科目区分 | 一般科目 | 教職科目 | 指定なし |
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単位数 | 1 | 選択・必修・自由 | 自由 |
授業形態 | 演習 | 主な使用言語 | 日本語 |
開講時期 | Ⅰ | 履修登録システム | 使用する |
履修登録期間 | 2021/04/13~2021/05/14 | 履修取消期限 | 2021/06/07 |
プログラム名 | IS | CB | BS | BN | MS | CP | DS |
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履修区分 | △ | △ | △ | △ | △ | △ | △ |
コア科目 | - | - | - | - | - | - | - |
履修方法 |
担当責任教員 | 遠藤 求 |
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担当教員 | 作村諭一、峠隆之 |
教育目的/学修到達目標 | 【教育目的】 バイオサイエンス領域の研究に携わる上で、実測データの解析に必要な基礎的概念を理解することを重視するとともに、Microsoft Excelを用いたデータ解析法の基礎を学ぶ。また、学んだ内容をもとに実践的かつ応用的な思考が可能となるように演習を行う。特に、トランスクリプトームデータやメタボロミクスデータなどの実測データの解析を行うための基礎を学び、バイオサイエンス領域における研究活動にデータ解析に必要な基礎知識の習得を目標とする。 【学修到達目標】 1) Microsoft Excelを用いたデータ解析に必要な基礎知識(グラフ作成、関数、条件式、検索、平均、分散、検定、標準化法、データ解析の自動化など)を習得する。 2) それぞれのExcel関数について説明、記述できる。 3) 生体サンプルから得られた実測データの性質と解析目的に沿ったデータ標準化法を判断できる。 |
授業概要/指導方針 | 【授業概要/指導方針】 バイオサイエンス領域の研究では、様々な性質をもつデータを用いて解析する必要がある。本講義では、生体サンプルから得られた実測データをMicrosoftExcelを用いて解析する際に必要な基礎的概念やExcelの関数や機能を紹介することで、学んだ内容をもとに実践的かつ応用的な思考が可能となるように演習を行い、理解を 深め、知識を定着させる。 インタラクティブな授業をおこない、バイオサイエンス研究の活動に必要なデータ解析手法の習得を目的とした指導を行う。 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 |
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回数 | 日付 [時間] | 担当教員 | テーマ | 内容 |
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1 | 6/4 [5] | 作村 諭一 | Excelの操作と関数(1) | Excel の編集操作と簡単な関数(ソート、最大、最小、合計、平均など)について解説する。 |
2 | 6/7 [5] | 作村 諭一 | Excelの関数(2) | 特に検索に関する関数を解説する。条件つきカウント、文字列の検索とその結果に基づく情報抽出、参照方法の違い(絶対/相対)などについて解説する。 |
3 | 6/9 [5] | 作村 諭一 | Excel のフィルターとグラフ化 | データを条件で絞り込む方法、およびグラフ化する方法について解説する。 |
4 | 6/11 [5] | 作村 諭一 | Excel による基本統計 | 分散、標準偏差、標準誤差、検定等の算出方法について解説する。 |
5 | 6/14 [5] | 峠 隆之 | 実測データの標準化 | 生体サンプルから得られた実測データを種類別に解説する。とくにトランスプリプトームデータやメタボロミクスデータを例に、データの性質と解析目的に沿ったデータ標準化法を交えて解説する。 |
6 | 6/16 [5] | 峠 隆之 | データ解析の自動化 | 実測データの解析の自動化について解説する。とくにグラフ作成の自動化や配列数式、例外処理などについて解説する。 |
7 | 6/18 [5] | 峠 隆之 | データフォーマットと情報抽出 | 遺伝子データベースなどから得られたデータの情報抽出法について解説する。とくに遺伝子リストなどのデータを例に、文字列の性質と目的に沿ったデータ抽出法を解説する。 |
8 | 6/21 [5] | 峠 隆之 | データ解析演習 | 実測データやデータベースからの情報を用いた解析演習を行う。トランスプリプトームデータ、メタボロミクスデータや遺伝子リストを用いて、グラフ作成の自動化や統計解析などを行う。 |
回数 | 日付 | 時間 | 講義室 | 備考 |
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1 | 6/4 | 5 | Rethink バイオサイエンス大講義室〔L11〕 | |
2 | 6/7 | 5 | Rethink バイオサイエンス大講義室〔L11〕 | |
3 | 6/9 | 5 | Rethink バイオサイエンス大講義室〔L11〕 | |
4 | 6/11 | 5 | Rethink バイオサイエンス大講義室〔L11〕 | |
5 | 6/14 | 5 | Rethink バイオサイエンス大講義室〔L11〕 | |
6 | 6/16 | 5 | Rethink バイオサイエンス大講義室〔L11〕 | |
7 | 6/18 | 5 | Rethink バイオサイエンス大講義室〔L11〕 | |
8 | 6/21 | 5 | Rethink バイオサイエンス大講義室〔L11〕 |
テキスト | 特に指定しない |
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参考書 |
履修条件 | Excelが使えるノートPCを持参すること(持っていない場合は事務室で借りられます) https://ad-info.naist.jp/gakusei/gakumu_kankei/lending_laptop/Conditions_laptop.pdf |
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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。 ・評価は出席と最終回の演習テストにより評価する。 ・バイオサイエンスにおけるデータ処理の基本概念の理解、Microsoft Excelの基礎知識の習得を成績基準とする。 |
関連科目 | 情報生命科学、バイオDXデータ処理演習Ⅱ (1033) |
関連学位 | バイオサイエンス |
注意事項 | 特になし |
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