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生命情報学特論

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令和2年度以降入学者 生命情報学特論
令和元年度以前入学者 錯体化学特論
教員名 末永敦
単位数    2 課程 前期課程 開講区分 文理学部
科目群 相関理化学専攻
学期 前期 履修区分 選択必修
授業の形態 オンデマンド型(10回)、オンライン(Zoom)型(2階)の遠隔授業(計12回)、と課題研究(3回)を組み合わせる。
Blackboard ID:20214117(前期・月曜・2限目)
授業概要 本講義では、生体科学における膨大なデータを情報学的に処理する手法について、研究機関で研究経験のある教員がその経験を活かして、最先端の技術とその応用例を解説する。主として、生体高分子の運動における計算化学シミュレーション技術の基礎を理解し、タンパク質と医薬品の分子設計の方法について詳しく学ぶ。本講義を通して、自身の実験データ処理の手法について考察する。
授業のねらい・到達目標 1.生体高分子の計算科学シミュレーション法について理解し、説明できるようになる。
2.創薬における計算科学シミュレーションの重要性や関わりについて理解できる。
3.計算科学的データ解析について理解できる。
授業の方法 授業の形式:【講義】
授業実施日(12回)に、Blackboardを通してオンデマンド教材を配信、またはZoomを開催する。
受講生はその教材を視聴。またはZoomに参加し、学修すること。
また、課題を解き、期日までに所定の方法で提出すること。
課題研究については、Blackboardを通して3回実施する。
授業計画
1 ガイダンス。授業のテーマや達成目標および授業の方法について説明する。本講義で理解すべき知識についてしっかりと認識する。(オンデマンド授業)
【事前学習】分子の計算科学シミュレーションについて調査しておく。 (2時間)
【事後学習】分子の計算科学シミュレーション法についてまとめる。 (2時間)
2 分子力場。(オンデマンド授業)
【事前学習】分子力場について調査しておく。 (2時間)
【事後学習】分子力場の数理モデルについてまとめる。 (2時間)
3 分子シミュレーション1 シミュレーションとは。(オンデマンド授業)
【事前学習】シミュレーションの化学的応用例について調査しておく。 (2時間)
【事後学習】シミュレーションの有用性についてまとめる。 (2時間)
4 分子シミュレーション2 モンテカルロ法の方法論。(オンデマンド授業)
【事前学習】モンテカルロ法について調査しておく。 (2時間)
【事後学習】モンテカルロ法の手法についてまとめる。 (2時間)
5 分子シミュレーション3 遺伝的アルゴリズム。(オンデマンド授業)
【事前学習】遺伝的アルゴリズムについて調査しておく。 (2時間)
【事後学習】遺伝的アルゴリズムの手法についてまとめる。 (2時間)
6 分子シミュレーション4 分子動力学法の方法論1。(オンデマンド授業)
【事前学習】分子動力学法について調査しておく。 (2時間)
【事後学習】分子動力学法の手法についてまとめる。 (2時間)
7 分子シミュレーション5 分子動力学法の方法論2。(オンデマンド授業)
【事前学習】分子動力学法の生体高分子への応用について調査しておく。 (2時間)
【事後学習】分子動力学法の有用性についてまとめる。 (2時間)
8 分子シミュレーション6 拡張分子動力学法。(オンデマンド授業)
【事前学習】分子動力学法の限界について調査しておく。 (2時間)
【事後学習】拡張分子動力学法の方法についてまとめる。 (2時間)
9 分子シミュレーション7 自由エネルギー計算法。(オンデマンド授業)
【事前学習】結合自由エネルギーについて調査しておく。 (2時間)
【事後学習】自由エネルギー計算手法についてまとめる。 (2時間)
10 分子シミュレーション8 分子動力学法の生体高分子への応用。(オンデマンド授業)
【事前学習】分子動力学法の手法について十分に復習しておく。 (2時間)
【事後学習】生命科学における分子動力学法の有用性についてまとめる。 (2時間)
11 薬剤分子の計算科学的設計 分子ドッキング。(課題研究)
【事前学習】分子ドッキングの手法について調査しておく。 (2時間)
【事後学習】分子ドッキングの手法についてまとめる。 (2時間)
12 実験データの計算科学的解析手法。(課題研究)
【事前学習】実験データの計算科学的解析手法について調査しておく。 (2時間)
【事後学習】実験データの計算科学的解析手法についてまとめる。 (2時間)
13 データ解析1 コンピュータを用いたデータ解析。(課題研究)
【事前学習】これまでの学修した内容について十分に復習しておく。 (2時間)
【事後学習】自身の研究において得たデータについて計算科学的に解析する。 (2時間)
14 データ解析2 計算科学的解析によるデータの解釈。(オンライン授業・発表)
【事前学習】自身の研究を計算科学的に解析した結果について発表準備をしておく。 (2時間)
【事後学習】発表の振り返りを行い、不正解だった問題について再考しておく(A-8)。 (2時間)
15 総括(全体の復習・解説を行い、授業の理解を深める) 質疑応答。(オンライン授業)
【事前学習】これまでに学修した内容について十分に復習しておく。 (2時間)
【事後学習】これまでに学修した内容についてまとめる。 (2時間)
その他
教科書 プリントを随時配布する。
成績評価の方法及び基準 授業参画度(40%)、課題発表(60%)
・学期末に「課題発表会」を行い、課題に対して取り組んだことを説明できるかどうかで評価する。
・授業参画度は、オンデマンド教材の視聴状況、毎回のリアクションペーパー(授業時間に学修した内容のまとめを記入)の内容、提出状況を評価する。
オフィスアワー 本館5階(502)。随時(事前にアポイントをとること。アポイントの取り方については第一回のガイダンス時に説明する)。

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