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シラバス詳細照会

シラバス詳細照会

  • 講義要項やWebシラバスの記載内容は、登録された受講生の人数や理解度に応じて、授業開始後に変更となる可能性があります。

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授業情報

開講年度 2019年度 開講箇所 大学院先進理工学研究科
科目名
バイオインフォマティクス特論

担当教員 浜田 道昭
学期曜日時限 春学期  月4時限
科目区分 講義 配当年次 1年以上 単位数 2
使用教室 54-104教室 キャンパス 西早稲田(旧大久保)
科目キー 5301051038 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 INFY61ZL
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 修士レベル 授業形態 講義

シラバス情報

最終更新日時:2019/01/23 13:23:34

副題 配列解析のためのアルゴリズム入門
授業概要

本講義では,バイオインフォマティクスで最も古くから研究がなされている「配列解析」(Sequence analysis)の理論・アルゴリズムを中心に講義を行う.高校数学のみを仮定し,講義の大部分はスクラッチから理論を展開する.

授業の到達目標 第一に,バイオインフォマティクスのもっとも古くて重要なテーマのひとつである,「配列解析(Sequence analysis)」のための基礎的なアルゴリズム・理論・手法について導出から理解をする.特に,配列アラインメントのための動的計画法アルゴリズム,系列データをモデル化する隠れマルコフモデル,アラインメントの確率モデルであるペア隠れマルコフモデルなどの理論・アルゴリズムについて理解を深める.高校数学程度の予備知識だけを仮定し,ほとんどの理論は1から講義をする.これにより,受講者もスクラッチから理論を展開できるようになることを目指す.

第二に,理解したアルゴリズム・理論をソフトウェアとして実装を行う能力を身に着ける(この部分は演習課題として行う).この際に用いる言語は特に問わないが,C(C++)またはJavaを推奨する.

以上の講義を通して,自ら考え論理を展開していくことの重要性(どの分野の研究を行う際にも必須)を感じ取ってもらえると幸いである.
授業計画

以下の項目に関して講義を行う(担当:浜田道昭)


序論

ペアワイズアラインメント(スコアリングモデル)

大域アラインメント,Needleman-Wunshアルゴリズム

ローカルアラインメント,Smith-Watermanアルゴリズム

その他のアラインメントアルゴリズム

BLAST, FASTA等のヒューリスティックを用いたアラインメントアルゴリズム

隠れマルコフモデル(1)HMMViterbiアルゴリズム

隠れマルコフモデル(2)前向き・後ろ向きアルゴリズムとBaum-Welchアルゴリズム

隠れマルコフモデルを用いたアラインメント(1)ペアHMMとペアワイズアラインメント

隠れマルコフモデルを用いたアラインメント(2)プロファイルHMMとマルチプルアラインメント【時間がある場合】

発展的な話題


上記に加えて,2回程度の演習回(実装および演習課題について取り組む)を行う予定である.

 


教科書 特に指定しない
参考文献 Richard Durbin (著), Sean R. Eddy (著), Anders Krogh (著),
Biological Sequence Analysis: Probabilistic Models of Proteins and Nucleic Acids, Cambridge University Press

その他必要な文献に関しては講義中に紹介する.
成績評価方法 レポート(100%)

レポートは定期的に出す。レポートは主に実装課題であり、その都度課題を行いレポート提出を行うことが望まれる。

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