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年度	2025年度	開講部局	情報科学部
講義コード	KA240701	科目区分	専門教育科目
授業科目名	バイオインフォマティクス
授業科目名 （フリガナ）	バイオインフォマティクス
英文授業科目名	Bioinformatics
担当教員名	江村　剛志
担当教員名 (フリガナ)	エムラ　タケシ
開講キャンパス	東広島	開設期	3年次生   前期   集中
曜日・時限・講義室	(集) 集中
授業の方法	講義	授業の方法 【詳細情報】	対面
			講義中心、演習中心、板書多用、ディスカッション、学生の発表、野外実習、作業、薬品使用
単位	2.0	週時間		使用言語	B : 日本語・英語
学習の段階	2 : 初級レベル
学問分野（分野）	25 : 理工学
学問分野（分科）	02 : 情報科学
対象学生
授業のキーワード	マイクロアレイ，クラス分類，検定
教職専門科目		教科専門科目
プログラムの中での この授業科目の位置づけ （学部生対象科目のみ）
到達度評価 の評価項目 （学部生対象科目のみ）	計算機科学プログラム （能力・技能） ・A. 情報基盤の開発技術，情報処理技術，データを分析して新しい付加価値を生む技術． データ科学プログラム （知識・理解） ・D1. 統計とデータ解析の理論体系を理解し，ビッグデータの質的／量的情報を的確かつ効率的に分析するための知識と能力． （能力・技能） ・A. 情報基盤の開発技術，情報処理技術，データを分析して新しい付加価値を生む技術． ・B. 新たな課題を自ら発見し，データに基づいた定量的かつ論理的な思考と，多角的視野と高度な情報処理・分析により，課題を解決する能力． 知能科学プログラム （能力・技能） ・A. 情報基盤の開発技術，情報処理技術，データを分析して新しい付加価値を生む技術． ・B. 新たな課題を自ら発見し，データに基づいた定量的かつ論理的な思考と，多角的視野と高度な情報処理・分析により，課題を解決する能力． ・D2. 人工知能やIoTなどの応用や発展に寄与できる情報処理能力やデータ分析能力．
授業の目標・概要等	DNAマイクロアレイなどの遺伝子発現量を解析するツールを理解し、関連する統計手法を学ぶ。 高次元遺伝子発現量を用いて、疾患の有無、疾患の分類、生存予後などを予測する統計手法を学ぶ。
授業計画	第1回 DNAマイクロアレイ 第2回 マイクロアレイ実験 第3回 クラス分類 第4回 t-検定による差の検出 第5回 並べ替え検定 第6回 偽陽性の制御 第7回 特徴選択 第8回 判別分析 第9回 複合共変量 第10回 決定木 第11回 クロスバリデーション 第12回 予後予測 第13回 生存時間データ 第14回 単変量Cox回帰法 第15回 生存予後予測
教科書・参考書等	Simon, R. M. et al.(2003). Design and analysis of DNA microarray investigations. Springer Science & Business Media
授業で使用する メディア・機器等
	【詳細情報】
授業で取り入れる 学習手法
予習・復習への アドバイス	統計学関連の授業を復習しておくこと。特に、回帰分析や仮説検定を理解しておくこと。Rのプログラムを復習しておくこと。
履修上の注意 受講条件等
成績評価の基準等	クイズとテストの合計点
実務経験
実務経験の概要と それに基づく授業内容
メッセージ
その他
すべての授業科目において，授業改善アンケートを実施していますので，回答に協力してください。 回答に対しては教員からコメントを入力しており，今後の改善につなげていきます。