年度 |
2025年度 |
開講部局 |
統合生命科学研究科博士課程前期 |
講義コード |
WI101500 |
科目区分 |
専門的教育科目 |
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 |
坊農 秀雅 |
担当教員名 (フリガナ) |
ボウノウ ヒデマサ |
開講キャンパス |
双方向 |
開設期 |
1年次生 後期 セメスター(後期) |
曜日・時限・講義室 |
(後) 集中:オンライン |
授業の方法 |
演習 |
授業の方法 【詳細情報】 |
オンライン(オンデマンド型) |
講義中心、演習中心 |
単位 |
2.0 |
週時間 |
|
使用言語 |
B
:
日本語・英語 |
学習の段階 |
6
:
大学院専門的レベル
|
学問分野(分野) |
26
:
生物・生命科学 |
学問分野(分科) |
04
:
生命科学 |
対象学生 |
ゲノム編集先端人材育成プログラム履修学生(卓越大学院) |
授業のキーワード |
SDG_04, SDG_09, バイオインフォマティクス、生命科学データ解析、ゲノム解析技術、次世代シークエンサー、遺伝子発現解析、機能ゲノミクス、データサイエンス、データリテラシー、情報技術 |
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) | |
授業の目標・概要等 |
バイオインフォマティクスの歴史、生命科学分野の公共データベース、データの形式と大量データの取り扱い方(データリテラシー)を紹介すると共に、データ解析に利用されるさまざまなプログラムの動作原理について学ぶ。 さらに大量の塩基配列データからいかに解析して、生命科学的に有意な情報をどのように引き出すか実践的な情報技術について講義する。 |
授業計画 |
第1回 ガイダンス 第2回 バイオインフォマティクスの歴史 第3回 生命科学分野の公共データベース 第4回 ビッグデータを取り扱うためのリテラシー 第5回 公共データベースからのデータ取得 第6回 生命科学分野で使われているデータ形式 第7回 配列類似性検索 第8回 系統樹の作成とドメイン解析 第9回 次世代シークエンサーからの配列データ解析 第10回 ゲノムとトランスクリプトームのアッセンブル 第11回 発現定量(RNA-Seq)解析 第12回 バリアント解析 第13回 エピゲノム解析 第14回 メタゲノム解析 第15回 データ統合解析
4回のレポートの提出を予定している |
教科書・参考書等 |
・坊農秀雅 Dr.Bonoの生命科学データ解析 第2版 メディカルサイエンスインターナショナル 2021 ・坊農秀雅 生命科学者のための Dr.Bonoデータ解析道場 第2版 メディカルサイエンスインターナショナル 2023 ・坊農秀雅 Dr.Bonoのゲノム解読 メディカルサイエンスインターナショナル 2024 |
授業で使用する メディア・機器等 |
配付資料, Microsoft Stream, moodle |
【詳細情報】 |
|
授業で取り入れる 学習手法 |
授業後レポート |
予習・復習への アドバイス |
授業に対するアドバイスは担当教員から行われる。 |
履修上の注意 受講条件等 |
|
成績評価の基準等 |
レポート等80%(程度)及び取組態度20%(程度)により行う。 |
実務経験 |
有り
|
実務経験の概要と それに基づく授業内容 |
担当教員は参考図書にあげた多数の教科書を執筆しているほか、数多くのバイオインフォマティクス研究の経験を持つ |
メッセージ |
|
その他 |
動画などの授業資料の掲載日時(予定): 第1回: 10/6 第2回: 10/8 第3回: 10/15 第4回: 10/16 第5回: 10/20 第6回: 10/22 第7回: 10/27 第8回: 10/29 第9回: 11/5 第10回: 11/7 第11回: 11/10 第12回: 11/12 第13回: 11/17 第14回: 11/19 第15回: 11/26 (全て 8:30 に掲載予定) |
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。 |