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学部後期課程

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最終更新日：2024年10月18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

月曜3限

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講義使用言語

日本語

単位

実務経験のある教員による授業科目

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？（12/2） 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（12/2） 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（12/9） 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（12/9、12/16） 5. グループ議論とプレゼンテーション（12/23） 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（1/6） 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（1/20） 8. その他、補足（1/27、期末試験の前）期末試験（1/27）

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2日（月）開講予定 12/2 12/9 12/16 12/23 1/6 1/20 1/27（補足と期末試験）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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