講義内容詳細：バイオインフォマティクス

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年度/Academic Year 2021
授業科目名/Course Title (Japanese) バイオインフォマティクス
英文科目名/Course Title (English) Bioinformatics
学期/Semester 後期 単位/Credits 2
教員名/Instructor (Japanese) 諏訪 牧子
英文氏名/Instructor (English) SUWA Makiko

講義概要/Course description
　近年、ゲノム配列、タンパク質構造、遺伝子発現情報など生命情報が急増するのにともない、これら生命情報ビッグデータを計算手法で処理する方法の開発とその応用を行う学問（バイオインフォマティクス）が不可欠になっています。この講義では、バイオインフォマティクスで扱う手法の原理を紹介するのと並行し、各自がコンピュータに向かって、Web上の公共データベースやソフトウェアを扱う方法を学びます。DNAやアミノ酸配列の相同性解析、多重配列比較（マルチプルアラインメント）と系統樹解析、タンパク質の立体構造解析、アミノ酸配列情報からのタンパク質の構造や機能予測、遺伝子ネットワーク解析について学びます。
達成目標/Course objectives
実際にパソコンで、生命情報データベースの検索、相同性検索、系統樹作製、モチーフ検索、機能解析、タンパク質立体構造解析・予測、遺伝子ネットワーク解析作業を演習し自身で習得する。
履修条件（事前に履修しておくことが望ましい科目など）/Prerequisite
以下の科目は、履修しておくことが望ましい。
ただし、絶対条件ではない。
統計解析に関する科目
生命情報と生体分子
授業計画/Lecture plan
1
授業計画/Class ・講義の進め方のガイダンス　　オンライン授業（オンデマンド型）
・バイオインフォマティクス概論
事前学習/Preparation 参考文献の選定
事後学習/Reviewing ガイダンスの確認
2
授業計画/Class ・生命情報データベース概論
・実習：必要な生命情報の入手を行う。
事前学習/Preparation 事前配布資料の予習
事後学習/Reviewing 実習の復習
3
授業計画/Class ・情報手法、アルゴリズム概論。
・実習：プログラム言語Ｒを使う
事前学習/Preparation 事前配布資料の確認
事後学習/Reviewing 実習の復習
4
授業計画/Class ・ペアワイズアラインメントの原理（ダイナミックプログラミング、グローバルアラインメント、ローカルアラインメント）
事前学習/Preparation 事前配布資料の予習
事後学習/Reviewing 実習の復習
5
授業計画/Class ・配列類似性検索の原理とその評価
・実習；FASTA，BLASTなどを利用する。
事前学習/Preparation 事前配布資料の予習
事後学習/Reviewing 実習の確認
6
授業計画/Class ・マルチプルアラインメント、配列クラスタリング、系統樹作製
・実習；ClustalOを利用する。
事前学習/Preparation 事前配布資料の予習
事後学習/Reviewing 実習の復習
7
授業計画/Class ・機能モチーフの各々の表現法（正規表現、プロファイル、隠れマルコフモデル)による検索法の原理。
実習：Pfam，　InterProを利用する。
事前学習/Preparation 事前配布資料の予習
事後学習/Reviewing 実習の復習
8
授業計画/Class ・機能領域のモデル化による特徴判別器（機械学習、人工知知能、ディープラーニング、隠れマルコフモデル、サポートベクターマシン、ニューラルネットなど）の原理。
・細胞内局在予測、膜貫通へリックス予測
・実習：SignalP，PSORT，TMHMMなどの利用。
事前学習/Preparation 事前配布資料の予習
事後学習/Reviewing 実習の復習
9
授業計画/Class ・タンパク質立体構造の表現法の理解
・実習：分子グラフィックツールを利用する。
事前学習/Preparation 事前配布資料の予習
事後学習/Reviewing 実習の復習
10
授業計画/Class ・タンパク質立体構造の比較、分類　（構造アラインメント、ファミリー、フォールド）の概念を理解する。
・立体構造分類データベース、SCOP，CATHの利用。
事前学習/Preparation 事前配布資料の予習
事後学習/Reviewing 実習の復習
11
授業計画/Class ・タンパク質立体構造予測（二次構造予測法、構造認識法、比較モデリング法）
事前学習/Preparation 事前配布資料の予習
事後学習/Reviewing 実習の復習
12
授業計画/Class ・遺伝子発現情報データの表現法と、判別分類。
・判別・分類法（教師あり、なし学習法）の原理。
事前学習/Preparation 事前配布資料の予習
事後学習/Reviewing 実習の復習
13
授業計画/Class ・遺伝子ネットワーク、タンパク質ネットワークの解析法の原理。
事前学習/Preparation 事前配布資料の予習
事後学習/Reviewing 実習の復習
14
授業計画/Class ケモインフォマティクス、創薬現場への応用、遺伝子ネットワ―ク推定の基礎。
実習：化合物構造の分類判別、KEGGデータベースの利用。
事前学習/Preparation 事前配布資料の復習
事後学習/Reviewing 実習の復習
15
授業計画/Class これまでの講義を総括して理解を深める。
総合演習
事前学習/Preparation 事前配布資料の予習
事後学習/Reviewing 講義内容の復習
授業方法/Method of instruction

　本講義は対面授業（通常型）です。

１）講義日の事前に、Course Power に講義資料をアップします。あらかじめ読んで予習しておいてください。

２）演習：毎回、提出を求めます。こちらが指定する期間内に、Course Power内の レポート提出機能を使って、記述回答で提出してください。提出物の内容点をつけて、それらの合計で成績を出します。
成績評価方法/Evaluation
1 100% 学期末試験は行わず、毎回行うバイオインフォマティクスの実習の
レポートの点を総合して、評価する。
具体的には１提出物（10点）×講義回数を満点とし、その6割以上を合格とする。
参考書/Reference books
 コメント
Comments		 
1 ポストゲノム情報への招待　（共立出版）
はじめてのバイオインフォマティクス（講談社サイエンティフィック）
その他/Others
各自が、生命情報情報に関する検索データベースやソフトウェアを使えるようになるため、コンピュータで演習した提出物の内容を重視します。
キーワード/Keywords
バイオインフォマティクス     データベース     配列検索     配列アラインメント     モチーフ     タンパク質立体構造     タンパク質立体構造予測     遺伝子発現情報     機械学習     数理統計解析