バイオインフォマティクス２

科目授業名称（和文）　Name of the subject/class (in Japanese)

バイオインフォマティクス２

科目授業名称（英文）　Name of the subject/class (in English)

Bioinformatics 2

授業コード　Class code

9964195

科目番号　Course number

64BIZZZ202

教員名

前澤　創

Instructor

So Maezawa

開講年度学期

2024年度後期

Year/Semester

2024/2nd. Semester

曜日時限

火曜2限

Class hours

Tuesday 2nd. Period　

開講学科・専攻　Department

創域理工学部　生命生物科学科

Department of Applied Biological Science, Faculty of Science and Technology

単位数　Course credit

2.0単位

授業の方法　Teaching method

講義

Lecture

外国語のみの科目（使用言語）　Course in only foreign languages (languages)

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授業の主な実施形態　Main class format

① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

概要　Description

近年の生物学では塩基配列技術の革新的発展により大量の情報を取得することが可能となった。情報科学者による高度な解析だけでなく、生物学者自身が比較的容易な解析を行う必要性は高まっている。インタプリタ言語と呼ばれるプログラム言語は非情報科学者にとって親和性が高い。バイオインフォマティクス２ではバイオインフォマティクス１と異なりより実践的なアプローチを意識する。

目的　Objectives

生物学データを使いこなす技術を身につける。具体的には代表的なインタプリタ言語であるPythonの基礎を学び、簡単なスクリプトを構築し実行する能力を身につける。
次世代シーケンサーを用いたオミクス解析を理解し、RNA-seq法を用いた遺伝子発現解析を実行し、得られた結果を整理し他者へ伝える能力を身につける。

到達目標　Outcomes

積極的な態度で生物学者に有用なコンピュータープログラミングの基礎的な手法を理解し実践する能力を身につける。
次世代シーケンサーを用いた遺伝子発現解析（RNA-seq）の原理を理解し、基本的な解析手法を身につける。

卒業認定・学位授与の方針との関係（学部科目のみ）

リンク先の [評価項目と科目の対応一覧]から確認できます（学部対象）。
履修登録の際に参照ください。
You can check this from “Correspondence table between grading items and subjects” by following the link(for departments).
https://www.tus.ac.jp/fd/ict_tusrubric/

履修上の注意　Course notes prerequisites

予習復習において書籍やWEB情報など最新の情報を活用して積極的に学習すること。
なお、Python演習および遺伝子発現解析は自身のコンピュータを用いて実施するため、電源ケーブルやマウスも忘れずに持参すること。

アクティブ・ラーニング科目　Teaching type（Active Learning）

ディベート・ディスカッション　Debate/Discussion／グループワーク　Group work／プレゼンテーション　Presentation／PBL (課題解決型学習)　Problem-based learning／実習　Practical learning

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準備学習・復習　Preparation and review

特に準備することはないが、教科書を使用しないため、授業で使ったデータベース、WEBのURL、文献などは必ずメモを取り復習につとめること。

成績評価方法　Performance grading policy

レポート課題、プレゼンテーション、到達度評価、授業への積極性などを多角的に加味し、総合的に評価する。

学修成果の評価　Evaluation of academic achievement

・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

教科書　Textbooks/Readings

教科書の使用有無（有=Y , 無=N）　Textbook used(Y for yes, N for no)

N

書誌情報　Bibliographic information

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MyKiTSのURL（教科書販売サイト）　URL for MyKiTS(textbook sales site)

教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
https://mirai.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
https://mirai.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

参考書・その他資料　Reference and other materials

適宜紹介する。

授業計画　Class plan

Python演習および遺伝子発現解析は自身のPCを用いて実施する。

第１回　イントロダクション
第２回　Python実行環境の確認およびコマンドライン引数
第３回　DNAのGC%を計算するスクリプト構築
第４回　モチーフ検索を行うスクリプト構築
第５回　配列アライメント
第６回　マルチプルアライメント
第７回　遺伝子発現パターンのクラスタリングスクリプト構築
第８回次世代シーケンサを用いた遺伝子発現解析
第９回　ブラウザ上でのRNA-seqデータを解析する、RaNA-seqやiDEPを用いた遺伝子発現解析
第１０回　RNA-seqデータを用いた遺伝子発現解析（遺伝子発現定量と発現変動遺伝子の抽出）
第１１回　RNA-seqデータを用いた遺伝子発現解析（発現変動遺伝子群の特徴抽出）
第１２回　RNA-seqデータを用いた遺伝子発現解析（解析結果の可視化）
第１３回　RNA-seqデータを用いた遺伝子発現解析（プレゼン用資料作成）
第１４回　プレゼンテーション、質疑応答
第１５回　到達度評価および総合討論

授業担当者の実務経験　Work experience of the instructor of the class

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教育用ソフトウェア　Educational software

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備考　Remarks

授業でのBYOD PCの利用有無　Whether or not students may use BYOD PCs in class

Y

授業での仮想PCの利用有無　Whether or not students may use a virtual PC in class

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シラバス情報