理工学部Faculty of Science and Engineering
BLS300XG（生物科学 / Biological science 300）生命知能Bio Informatics
清水 謙多郎、大島 研郎、寺田 透
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 理工学部Faculty of Science and Engineering |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2022 |
| 授業コードClass code | H9098 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 秋学期授業/Fall |
| 曜日・時限Day/Period | 月5/Mon.5 |
| 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) | |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 他学部公開科目Open Program | |
| 他学部公開（履修条件等）Open Program (Notes) | |
| グローバル・オープン科目Global Open Program | |
| 成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | |
| 成績優秀者の他学部科目履修（履修条件等）Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
| SDGsCPSDGs CP | |
| アーバンデザインCPUrban Design CP | |
| ダイバーシティCPDiversity CP | |
| 未来教室CPLearning for the Future CP | |
| カーボンニュートラルCPCarbon Neutral CP | |
| 千代田コンソ単位互換提供（他大学向け）Chiyoda Campus Consortium | |
| カテゴリー＜理工学部＞Category |
創生科学科 学科専門科目 |
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Outline (in English)
The students learn the basics of molecular biology, bioinformatics and computational chemistry.
The goals of this course is to learn the fundamental concepts and techniques of molecular biology, bioinformatics and computational chemistry.
After each class meeting, students are expected to use the hands-on materials to deepen their understanding.
Final grade will be calculated according to the following process short report (50%), term-end examination (50%), and in-class contribution.
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
生物という複雑な対象を理解するため、生物に関する大量の実験データがデータベースに蓄積され、そこに埋もれた知識を抽出する手法が開発されてます。この授業では、そうした生物のデータベースとデータ解析技術を学び、ビッグデータとその活用法の実際を、講義と実習を通して理解します。
到達目標Goal
分子生物学の基本的な知識を身につけ、情報学や統計が、生物学の分野でどのように利用されているかを学びます。生物学の分野は、データベースが最も発展した分野の一つであり、ゲノムなどの情報がいかに格納され、利用されているか、どのようなデータ解析が行われているかを学びます。ゲノムやタンパク質の配列解析、データマイニング、機械学習などの基礎を学ぶことができます。また、タンパク質の構造解析についても触れ、バイオインフォマティクス（生物情報科学）と呼ばれる分野の基本となることがらを理解することができます。
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」と「DP2」と「DP4」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. ）
この授業は主に３つの部分から構成されています。まず、第１部では、高校で生物を選択してこなかった人にもわかるように、分子生物学の基礎を要領よく解説します。第２部では、生物のデータベースの利用、ゲノムなどの生物情報の解析について、実習を交えて解説します。第３部では、タンパク質の構造と機能について、分子グラフィックスや分子模型を使って具体的に解説します。
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：対面/face to face
※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[対面/face to face]：生命とは？
講義全体の流れを概説するとともに、生命の起源や進化、細胞の構造について解説します。
2[対面/face to face]：生体を構成する分子
DNA、RNA、タンパク質の構造、およびDNAの複製機構など、分子生物学の基礎について解説します。
3[対面/face to face]：ゲノム情報の解析法
転写、翻訳など、遺伝子が機能するまでの流れについて解説します。また、遺伝子の探索法やアノテーションなど、ゲノム情報の解析法について解説します。
4[対面/face to face]：ゲノム情報の閲覧法
ゲノムブラウザの閲覧の仕方について紹介するとともに、塩基配列やアミノ酸配列の取得法について解説します。
5[対面/face to face]：ゲノム解読の実例
ゲノム解読の実例を紹介しながら、ゲノム情報が生理的機能や形態形成、生存戦略など、生物の全容理解につながることを解説します。
6[対面/face to face]：バイオインフォマティクスとは
バイオインフォマティクス全般について、基本的な考え方、技術の概要を紹介します。
7[未定/undecided]：データベース検索の実習
ゲノムやタンパク質など、さまざまな生物データベースの利用、Web上でのデータ解析を実習を通して解説します。
8[未定/undecided]：データ解析の実習
Rを使った生物データの解析について実習を通して学んでもらいます。
9[対面/face to face]：アミノ酸の構造と性質
タンパク質を構成するアミノ酸の種類や性質、構造について解説します。
10[未定/undecided]：ペプチドの構造と性質
アミノ酸が重合したペプチドの性質、構造について解説します。
11[未定/undecided]：タンパク質の立体構造
タンパク質の立体構造の階層性、可視化法について解説します。また、タンパク質の立体構造のデータベースの利用法と立体構造の実験的な決定方法について解説します。
12[未定/undecided]：タンパク質の構造と機能
タンパク質がその立体構造のもとでどのように機能を発揮しているか解説します。
13[未定/undecided]：分子動力学法
タンパク質の運動を再現する分子動力学法とその応用について解説します。
14[対面/face to face]：生物データの解析方法
ゲノムやタンパク質を対象としたさまざまなデータ解析法、アルゴリズムを紹介します。データマイニング、機械学習などについて触れます。
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・復習等の授業時間外学習は、4時間を標準とする】実習については、授業時間内にできなかった場合、教材をWebに掲載しますので、後で最後までやり遂げて下さい。
テキスト（教科書）Textbooks
授業で配布する資料を使います。
参考書References
参考書は講義の中で紹介します。
成績評価の方法と基準Grading criteria
講義期間中に2回行う簡単な確認テスト（30%）と期末レポート（70%）により単位認定を行います。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
これまで、高校で生物を選択してこなかった人、情報系の授業を履修していない人でも理解できるよう、講義内容を調整してきました。理解度を確認しながら授業を進めたいと思います。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
実習の際は、ノートPCを持参してください。