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生体情報学１

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令和６年度以前入学者 生体情報学１
教員名 黒田大祐
単位数    2 学年    3 開講区分 文理学部
科目群 生命科学科
学期 前期 履修区分 選択
授業形態 対面授業
授業の形態 対面授業を基本とする。状況に応じてオンライン授業および課題研究を組み合わせて行う。
授業概要 本講義は、生命科学の現場で急速に重要性を増しているバイオインフォマティクスの基礎から簡単な応用までを、実践的な演習とともに学ぶことを目的としている。授業では、まずコンピュータの基本操作や生命科学データの取得方法、そしてプログラミングの基礎を習得し、DNA・RNA・タンパク質といった生体分子の配列や立体構造、分子シミュレーションの手法を体系的に学ぶ。また、分子系統樹解析、ノンコーディングRNA解析、次世代シーケンサー（NGS）やオミクス解析といった最新技術にも触れることで、現代の生命科学研究におけるデータ解析の基盤を固める。さらに、生命科学と人工知能、創薬への応用事例を通して、バイオインフォマティクスの可能性とその実践的な利用方法を理解し、将来的な研究や実務に活かせる「使えるスキル」を養うことを目指す。Pythonを用いたハンズオン演習も適宜紹介する。
授業のねらい・到達目標 （知識）
１.生命科学におけるデータの情報学的処理法について理解し、説明できるようになる（A-3-3、A-4-3）。
２.創薬における情報学的手法について理解し、説明できるようになる（A-3-3、A-4-3）。

（能力）
この科目は文理学部生命科学科（学士（理学））のディプロマポリシーDP3、4、8及びカリキュラムポリシーCP3、4、8に対応している。
３.物事を既存の知識にとらわれることなく、科学的根拠に基づいて論理的・批判的に考察し、説明することができる（DP3-3）。
４.日常生活における現象に潜む科学的問題を見出し、専門的知識に基づいて解決策を提案できる（DP4-3）。
５.学修状況を自己分析し、その成果を評価することができる（DP8-3）。


各回の授業・事前学習・事後学習を通して、日本大学教育憲章にある以下の能力を身につけることを目標とする。
A-3（DP3・CP3）：論理的・批判的思考力
A-4（DP4・CP4）：問題発見・解決力
A-8（DP8・CP8）：省察力
授業の形式 講義、演習
授業の方法 授業の形式
教材の基本事項を説明し、随時解析ツールの実演を行うことで基礎・理論の定着を図る。Google Colaboratoryを用いた演習/解説も紹介するため、ノートパソコンの持参を推奨する。ノートパソコンを持っていない場合は、学科共有パソコンを授業時間内に限り、貸し出すことができる。

体調不良などで出席停止となった場合、CanvasLMSやzoomなどのオンラインツールを用いて課題の提出と質問対応を行う。
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。また、講義で必要な生命科学の基礎およびバイオインフォマティクスの歴史を概観する。
【事前学習】バイオインフォマティクス（生命情報科学）の歴史について調査しておく（A-4） （2時間）
【事後学習】バイオインフォマティクス（生命情報科学）の歴史について復習する（A-8） （2時間）
【担当教員】黒田大祐
【授業形態】対面授業
2 コンピュータの基礎とデータの基本概念、生命科学データの取得と利用（A-3）
【事前学習】生命科学領域におけるデータにはどのようなものが存在するか調査しておく（A-4） （2時間）
【事後学習】生命科学領域におけるデータの種類やフォーマットについて十分に復習しておく（A-8） （2時間）
【担当教員】黒田大祐
【授業形態】対面授業
3 バイオインフォマティクスとプログラミングの基礎1（A-3）
【事前学習】プログラミング言語Pythonについて調査しておく（A-4） （2時間）
【事後学習】プログラミング言語Pythonについて十分に復習しておく（A-8） （2時間）
【担当教員】黒田大祐
【授業形態】対面授業、課題研究
4 バイオインフォマティクスとプログラミングの基礎2（A-3）
【事前学習】生命科学領域にけるPythonの活用について調査しておく（A-4） （2時間）
【事後学習】生命科学領域にけるPythonの活用について十分に復習しておく（A-8） （2時間）
【担当教員】黒田大祐
【授業形態】対面授業、課題研究
5 生体分子の配列解析の基礎（A-3）
【事前学習】生体分子の配列解析について調査しておく（A-4） （2時間）
【事後学習】生体分子の配列解析について十分に復習しておく（A-8） （2時間）
【担当教員】黒田大祐
【授業形態】対面授業
6 分子系統樹解析の基礎（A-3）
【事前学習】タンパク質の進化と系統樹解析について調査しておく（A-4） （2時間）
【事後学習】タンパク質の進化と系統樹解析について十分に復習しておく（A-8） （2時間）
【担当教員】黒田大祐
【授業形態】対面授業
7 生体分子の立体構造解析の基礎１（A-3）
【事前学習】生体分子の立体構造解析について調査しておく（A-4） （2時間）
【事後学習】講義で扱った生体分子の立体構造解析について十分に復習しておく（A-8） （2時間）
【担当教員】黒田大祐
【授業形態】対面授業
8 生体分子の立体構造解析の基礎２（A-3）
【事前学習】第7回の講義について復習しておく（A-4） （2時間）
【事後学習】講義で扱った生体分子の立体構造解析について十分に復習しておく（A-8） （2時間）
【担当教員】黒田大祐
【授業形態】対面授業
9 分子シミュレーションの基礎（A-3）
【事前学習】分子シミュレーションについて調査しておく（A-4） （2時間）
【事後学習】分子シミュレーションについて十分に復習しておく（A-8） （2時間）
【担当教員】黒田大祐
【授業形態】対面授業
10 ノンコーディングRNA解析の基礎（A-3）
【事前学習】ノンコーディングRNAについて調査しておく（A-4） （2時間）
【事後学習】ノンコーディングRNAについて十分に復習しておく（A-8） （2時間）
【担当教員】黒田大祐
【授業形態】対面授業
11 次世代シーケンサー（NGS）とゲノム解析の基礎（A-3）
【事前学習】次世代シーケンサーについて調査しておく（A-4） （2時間）
【事後学習】次世代シーケンサーとその情報処理について十分に復習しておく（A-8） （2時間）
【担当教員】黒田大祐
【授業形態】対面授業
12 オミクス解析の基礎（A-3）
【事前学習】ゲノム、エピゲノム、トランスクリプトーム、プロテオーム、メタボロームについて調査しておく（A-4） （2時間）
【事後学習】ゲノム、エピゲノム、トランスクリプトーム、プロテオーム、メタボロームについて十分に復習しておく（A-8） （2時間）
【担当教員】黒田大祐
【授業形態】対面授業
13 生命科学と人工知能（A-3）
【事前学習】生命科学における人工知能、機械学習の有効利用について調査しておく（A-4） （2時間）
【事後学習】生命科学における人工知能、機械学習の有効利用について十分に復習しておく（A-8） （2時間）
【担当教員】黒田大祐
【授業形態】対面授業
14 バイオインフォマティクスと創薬（A-3）
【事前学習】創薬におけるバイオインフォマティクスの有効利用について調査しておく（A-4） （2時間）
【事後学習】創薬におけるバイオインフォマティクスの有効利用について十分に復習しておく（A-8） （2時間）
【担当教員】黒田大祐
【授業形態】対面授業
15 授業内試験とその解説、全体の総括（A-8）
【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（A-8） （2時間）
【事後学習】解説を踏まえ、友人等と積極的に議論し、正解できなかった問題に対し再確認を行う（A-8） （2時間）
【担当教員】黒田大祐
【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 藤博幸 『よくわかるバイオインフォマティクス入門』 講談社 2018年 第1版
藤博幸 『タンパク質の立体構造入門　基礎から構造バイオインフォマティクスへ』 講談社 2010年 第1版
Ken Youens-Clark (著), 異業種データサイエンス研究会 (翻訳) 『Pythonではじめるバイオインフォマティクス ―可読性・拡張性・再現性のあるコードを書くために』 オライリー・ジャパン 2023年
成績評価の方法及び基準 授業内テスト(80%)、授業参画度(20%)
・学期末に「授業内テスト」を行い、各回で学んだことを説明できるかどうかで評価する（A-3、A-4、A-8）。
・授業参画度は、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（A-3、A-8）。
・テストおよびリアクションペーパーについて、解説を行いフィードバックする。
・対面授業中に扱うノートパソコンでの演習内容は成績評価には含めない（課題研究は除く）。
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）。
Canvas LMSとメールを用いての質疑応答も行う。

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