時間割コード
Registration Code
3400800
科目区分
Course Category
Ⅰ類科目
Type 1 Subjects
科目名 【日本語】
Course Title
生物情報学特論
科目名 【英語】
Course Title
Bioinformtaics
コースナンバリングコード
Course Numbering Code
ENV116093J
担当教員 【日本語】
Instructor
鈴木 孝征 ○ 石黒 澄衞
担当教員 【英語】
Instructor
SUZUKI Takamasa ○ ISHIGURO Sumie
単位数
Credits
1
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period
春集中 その他 その他
Intensive(Spring) Other Other
対象学年
Year
1年
1
授業形態
Course style
講義
Lecture


授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN)
遺伝子解析技術(シーケンサ)の向上にともない生物情報は飛躍的に増加した。この膨大なデータから生物を理解するのに必要な意味のある情報を取り出すにはコンピュータを用いたバイオインフォマティクス(生物情報学)の知識が欠かせない。本講義は生物学・生命農学の専門家が必要とするバイオインフォマティクスの基本解析技術の習得を目的とする。
授業の目的 【英語】
Goals of the Course
Recent advance in DNA sequencing technology has increased the amount of biological data, especially nucleotide sequences. Biologists are desired to be familiar with bioinformatics so that they can mine a lot of biologically meaningful information from huge sequence data by themselves. The goal of this course is that the students can analyze large sequence data by their personal computer.
到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
各自のパソコンを使ってデータベース上の大量の塩基配列データを解析できるようになる。
到達目標 【英語】
Objectives of the Course
授業の内容や構成
Course Content / Plan
1.Linuxの利用とファイル操作
2.既存のツールの利用方法
3.コンピュータプログラムの作成とバイオインフォマティクスへの応用
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
本授業では生物の遺伝情報(遺伝子の塩基配列情報)を題材に用いるので、分子生物学に関する初級レベルの学部講義を履修したことがあるか、同等の知識を習得していることが必要である。
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
・毎回の授業への取り組みおよびレポート試験により評価する。
・Linuxをインストールした各自のパソコンを用い、データベース上の塩基配列情報の抽出や比較解析が行えることを合格の基準とする。
教科書
Textbook
講義資料をウェブページに作成し、提示する。
参考書
Reference Book
随時紹介する
課外学習等(授業時間外学習の指示)
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
・提示された課題に取り組むこと。
・2日目までに各自のパソコンにLinuxをインストールすること(方法は受講希望者に事前に説明する)。
注意事項
Notice for Students
演習形式で実施するため、生命農学研究科の学生を含め約30名に受講人数を制限する。履修を希望する学生は、環境学研究科での履修登録手続きに加えて4月20日までに下記「学内連絡先」にメールで連絡し、履修可能であることを確認すること。
授業言語 (資料)
Language(s) for Materials
日本語
授業言語 (口頭)
Language(s) for Instruction & Discussion
日本語
英語の質問への対応
English Question
授業開講形態等
Lecture format, etc.
遠隔授業(オンデマンド型)で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class)