| 授業科目名 | 年度 | 学期 | 開講曜日・時限 | 学部・研究科 | 全担当教員 | 単位数 |
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| 30136:[2025 秋セメスター]バイオインフォマティクス(MA) | 2025 | 秋セメスター | 木1 | 生命科学部 | 塩生 くらら、冨樫 祐一 | 2 |
キャンパス
授業施設
授業で利用する言語
授業の概要と方法
受講生の到達目標
事前に履修しておくことが望まれる科目
授業スケジュール
| 授業回数/ 担当教員(複数担当の場合) |
テーマ |
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| キーワード・文献・補足事項等 | |
本科目は+R授業対象科目。第12回に+R授業を実施。詳細はmanaba+Rを参照 |
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| 1 / 塩生 | バイオインフォマティクスを学ぶための分子生物学基礎 |
導入
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| 2 / 塩生 | 配列解析 |
相同タンパク質、機能の保存とモチーフ、アラインメント、機能予測
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| 3 / 塩生 | 分子系統解析 |
遺伝子多様化の分子機構、分子系統樹
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| 4 / 塩生 | タンパク質の立体構造解析(1) |
タンパク質立体構造、分類、比較
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| 5 / 塩生 | タンパク質の立体構造解析(2) |
タンパク質立体構造、分類、比較
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| 6 / 塩生 | 次世代シーケンサー(NGS)データ概論 |
次世代シーケンサー、原理、データの特徴、利用例
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| 7 / 塩生 | ゲノム解析 |
ゲノムの特徴、比較ゲノム
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| 8 / 塩生 | トランスクリプトーム解析 |
マイクロアレイ技術、RNAseq解析、ncRNA解析
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| 9 / 塩生 | NGSを用いた応用解析 |
エピゲノム解析、メタゲノム解析
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| 10 / 塩生 | プロテオーム解析 |
インタラクトーム解析、プロテオーム同定、計算プロテオミクス
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| 11 / 塩生 | データベース |
データベースの歴史、データ形式、使い方
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| +R授業 / 冨樫 | 導入(補足) |
そもそもbioinformaticsとは? |
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| 12 / 冨樫 | フェノーム解析 (1) |
バイオイメージインフォマティクス(導入)、画像取得、画像処理、定量解析
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| 13 / 冨樫 | フェノーム解析 (2) |
人工知能、機械学習、ニューラルネットワーク、深層学習
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| 14 / 冨樫 | フェノーム解析 (3) |
画像取得・解析に関連した技術、画像解析・機械学習の応用例
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授業実施形態
授業外学習の指示
本授業の内容を理解し、知見を広めるには参考図書・文献に当たり、積極的な授業外の学習を進め、予習・復習する姿勢が望まれる。
成績評価方法
| 種別 | 割合(%) | 評価基準等 |
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| 定期試験(筆記) | 70 | 授業で扱った内容について、定期試験で評価する。 |
| レポート試験 (統一締切日を締切とするレポート) |
0 | |
| 上記以外の試験・レポート、平常点評価 (日常的な授業における取組状況の評価) |
30 | 授業への参加状況で評価する。
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成績評価方法(備考)
受講および研究に関するアドバイス
教科書
| 書名 | 著者 | 出版社 | ISBNコード | 備考 |
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| よくわかるバイオインフォマティクス入門 | 藤 博幸 | 講談社 | 978-4-06-513821-2 |
教科書(使用頻度、その他補足)
参考書
参考書(使用頻度、その他補足)
参考になるwwwページ
授業内外における学生・教員間のコミュニケーションの方法
備考
URL:https://secure.ritsumei.ac.jp/students/pathways-future/course/curriculum.html/