理工学研究科Graduate School of Science and Engineering
BLS500Y2（生物科学 / Biological science 500）バイオインフォマティクス特論Bioinformatics
大島 拓Taku OSHIMA
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 理工学研究科Graduate School of Science and Engineering |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2022 |
| 授業コードClass code | YD008 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 春学期集中/Intensive(Spring) |
| 曜日・時限Day/Period | 集中・その他/intensive・other courses |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 小金井 |
| 教室名称Classroom name | 各学部・研究科等の時間割等で確認 |
| 配当年次Grade | |
| 単位数Credit(s) | 2 |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
| カテゴリーCategory | 生命機能学専攻 |
すべて開くShow all
すべて閉じるHide All
Outline (in English)
"Genome"is the key concept to understand the biological system. Therefore, "genomics", which is a scientific field to study genome, is very important subject to study current biology. Bioinformatics is the essential technique for genomics. This lecture will introduce beginners the essential and basic knowledge of bioinformatics, which will be helpful for many graduate students to start the genomics and the systems biology.
This lecture course will be opened as an intensive lecture for the genomics and systems biology that are probably not familiar for many students. Therefore, after each lecture, students will be required to review the lecture through preparing the report or answering to quiz. All the reports and quiz submitted will be scored. Based on the marks, students will be graded.
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的（何を学ぶか）Outline and objectives
生命現象は、遺伝子やタンパク質が個別に機能するだけでは実現されず、多様な要素が組み合わさって生じます。これをつかさどるのが、ゲノムです。本講義では、ゲノムを理解するために必要な分子生物学の基礎知識を復習した後、バイオインフォマティックスを用いたゲノム研究に必要となる基礎的な知識を学びます。
到達目標Goal
次世代シーケンサー、トランスクリプトームといったゲノム解析技術、解析に用いられるデータベース、それらを用いたバイオインフォマティックスによる解析について、具体的な解析例について学び、バイオインフォマティックスとは、いつ、どこで、どのような際に使われているのを理解する。同時に、それらの基盤となっている統計を含めた基盤となる概念を理解する。
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち、「DP1」「DP2」「DP3」に関連
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)（学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. ）
通常の講義を行い、講義中もしくは講義の最後に、課題に基づいた、まとめの短いレポートを作成します。これが、復習及び、次回の講義の予習になります。
アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
なし / No
フィールドワーク（学外での実習等）の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
授業形態/methods of teaching：オンライン/online
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
1[オンライン/online]：システム生物学とバイオインフォマティックス・ゲノム生物学
イントロダクション。システム生物学・バイオインフォマティスクス・ゲノム生物学・分子生物学の関係を見ていきます
2[オンライン/online]：ゲノムを理解するために必要な分子生物学の復習
システムを構築するために必要なゲノムの特徴について復習します
3[オンライン/online]：タンパク質配列解析基礎
相同解析による生物の進化とタンパク質の機能解析について学びます。
4[オンライン/online]：ゲノム塩基配列決定入門
ゲノム配列の決定から、機能予測までの基礎的な知識を身につけます。
5[オンライン/online]：次世代シーケンシング
次世代シーケンサーの仕組みと機能、解析法の基礎について学びます。
6[オンライン/online]：トランスクリプトーム入門
トランスクリプトーム解析とChIP-chip解析による網羅的な転写制御の解析手法について学びます。
7[オンライン/online]：プロテオーム解析
網羅的なタンパク質の相互作用解析、それを元にしたタンパク質機能解析について学びます
8[オンライン/online]：データベース
生命をシステムとして解析するためにはデータベースがあると非常に便利です。どのようなデータベースが存在し、どのように利用されているかを学びます
9[オンライン/online]：細胞の中のネットワーク
転写ネットワーク、代謝パスウェイ等に生命現象を担うネットワークについて学びます
10[オンライン/online]：必須遺伝子ってなに？
システマティックな遺伝子機能の解析について学びます。
11[オンライン/online]：遺伝子発現制御システム解析法
レポーター解析等、細胞内の遺伝子発現解析するために必要となる手法を紹介します。
12[オンライン/online]：転写制御システム解析法
ゲノム解析、試験管内再構成等、新たな手法について紹介します。
13[オンライン/online]：生物の多様性と最適化
生物がどのようにシステムを変化させ、生育環境に適応するか考えます。
14[オンライン/online]：ゲノム解析とゲノム操作の最前線
ゲノム解析を最大限に利用して、ゲノムを操作し、生物を利用する時代が近づいています。講義の最後に、その最前線を紹介します。
授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）Work to be done outside of class (preparation, etc.)
【本授業の準備・復習時間は、各４時間を標準とします。】受講する学生は、集中講義であるので、細かな準備学習は求められないが、分子生物学の基礎的な知識（遺伝子、転写、翻訳、複製）に関しては、復習し、理解しておくことが望ましい。その日行った講義に関する復習は、各講義ごとに出される復習問題を提出する際に、それを中心に十分に行うことが望ましい。提出された復習問題は採点し、成績評価の参考とする。
テキスト（教科書）Textbooks
教科書は使用しない。プリント等で対応する。
参考書References
はじめてのバイオインフォマティックス(藤博幸, 講談社サイエンティフィック) [ISBN]4061538624
システム生物学入門（Uri Alon著, 共立出版） [ISBN]9784320056732
成績評価の方法と基準Grading criteria
毎回の課題提出：100%
毎回の授業中に課題（レポート）を出し、その時間の復習及び次の授業の予習として課題を解いていただきます。課題はすべて採点し、その結果を総合して、成績評価とします。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
講義直後の復習につながり理解ができる、との評価をいただいたので、その部分は今年度も踏襲し、ゲノム工学、ゲノム解析技術に関する興味が高かったので、本年度、最新の解析手法にアップデートできる部分は変更し、講義します
その他の重要事項Others
博士号取得後、製薬会社での勤務を通し、バイオインフォマティクスを用いた応用研究も経験したことから、この経験も反映させながら、実践的・具体的な解析手法に関して講義する。