プログラミング基礎 (2025年度以前入学者)

Introduction to Programming Languages

9983B23

81ICPRO104

西野　達哉、近藤　周

Shu Kondo, Tatsuya Nishino

2026年度後期

2026年度

②Second semester

火曜1限

Tuesday, 1st Period

先進工学部　生命システム工学科

Department of Biological Science and Technology, Faculty of Advanced Engineering

2.0単位

演習

Seminar

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① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

Pythonを用いたプログラミングの基礎を学ぶ。
実験データ解析や配列処理を題材とし、生命科学研究に役立つ情報処理力を養う。

Pythonによるプログラミングを通じて、生命科学分野で扱う実験データやDNA・タンパク質配列を処理するための基礎技術を習得する。
理工系に必須な論理的な思考センスや、課題解決のために処理全体を把握し、必要な操作にひとつひとつプログラムへ置き換えていく能力を身につける。

1. Pythonの基本文法（変数、型、条件分岐、繰り返し、関数、クラス）を理解し、適切なコードを記述できる。
2. DNA配列の処理（GC含量計算やモチーフ検索）や実験データの可視化をプログラムで実行できる。
3. アルゴリズム的思考を養い、目的把握から実装までの手順を段階的に組み立て、問題解決に活用できる。
4. 生命科学の研究活動に応用可能な情報処理の基礎（ファイル入出力や外部ライブラリの利用）を習得する。

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/​​​

• 学生個人所有のPC（BYOD）を使用するため、入学のしおりに記載された条件を満たすPCを準備すること。
• プログラミングにはキーボード入力が必須であるため、スマートフォンやタブレットのみでの受講は不可とする。
• 毎回ノートPCを持参し、十分に充電しておくこと。
• CLASS・LETUSにログイン可能な状態にし、大学メールアカウント（学籍番号@ed.tus.ac.jp）を質問等のやり取りに使用できるようにしておくこと。

小テストの実施　Quiz type test／グループワーク　Group work／実習　Practical learning／-

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授業は講義と演習を組み合わせて行う。
LETUSに掲載されるスライドを事前に確認しておくことが望ましい。
演習で作成したプログラムは必ず復習し、授業外で修正・再実行して理解を深めること。

授業への積極的な参加を前提とし、以下の内容を総合的に評価する。
◦ 演習課題の提出（達成度評価）: S〜Dの評価基準に基づき判定。
◦ 小テスト: 定期的な理解度確認。
◦ 平常点: 授業中の取り組み。

・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

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三谷 純『Python ゼロからはじめるプログラミング』翔泳社, 2021。

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://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/​​​

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

先進ゲノム解析研究推進プラットフォーム（編集）『改訂 独習Pythonバイオ情報解析』羊土社, 2025。

第1回　オリエンテーション・Python入門

講義: Pythonの特徴（インタプリタ方式）、環境構築。Jupyter Notebookの使用法
演習: 数値計算、文字列出力(print関数)。
応用: DNA配列を文字列として扱い、その長さを取得する(len関数)。

第2回　変数と算術演算

講義: 代入の仕組み（オブジェクトと所在地情報）、算術演算子(+, -, *, /, //, %, **)。
演習: 変数による数値更新。
応用: モル濃度計算や酵素反応速度式（ミカエリス・メンテン式）の計算。

第3回　文字列とリストの基礎

講義: 文字列の連結、リストの作成、インデックス(0開始・負数)による要素参照。
演習: リストの要素変更。
応用: 実験サンプル名のリスト管理、アミノ酸配列のインデックス抽出。

第4回　条件分岐

義: if, if-else, if-elif-else、関係演算子、真偽値(bool型)。
演習: 数値の比較判定。
応用: DNA配列のGC含量がしきい値を超えるかどうかの自動判定。

第5回　繰り返し処理

義: while文、for文、rangeオブジェクトの使い方。
演習: breakとcontinueによるループ制御。
応用: 巨大なゲノム配列中から特定モチーフ（制限酵素認識部位など）を検索する。

第6回　文字列とリストの操作

講義: スライス式、メソッドの利用(lower, upper, split, replace)。
演習: リストのメソッド(append, pop, index)。
応用: CSV形式等の実験データから必要な数値カラムのみを分離・格納する。

第7回　タプル・セット・辞書

講義: 各コレクションの性質（ミュータブル・イミュータブル）、アンパック代入。
演習: 重複を許さないセット、キーによる辞書検索。
応用: コドン表（辞書型）を用いたアミノ酸翻訳の基礎、塩基出現頻度の計算。

第8回　前半の復習（中間試験）

第9回　パッケージとモジュールの利用（2-4）講義:
演習: Python標準関数と科学計算用拡張モジュールの紹介
応用例: 文字列検索や数値計算

第10回　ユーザー定義関数（1）（第5章）

講義: 関数の定義、引数と戻り値
演習: 関数を実際に構築してみる
応用例: 消費税率から税込価格を計算

第11回　ユーザー定義関数（2）（第5章）

講義: 変数のスコープ、再帰関数、ラムダ関数
演習: より高度な関数の使い方を学ぶ
応用例: 円周率やフィボナッチ数を計算する

第12回　オブジェクト指向とクラス（第6章）

講義: クラスとオブジェクト、属性とメソッド
演習: 簡単なクラス定義
応用例: 遺伝子データをクラスとして定義する

第13回　ファイル入出力と例外処理（第7章）

講義: open, read, write の基礎
演習: テキストファイルの読み書き
応用例: 実験データの読み込みと表示

第14回　グラフの描画（第7章）

講義: 数値データの可視化
演習: matplotlibを用いたグラフ描画
応用例:遺伝子発現データをグラフ化する

第15回　まとめと期末小テスト

構造生物学・タンパク質工学・情報解析を融合した分子レベルの機能解析研究と、分子生物学・生化学に基づく遺伝子操作やタンパク質発現・精製などの実験研究の双方に豊富な実務経験を有する。これらの経験を教育に活かし、実験と計算解析を統合した実践型指導を行うことで、学生の課題発見力、論理的思考力、研究現場で即戦力となる総合的な問題解決力の育成を図る。

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Jupyter Notebook

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