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生命情報学特論

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令和４年度以降入学者 生命情報学特論
教員名 末永敦
単位数    2 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
授業形態 対面授業
Blackboard ID 20231936
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。
授業の形式 講義
授業の方法 授業の形式
教材の基本事項を説明し、随時インターネット上のツールの実演を行うことで基礎・理論の定着を図る。

対面授業に参加できない場合
(1) 学期を通じて参加できない場合は、履修登録時に担当教員に連絡し、許可をること。授業は、Blackboardを通じてオンデマンド型授業を受講する。課題提出や受講方法に関しては、Blackboardから通知する。
(2) 感染症罹患などで一時的に参加できない場合は、出来るだけ早く担当教員に連絡すること。授業は、Blackboardを通じてオンデマンド型授業を受講する。課題提出や受講方法に関しては、Blackboardから通知する。
(3) (1)、(2)ともに「授業内試験」は、状況によりリモートで行う場合がある。
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。
【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）
【授業形態】対面授業
2 分子力場
【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）
【授業形態】対面授業
3 分子シミュレーション１　シミュレーションとは
【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）
【授業形態】対面授業
4 分子シミュレーション２　モンテカルロ法の方法論
【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）
【授業形態】対面授業
5 分子シミュレーション３　遺伝的アルゴリズム
【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）
【授業形態】対面授業
6 分子シミュレーション４　分子動力学法の方法論１
【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）
【授業形態】対面授業
7 分子シミュレーション５　分子動力学法の方法論２
【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）
【授業形態】対面授業
8 分子シミュレーション６　拡張分子動力学法
【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）
【授業形態】対面授業
9 分子シミュレーション７　自由エネルギー計算法
【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）
【授業形態】対面授業
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
【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）
【授業形態】対面授業
11 薬剤分子の計算科学的設計　分子ドッキング
【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）
【授業形態】対面授業
12 実験データの計算科学的解析手法
【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）
【授業形態】対面授業
13 データ解析１　課題に対するコンピュータを用いたデータ解析
【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）
【授業形態】課題研究
14 データ解析２　課題に対するコンピュータを用いたデータ解析および解釈
【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）
【授業形態】課題研究
15 課題発表　質疑応答
【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】発表に対する質問やコメントを踏まえ、発表内容を振り返る。 （2時間）
【授業形態】対面授業
その他
教科書 プリントを随時配布する。
参考書 使用しない
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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