必要に応じて課題を出し理解を深める。
授業計画 | 課題 | |
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第1回 | 配列アライメント(山田1) | 配列アライメント |
第2回 | 配列アライメントの確率・統計理論(山田2) | 配列アライメントの確率・統計理論 |
第3回 | 微積分と熱力学(櫻井1) | 微積分と熱力学について理解する |
第4回 | 系統推定(山田3) | 系統推定 |
第5回 | 演算子と固有値問題(櫻井2) | 演算子と固有値問題について学ぶ |
第6回 | 変分法と解析力学(櫻井3) | 変分法と解析力学について学ぶ |
第7回 | 変分法と量子化学(櫻井4) | 変分法と量子化学について学ぶ |
第8回 | 微視的状態と確率(北尾1) | 確率の基礎と生物の微視的状態を理解する |
第9回 | 統計集団の基礎1(北尾2) | 統計集団について理解する |
第10回 | 統計集団の基礎2北尾3) | 統計集団について理解する |
第11回 | 統計集団の応用(北尾4) | 統計集団のいくつかの応用例について理解する |
第12回 | 生体高分子の構造形成モデル(北尾5) | 生体高分子の古典的な構造形成モデルについて理解する |
第13回 | 分子動力学法(北尾6) | 分子動力学法の概要について理解する |
第14回 | ブラウン運動と揺動散逸定理(北尾7) | ブラウン運動と揺動散逸定理の概要について理解する |
第15回 | マルコフモデルとモンテカルロ法(北尾8) | マルコフモデルとモンテカルロ法の概要について理解する |
特になし。
日本バイオインフォマティクス学会(編)「バイオインフォマティクス入門」 ISBN-13: 978-4766422511
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」 ISBN-13: 978-4895924269
課題と期末試験により評価する
特になし