科目名 : 生命情報学

科目コード 91190
配当学年 3年
開講期 後期
曜時限 火曜・5時限
講義室 工学部2号館101
単位数 2
履修者制限
講義形態 講義
言語
担当教員 阿久津・後藤・矢田

講義概要

この講義では生命システム理解のための情報解析手法および数理モデルについて説明する.特に,グラフ理論,機械学習手法,最適化手法,非線形微分方程式モデルなどが,生体内ネットワーク,神経回路網,進化の解析などにどのように適用されるのかについて説明する.

評価方法

出席30%程度,レポート70%程度とする.なお,レポートは複数回,出題する.

最終目標

生命情報学という分野の概要をシステム的理解という観点から把握するとともに,情報学における様々な技術や方法論,特に数理的アプローチが生命情報の解析に有効に利用できることを理解する.

講義計画

項目 回数 内容説明
生命情報学概観(阿久津) 1 生命情報学についてシステム生物学に関する部分を中心に概観し,主要研究トピックについて説明する.
スケールフリーネットワーク(阿久津) 1 多くの生体内ネットワークが持つグラフ論的特徴(スケールフリー性など),および, その生成モデルについて説明する.
代謝ネットワーク解析(阿久津) 1 代謝ネットワーク解析において重要なミカエリスメンテン式や,代謝流束解析などについて説明する.
タンパク質相互作用解析(阿久津) 1 ドメイン間相互作用に基づくタンパク質相互予測方式について説明するとともに,タンパク質進化の数理モデルについて説明する.
遺伝子発現データ解析(阿久津) 1 遺伝子発現データの解析手法についてクラスタリングやサポートベクターマシンに基づく手法を説明する.
遺伝子の進化と遺伝的アルゴリズム(矢田) 4〜5 集団における遺伝子の進化様式や多様性の保持機構の数理モデルを紹介するとともに,遺伝的アルゴリズムとの関係を説明する.
神経回路網の数理解析(後藤) 2 神経細胞の生理学的説明とその数理モデル,応答特性について述べ,さらに,神経回路網の符号化理論を概観する.
生物システムの進化(後藤) 2〜3 生物の進化の過程を表現するグラフ構造(進化系統樹)を配列データから推定するための統計的手法や最適化手法について説明する.
まとめ(阿久津) 1 全体のまとめを行い,研究の現状や今後の研究課題などに言及する.

教科書

特に定めない.

参考書

講義中に適宜,紹介する.最初の4回は以下が参考となる.
阿久津達也 著:バイオインフォマティクスの数理とアルゴリズム,共立出版 (2007).
江口至洋 著:細胞のシステム生物学,共立出版 (2008).

予備知識

全学教育科目B「生命情報学入門」を履修していると良いが,履修していなくても問題はない.生物学に関して必要な知識は講義中で説明する.

授業URL

その他

当該年度の授業回数などに応じて一部省略,追加,順番の変更がありうる.本講義は全学教育科目Bとしても開講される.