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最終更新日：2024年4月1日

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生命情報表現論

ゲノム研究の進展により生命科学は仮説駆動型からデータ駆動型の科学に変貌しつつある。このような科学を推進するには、多種多様で複雑なデータや知識を計算機でうまく扱えるようにすることが不可欠である。本講義では、その基礎となる理論や技術について解説する。
With the advancement of genome research, life science is transforming from a hypothesis-driven to a data-driven science. To promote such science, it is essential for computers to be able to successfully handle a wide variety of complex data and knowledge. In this lecture, the underlying theories and techniques will be explained.
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時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0560562
FSC-BI3B42L1
生命情報表現論
角田　達彦
A2
月曜3限
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講義使用言語
日本語
単位
1
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
可
開講所属
理学部
授業計画
７回にわたり、以下のような内容を講義する。（講義の内容や順序は変更される可能性有り） 1.生命情報表現論イントロ： 生命情報の表現法と解析法の研究開発がなぜ必要か？（12/4） 2.人工知能研究と知識表現： コンピュータサイエンスで開発された種々の知識表現法と推論（関係代数とSQL、述語論理、プロダクションシステム、フレーム）、NoSQL、深層学習の基礎（12/4） 3.非構造化知識の処理：情報検索、検索エンジン、質問応答システム、自然言語処理とテキストマイニング、電子カルテと医療情報（12/11） 4.ゲノム配列、ゲノムアノテーションと遺伝子進化、疾患ゲノム解析： ゲノム配列データの表現、系統樹、ゲノムアノテーション、パラログ・オルソログ、GWAS、疾患多様性解析、次世代シークエンサー技術とがんオミクス解析（12/11、12/18） 5.グループ議論とプレゼンテーション（12/25） 6.生命科学におけるネットワークデータの表現法とシステム解析： 相互作用、遺伝子共発現、パスウェイ、システム生物学、分子から細胞へ（1/15） 7.深層学習のオミクス解析応用と知識発見・データの共有： 深層学習のオミクス解析応用と知識発見、オープンデータ・オープンアクセス、CCライセンス（1/22） 8.グループ議論とプレゼンテーション（1/29） 期末試験（1/29）
授業の方法
今期は対面による講義と議論、プレゼンテーションを基本とする。 13:00 - 14:45 の 105 分を基本とする。 パワーポイントを利用した講義形式、一部グループ議論とプレゼンテーション。 資料（パワーポイントのコピー）はオンラインで配布する。
成績評価方法
筆記試験（期末試験）を基本とするが、状況により、小テストやレポートなどに変更する可能性もある。
教科書
特になし
参考書
特になし
履修上の注意
12月4日（月）開講予定 12/4 12/11 12/18 12/25 1/15 1/22 1/29（講義と期末試験） 追試・追レポート等がある場合は、理学部3号館412講義室前掲示板、生物情報HP（http://www.bs.s.u-tokyo.ac.jp/*****）に掲載するので注意すること。
その他
対面を予定しています。
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