2021年度 バイオサイエンスにおけるビッグデータ (4064)

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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	Ⅲ	履修登録システム	使用する
履修登録期間	2021/10/14～2021/11/04	履修取消期限	2021/11/17

教育プログラム別の履修区分

プログラム名	IS	CB	BS	BN	MS	CP	DS
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、基盤科目及び専門科目から１２単位以上履修すること。 ・課題研究を履修する場合は、基盤科目及び専門科目から１４単位以上履修すること。 ・コア科目の履修方法については、入学年次の教育課程表の（2）履修方法を参照すること。

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研究成果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。本科目ではバイオサイエンス領域におけるビッグデータの利用について俯瞰し、包括的に理解することを目標とする。 【学修到達目標】 1) バイオサイエンスのビッグデータの例について説明、記述できる。 2) ビッグデータの解析手法について整理、議論ができる。 3) ビッグデータからの知識発見について俯瞰、表現できる。 4) ビッグデータに関する簡単な解析ができる。
授業概要／指導方針	【授業概要／指導方針】 まず、バイオサイエンスにおけるビッグデータ利用について概説し、具体的なデータソースの入手法などを学ぶ。さらにＤＮＡ配列、タンパク質、代謝物、文献、医療情報などのデータベースの歴史と現状を理解しの歴史と現状を理解し、オントロジーや機械学習によるデータ活用技術を学ぶ。 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

回数	日付 [時間]	担当教員	テーマ	内容
1	11/15 [2]	TBA	TBA	TBA
2	11/17 [2]	TBA	TBA	TBA
3	11/19 [2]	TBA	TBA	TBA
4	11/24 [2]	TBA	TBA	TBA
5	11/26 [2]	TBA	TBA	TBA
6	11/30 [2]	TBA	TBA	TBA
7	12/2 [2]	TBA	TBA	TBA
8	12/6 [2]	TBA	TBA	TBA

授業日程

回数	日付	時間	講義室	備考
1	11/15	2	L2（IS）
2	11/17	2	L2（IS）
3	11/19	2	L2（IS）
4	11/24	2	L2（IS）
5	11/26	2	L2（IS）
6	11/30	2	L2（IS）
7	12/2	2	L2（IS）
8	12/6	2	L2（IS）

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。 ・評価は、毎回のミニテスト(50％)、期末レポート(50％)によって行う。 ・バイオサイエンスにおけるビッグデータ解析の基本概念の理解、専門知識の習得を基準とする。
関連科目	バイオDXプログラミング演習 I & II、バイオDXデータ処理演習Ⅰ & II、バイオサイエンスにおける統計と数理
関連学位	理学、工学、バイオサイエンス
注意事項	特になし

授業関連URL

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配布資料

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