学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate		工学部
時間割コード
Registration Code		0826340
科目区分【日本語】
Course Category
専門科目
科目区分【英語】
Course Category
Specialized Courses
科目名　【日本語】
Course Title		生物物理学
科目名　【英語】
Course Title		Biophysics
コースナンバリングコード
Course Numbering Code
担当教員　【日本語】
Instructor		CHAVAS Leonard ○ 千見寺 浄慈 寺田 智樹
担当教員　【英語】
Instructor		CHAVAS Leonard ○ CHIKENJI George TERADA Tomoki
単位数
Credits		2
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period		秋 水曜日 ２時限
Fall Wed 2
授業形態
Course style		講義
Lecture
学科・専攻【日本語】
Department / Program
物理工学科
学科・専攻【英語】
Department / Program
Department of Physical Science and Engineering
必修・選択【日本語】
Required / Selected
選択必修
必修・選択【英語】
Required / Selected
Compulsory Elective


授業の目的　【日本語】
Goals of the Course(JPN)
この授業では、タンパク質に関する基礎的な知識の習得とともに、物理的な考え方、人工知能の技術、および実験手法を用いて、タンパク質の構造や性質を調べたり理解したりする能力を養うことを目的とする。
授業の目的　【英語】
Goals of the Course
This course is designed to build a foundational understanding of proteins and to develop the ability to analyze their structure and properties using physical principles, artificial intelligence methods, and experimental techniques.
到達目標　【日本語】
Objectives of the Course(JPN))
この授業では、受講者が以下のことをできるようになることを目標とする。

１．タンパク質の構造と性質について理解し、説明できる。
２．タンパク質の構造と性質を調べたり理解したりするための物理的な考え方、人工知能の技術、および実験手法について理解し、説明できる。
３．タンパク質のはたらきについて、物理的な観点から理解し、説明できる。
到達目標　【英語】
Objectives of the Course
The objective of this class is to equip students to:

1. Grasp and explain the structure and properties of proteins.
2. Comprehend and describe the physical principles, artificial intelligence methods, and experimental techniques used to investigate protein structure and properties.
3. Understand and explain protein function from a physical perspective.
バックグラウンドとなる科目【日本語】
Prerequisite Subjects
生物科学、統計力学
バックグラウンドとなる科目【英語】
Prerequisite Subjects
Biological Science, Statistical Mechanics
授業の内容【日本語】
Course Content
本授業は以下の内容で構成されています。

１．タンパク質の基礎知識
２．人工知能の基礎
３．深層学習を用いたタンパク質の立体構造予測
４．X線結晶構造解析によるタンパク質立体構造決定
５．タンパク質の立体構造に基づく創薬
６．バイオテクノロジー
授業の内容【英語】
Course Content
This class covers the following topics:

1. Basic Knowledge of Proteins
2. Fundamentals of Artificial Intelligence
3. Deep learning–based protein structure prediction algorithms
4. Protein structure determination using X-ray crystallography
5. Structure-based drug discovery
6. Biotechnology development
成績評価の方法と基準【日本語】
Course Evaluation Method and Criteria
期末試験およびレポートにより評価する。達成目標の各項目についての基本的な概念が説明することができてかつ基本的な問題が解けることが合格の基準となる。
成績評価の方法と基準【英語】
Course Evaluation Method and Criteria
Assessment will be based on final exams and reports. Success is measured by the ability to explain the fundamental concepts behind each achievement goal and to solve basic problems.
履修条件・注意事項【日本語】
Course Prerequisites / Notes
履修要件は要しない。
履修条件・注意事項【英語】
Course Prerequisites / Notes
There is no specific requirement.
教科書【日本語】
Textbook
教科書は特に定めない。
教科書【英語】
Textbook
No specific textbook is assigned to this course.
参考書【日本語】
Reference Book
必要に応じて、講義中に指示する。
参考書【英語】
Reference Book
Specified during the lecture.
授業時間外学習の指示【日本語】
Self-directed Learning Outside Course Hours
講義中に課題を提示する。
授業時間外学習の指示【英語】
Self-directed Learning Outside Course Hours
Assignments will be given during the lecture.
使用言語【英語】
Language used
Japanese
使用言語【日本語】
Language used
日本語
授業開講形態等【日本語】
Lecture format, etc.
授業は対面のみで行う（変更がある場合には、別途案内する）。
授業開講形態等【英語】
Lecture format, etc.
Lectures are given on-site (Further changes may be announced, if any).
遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置【日本語】
Additional measures for remote class (on-demand class)
遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置【英語】
Additional measures for remote class (on-demand class)