マルチオミックス解析から得られる多様かつ膨大な生物情報を解析することで、どのような知識を得ることができるのか。コンピュータを駆使したバイオインフォマティクスの基礎から応用までを理解し、単なるツールとしての技術の習得ではなく、膨大な情報から新たな仮説を導くための論理を習得することを目標とする。
1) 遺伝子の塩基配列およびアミノ酸配列から情報を読み解く基礎としての分子進化学を理解する。
2) 遺伝子配列およびゲノム配列を比較することにより得られる知識を理解する。
3) 配列解析における解析アルゴリズムを理解する。
4) マルチオミックス解析の基礎および応用を理解する。
バイオインフォマティクス
✔ 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) |
各回の学習目標をよく読み,予習・復習を行って下さい。
授業計画 | 課題 | |
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第1回 | イントロダクション | バイオインフォマティクスの概要を理解する |
第2回 | 分子進化学基礎 | 分子進化の基礎を理解する |
第3回 | アミノ酸配列の分子進化 | アミノ酸配列解析の基礎を理解する |
第4回 | 塩基配列の分子進化 | 塩基配列解析の基礎を理解する |
第5回 | 遺伝子配列解析およびゲノム配列解析の基礎 | ゲノム配列解析の基礎を理解する |
第6回 | 比較ゲノム解析 | 比較ゲノム解析の基礎を理解する |
第7回 | マルチオミックス解析 | マルチオミックス解析の基礎を理解する |
第8回 | 解析アルゴリズム1(グリーディーアルゴリズムほか) | グリーディーアルゴリズムを理解する |
第9回 | 解析アルゴリズム2(パターンマッチングほか) | パターンマッチングアルゴリズムを理解する |
第10回 | 代謝ネットワーク解析1(データベース) | 代謝データベースを理解する |
第11回 | 代謝ネットワーク解析2(グラフ理論) | グラフ理論の基礎を理解する |
第12回 | 代謝ネットワーク解析3(クロスオミックス) | クロスオミックス解析を理解する |
第13回 | データマイニング1(多変量解析ほか) | 多変量解析を理解する |
第14回 | データマイニング2(HMMほか) | HMMを理解する |
第15回 | データマイニング3(ベイズ統計ほか) | ベイズ統計の基礎を理解する |
特になし
"バイオインフォマティクスのためのアルゴリズム入門" Jones他, 共立出版, 2007年。"Molecular Evolution and Phylogenetics" Nei他, Oxford Univ. Press, 2000年。"バイオインフォマティクスの数理とアルゴリズム" 阿久津他, 共立出版, 2007年。
各回レポートを課し評価する。
なし