学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate		医・博前
時間割コード
Registration Code		3821008
科目名　【日本語】
Course Title		生命情報学実習
科目名　【英語】
Course Title		Practicum on Biomedical Health Informatics
コースナンバリングコード
Course Numbering Code
担当教員　【日本語】
Instructor		松井 佑介 ○
担当教員　【英語】
Instructor		MATSUI Yusuke ○
単位数
Credits		2
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period		通年集中（春秋） その他 その他
Full-year course Intensive(Sp-Fa) Other Other
必修・選択
Required / Selected
選択


授業の目的　【日本語】
Goals of the Course(JPN)
本実習では、計算生物学と計算論的神経科学を対象とした数理アルゴリズム実装を演習する。多階層オミックスデータ解析、フィジオーム解析におけるデータ解析アルゴリズムの実装をR/Python/シェルプログラミングを主体に進めていく。なお本講義はR/Python/シェルプログラミングに習熟した受講者を対象に講義を進めるため、受講にあたっては注意すること。
授業の目的　【英語】
Goals of the Course
In this practical, students will practice mathematical algorithm implementation for computational biology and computational neuroscience. The implementation of data analysis algorithms in multilevel omics data analysis and physiome analysis will be conducted mainly in R/Python/shell programming. Note that this lecture is intended for students who are familiar with R/Python/shell programming.
到達目標　【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
本演習では、分子生物学および神経科学における知識、R/python/シェルによるプログラミング等の情報工学的スキルを統計・機械学習の知識を統合し、計算生物学的アプローチや計算論的神経科学としての方法を自ら構築できることを目標とする。
到達目標　【英語】
Objectives of the Course
The goal of this course is to integrate knowledge in molecular biology and neuroscience, information engineering skills such as programming in R/python/shell with knowledge of statistics and machine learning, and to be able to construct your own methods as a computational biology approach or computational neuroscience.
授業の内容や構成
Course Content / Plan
分子生物学あるいは神経科学領域を対象とする大学院生を対象に、各自の研究テーマに関連したデータ科学駆動型の研究アプローチをプロジェクトワーク形式で進めていく。

1. 文献調査と研究テーマ設定
2. データセットの選定
3. 必要なデータ科学的アプローチの選定
4. 実装とデータ解析
5. 可視化と解釈
6. 研究結果のプレゼンテーション
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
データ活用法入門、生命情報学特論の受講が必須とする。また、データ科学の知識（統計・機械学習、Rプログラミング）および分子生物学・神経科学の知識を前提とする。
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
最終発表あるいはレポートを通じて評価する。
教科書・テキスト
Textbook
特になし。適宜配布。
参考書
Reference Book
特になし。適宜配布。
課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
各自の研究計画に従って進めていく。不明点については個別に対応する。
授業の進め方
How to proceed with the class
注意事項
Notice for Students
本科目ではいくつかの前提条件に加えて、高度なプログラム実装を伴う実習を行う。受講希望者に対しては受講可能かを個別に判断するため、必ず事前に相談すること。事前相談なしに受講することは認めない。
本授業に関する参照Webページ
Reference website for this Course
担当教員からのメッセージ
Message from the Instructor
使用言語
Language(s) for Instruction & Discussion
日本語
授業開講形態等
Lecture format, etc.
対面またはオンライン
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)