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2022年度 データサイエンスによる生物学 (4134)

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科目区分 専門科目 教職科目 理科
単位数 1 選択・必修・自由 選択
授業形態 講義 主な使用言語 英語
開講時期 履修登録システム 使用する
履修登録期間 2022/10/07~2022/10/28 履修取消期限 2022/11/18

教育プログラム別の履修区分

プログラム名 IS BS MS DS DGI
履修区分
コア科目 C
履修方法 ・修士論文研究又は特別課題研究を履修する場合は、序論科目、基盤科目及び専門科目から14単位以上履修すること。
・課題研究を履修する場合は、序論科目、基盤科目及び専門科目から16単位以上履修すること。

授業科目概要

担当責任教員 作村 諭一
担当教員 作村諭一
教育目的/学修到達目標 【教育目的】
ゲノム研究がもたらした技術革新は21世紀に入り、システム生物学、合成生物学と新たな方向へと急速に展開されてきた。そこから生み出されるデータは生物学としての蓄積から医療、物質生産、環境保全など幅広い分野での応用技術へと急速な広がりをみせている。本科目ではデータサイエンスの枠組みで生物学の解明を目指す研究について俯瞰し、包括的に理解することを目標とする。


【学修到達目標】
1) バイオサイエンスにおけるデータサイエンスの利用例について説明、記述できる。
2) データサイエンスの解析手法について整理、議論ができる。
3) データサイエンスからの知識発見について俯瞰、表現できる。
4) データサイエンスの簡単な手法が扱える。
授業概要/指導方針 【授業概要/指導方針】
DNA配列、タンパク質、代謝物、文献、医療情報などのデータをデータサイエンスの手法を用いて解析する最新の研究について、学外研究者による講義を行う。具体的なデータソースの入手法、適用したアルゴリズム、可視化、得られた生物学的知見などを学ぶ。さらに今後のデータサイエンス応用の展望について考察する。


【授業時間外学修(予習・復習等)の目安】
各回毎に授業内で与えられたAssignmentの予習2時間
各回毎に復習2時間程度

クラス情報



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授業計画

[1限目 9:20-10:50] [2限目 11:00-12:30] [3限目 13:30-15:00] [4限目 15:10-16:40] [5限目 16:50-18:20] [6限目 18:30-20:00]
回数 日付 [時間] 担当教員 テーマ 内容
1 11/16 [2] To Be Determined To Be Determined
2 11/18 [2] To Be Determined To Be Determined
3 11/22 [2] To Be Determined To Be Determined
4 11/25 [2] To Be Determined To Be Determined
5 12/1 [2] To Be Determined To Be Determined
6 12/5 [2] To Be Determined To Be Determined
7 12/7 [2] To Be Determined To Be Determined
8 12/9 [2] To Be Determined To Be Determined

授業日程

[1限目 9:20-10:50] [2限目 11:00-12:30] [3限目 13:30-15:00] [4限目 15:10-16:40] [5限目 16:50-18:20] [6限目 18:30-20:00]
回数 日付 時間 講義室 備考
1 11/16 2 L12(BS)
2 11/18 2 L12(BS)
3 11/22 2 L12(BS)
4 11/25 2 L12(BS)
5 12/1 2 L12(BS)
6 12/5 2 L12(BS)
7 12/7 2 L12(BS)
8 12/9 2 L12(BS)

テキスト・参考書

テキスト 特に指定しない。
参考書 細胞の分子生物学 原書第5版(ニュートンプレス)
 Practical Bioinformatics (Garland Science)

その他

履修条件 特になし
オフィスアワー Eメールで連絡の上、日時を決める
成績評価の方法と基準 5段階(秀・優・良・可・不可)で評価する。
各回の内容をまとめたレポート(50%)と期末レポート(50%)の合計を基本として評価

◆各回のレポートについて
・内容: 各回の講義の要点を短くまとめる(数行程度)
・提出先: report-d2b@dsc.naist.jp にメールで送付
・メール名:「student ID_first name_last name_#」で統一 (例):123456_taro_naist_1
 #は講義回数のこと
・レポート形式:メール本文内にテキストで記述
・期限:講義後1週間以内
・問い合わせ先:report-d2b@dsc.naist.jp

◆期末レポートについて:
・内容:少なくとも2つ以上の講義の内容に関連する研究をまとめる(図表込みA4用紙2枚程度)。
・提出先:NAISTレポート提出システム(https://nrss.naist.jp)
  "バイオサイエンスにおけるビッグデータ / Big data in Bioscience [ID:4134]
・ファイル名:「student ID_first name_last name」で統一 (例):123456_taro_naist
・レポート形式:WordからPDFに変換して提出
・期限:最終回の講義後2週間以内
・問い合わせ先:report-d2b@dsc.naist.jp
関連科目 データサイエンス基礎、デジタルグリーンプログラミング演習、デジタルグリーンデータ処理演習、データサイエンス論、バイオサイエンスにおける統計と数理、数理生命科学
関連学位 理学、工学、バイオサイエンス
注意事項

授業関連URL



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配布資料



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