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最終更新日:2024年3月15日

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新基盤生命学Ⅲ

基礎講義I(東京大学 大学院新領域創成科学研究科 メディカル情報生命専攻 47240-01、GFS-MJ6F01L1) (合併科目)新基盤生命学Ⅲ(東京大学 大学院理学系研究科 生物科学専攻 35617-7003)
バイオインフォマティクスで扱われるアルゴリズム、すなわち、計算機を用いて生物学データを解析するための手続きや考え方を幅広く学ぶ。
具体的なトピックは、全解探索、グリーディーアルゴリズム、動的計画法、分割統治法、グラフアルゴリズム、組み合わせパタンマッチング、クラスタリングと系統樹解析、隠れマルコフモデルなどである。
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時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
35617-7003
GSC-BS5303L1
新基盤生命学Ⅲ
豊島 有
S1 S2
水曜1限、水曜2限
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講義使用言語
日本語
単位
2
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
開講所属
理学系研究科
授業計画
大学院新領域創成科学研究科と大学院理学系研究科の両開き科目だが、大学院新領域創成科学研究科カレンダーで開講するので注意すること。 第1回:4/13 (1限)イントロ(担当:笠原) (2限)1,2章 Introduction, Algorithms and Complexity(担当:笠原) 第2回:4/20 (1限)4章 Exhaustive Search(担当:豊島) (2限)5章 Greedy Search(担当:豊島) 第3回:4/27 (1限)6章 Dynamic Programming (1)(担当:岩切) (2限)6章 Dynamic Programming (2)(担当:岩切) 第4回:5/11 (1限)演習と理解度確認(担当:豊島) (2限)7章 Divide and Conquer(担当:豊島) 第5回:5/18 (1限)8章 Graph Algorithms(担当:岩切) (2限)9章 Combinatorial Pattern Matching(担当:岩切) 第6回:5/25 (1限)10章 Clustering and Trees (1)(担当:市川) (2限)10章 Clustering and Trees (2)(担当:市川) 第7回:6/1 (1限)11章 Hidden Markov model and Randomized algorithms(担当:市川) (2限)テスト(担当:豊島、岩切、市川、笠原)
授業の方法
講義
成績評価方法
最終回に行う期末試験による。 具体的な期末試験の方法については、新型コロナウイルス感染症等の状況を見ながら講義中やメーリングリストで知らせる。 対面で期末試験を行う場合には、「自筆手書きのメモ」に限り、A4用紙1枚まで持ち込みを可とする(コピーや印刷は不可、A4用紙1枚までなら両面に書き込んでも構わない)。
教科書
"An Introduction to Bioinformatics Algorithms" MIT Press (日本語訳「バイオインフォマティクスのためのアルゴリズム入門」共立出版)
参考書
「進化で読み解くバイオインフォマティクス入門」森北出版 「よくわかるバイオインフォマティクス入門」講談社 「バイオインフォマティクス入門」慶應義塾大学出版会 「バイオインフォマティクス 確率モデルによる遺伝子配列解析」医学出版 「バイオインフォマティクス ゲノム配列から機能解析へ 第2版」メディカルサイエンスインターナショナル 「Dr. Bonoの生命科学データ解析」メディカルサイエンスインターナショナル
履修上の注意
MGSP修了証 修士課程 認定科目 (グループ4) MSGP (M), One of the optional lecture courses for the Medical Genome Science Program (MGSP)(for Master course students). (Group 4)