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シラバス詳細照会

シラバス詳細照会

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授業情報

開講年度 2019年度 開講箇所 先進理工学部
科目名
バイオインフォマティクス演習I 

担当教員 竹山 春子/富永 大介/森 一樹/由良 敬
学期曜日時限 冬クォーター  木3-4
科目区分 専門選択 配当年次 2年以上 単位数 2
使用教室   キャンパス 西早稲田(旧大久保)
科目キー 2805023001 科目クラスコード 01
授業で使用する言語 日本語
  コース・コード INFY21ZS
大分野名称 情報学
中分野名称 総合
小分野名称 一般
レベル 中級レベル(発展・応用) 授業形態 演習/ゼミ
  オープン科目

シラバス情報

最終更新日時:2019/04/17 11:23:19

副題 生命情報を自在に解析するための計算機実習
授業概要
膨大な生命情報データの集積を基にその解析手法を開発、応用する学問(バイオインフォマティクス)を理解するため、本演習では主要な生命情報データベースを利用しながら、遺伝子機能解析、タンパク質の構造・機能解析、遺伝子発現、ネットワーク解析等の基礎手法を取り扱う。 
授業内では座学による知識の確認・考え方を学び、実習では実際にRなどのプログラミング言語などを用いた実際の生命情報データの解析を行う。
尚、本授業は同時期に開講される「生物統計学」と連携しており、先にバイオインフォマティクスの基礎に触れる「生物統計学」を受講しておくことが望ましい。
また、本授業を受講するものは、生命医科学科の「生命科学概論B」または相当の講義を履修済みであること。
授業の到達目標 分子生物学におけるデータ解析の基礎的な手法の習得を目標として、統計解析の基礎理論と汎用ツールによる基本的な統計解析、核酸配列の解析、タンパク質構造の解析を行う。
事前・事後学習の内容 本授業を受講するものは、生命医科学科の「生命科学概論B」または相当の講義を履修済みであること。
「理工コンピュータセミナー(http://www3.sci.waseda.ac.jp/tools/seminar/guide.php)などを利用し、Microsoft ExcelおよびWordの基本的な操作を身につけておくこと」
授業計画
1:
第1回(11月21日 4限):イントロダクション(竹山春子)
本講義の目的と概要
2:
第2回(11月28日 3限): 分子生物学における情報解析1 (富永 大介)
分子生物学研究における統計解析の基礎的な考え方とツールについて
3:
第3回(11月28日 4限): 分子生物学における情報解析2 (富永 大介)
ツールを使った検定による生命科学データの基礎的な解析
4:
第4回 (12月5日 3限): 統計解析ツールの基礎 1-1 (富永 大介)
基礎的な多変量解析について
5:
第5回 (12月5日 4限): 統計解析ツールの基礎 1-2 (富永 大介)
基礎的な多変量解析による生命科学データの解析
6:
第6回 (12月12日 3限): 統計解析ツールの基礎 2-1 (富永 大介)
交互作用の解析について
7:
第7回 (12月12日 4限): 統計解析ツールの基礎 2-2 (富永 大介)
基礎的な線形モデルによる生命科学データの解析
8:
第8回 (12月19日 3限): 核酸配列の基礎解析 1-1  (森 一樹)
核酸配列解析について
9:
第9回 (12月19日 4限): 核酸配列の基礎解析 1-2  (森 一樹)
ツールを用いた基礎的な核酸配列検索
10:
第10回 (1月9日 3限): 核酸配列の基礎解析 2-1  (森 一樹)
核酸配列の基礎的な解析法について
11:
第11回 (1月9日 4限): 核酸配列の基礎解析 2-1  (森 一樹)
ツールを用いた核酸配列の基礎的な解析
12:
第12回(1月16日 3限): 構造バイオインフォマティクス:タンパク質動力学シュミレーションの基礎(由良 敬) 
タンパク質・分子動力学の基礎・分子間相互作用のシミュレーション
13:
第13回(1月16日 4限): 構造バイオインフォマティクス:タンパク質の動的構造シュミレーション演習(GROMACS)  (由良 敬) 
GROMACSを用いた分子動力学計算の実行
14:
第14回(1月23日 3限): 構造バイオインフォマティクス:タンパク質の動的構造シュミレーション結果の解析(由良 敬) 
R・PyMolを用いた分子動力学計算の可視化
15:
第15回(1月23日 4限): 構造バイオインフォマティクス:タンパク質の動的構造シュミレーション結果の検討・考察(由良 敬) 
R・PyMolを用いた分子動力学計算結果の解析
教科書 授業内で適宜配布する
参考文献 統計解析・配列解析
1) 「Rをはじめよう 生命科学のためのRStudio入門」Beckerman他、羊土社 (2019)
第2〜7回はこの本の内容を使って実習を行う(スライド資料を用意するので、必ずしも購入の必要はない)。
2)「統計学図鑑」栗原他、オーム社 (2017)
統計に関わる多くの概念や考え方を図解している。
3) 「Rによる統計解析」青木繁伸、オーム社 (2009)
統計解析の専門家に向けて R の使い方を解説している。解析手法そのものや結果の解釈の説明は少な いが、各手法における注意点や R の操作が説明されている。
4) 「多変量解析のはなし」有馬哲他、東京図書(1987)
様々な多変量解析の手法について、計算法から解釈まで、豊富な具体例と図版を用いて丁寧に解説している入門書。
5) 「プログラミングR」高橋知巳、オーム社(2008)
R における一連の操作をルーチン化したいときに役に立つ解説。C言語などにのプログラミング経験を前提にしている。
6) 「S-PLUS による 統計解析」第二版、シュプリンガー・ジャパン(2009)
MASS パッケージの元となっている本。
7) 「Juliaでふつうの統計解析」富永大介 (2019)
https://booth.pm/ja/items/1284669
Rより早いとされているJuliaを使った統計解析の基本的なプログラムの例題集。

タンパク質動力学シュミレーション
1) http://www.gromacs.org/(分子動力学計算に用いるソフトウェア)
2) https://pymol.org(タンパク質構造の可視化を行う)
成績評価方法
割合 評価基準
レポート: 80% レポート(富永60、森40、由良40の割合で評価し、80にスケーリング)
平常点評価: 20% 出席点
備考・関連URL 窓口教員 竹山春子 haruko-takeyama@waseda.jp

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