大学院
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最終更新日：2024年10月18日
授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。
UTASにアクセスできない方は、担当教員または部局教務へお問い合わせ下さい。
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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、GSC-BS5303L1）
Fundamental Course Ⅰ( Graduate School of Frontier Sciences, Computational Biology and Medical Sciences, 47240-01, GFS-MJ6F01L1)
New Basic Bioscience III (Graduate School of Science, Department of Biological Sciences, 35617-7003, GSC-BS5303L1)
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。
The course will cover a wide range of algorithms in bioinformatics, i.e., procedures and ideas for using computers to analyze biological data.
Specific topics include: exhaustive search, greedy algorithm, dynamic programming, divide-and-conquer methods, graph algorithms, combinatorial pattern matching, clustering and phylogenetic tree analysis, and hidden Markov models.
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。
The course will cover a wide range of algorithms in bioinformatics, i.e., procedures and ideas for using computers to analyze biological data.
Specific topics include: exhaustive search, greedy algorithm, dynamic programming, divide-and-conquer methods, graph algorithms, combinatorial pattern matching, clustering and phylogenetic tree analysis, and hidden Markov models.
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
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
可
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：4/10
（１限）イントロ（担当：笠原）
（２限）1,2章 Introduction, Algorithms and Complexity（担当：豊島）
第２回：4/17
（１限）4章 Exhaustive Search（担当：豊島）
（２限）5章 Greedy Search（担当：豊島）
第３回：4/24
（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：5/1
（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：5/8
（１限）8章 Graph Algorithms（担当：岩切）
（２限）9章 Combinatorial Pattern Matching（担当：岩切）
第６回：5/15
（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：5/22
（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）
Note that this lecture will be held according to the Graduate School of Frontier Sciences calendar.
1st: 4/10
(1st period) Introduction (by Masahiro Kasahara）
(2nd period) Chapters 1 & 2: Introduction, Algorithms and Complexity (by Yu Toyoshima）
2nd: 4/17
(1st period) Chapter 4: Exhaustive Search (by Yu Toyoshima)
(2nd period) Chapter 5: Greedy Search (by Yu Toyoshima)
3rd: 4/24
(1st period) Chapter 6: Dynamic Programming (1) (by Junichi Iwakiri)
(2nd period) Chapter 6: Dynamic Programming (2) (by Junichi Iwakiri)
4th: 5/1
(1st period) Exercise and comprehension check (by Yu Toyoshima)
(2nd period) Chapter 7: Divide and Conquer (by Yu Toyoshima)
5th: 5/8
(1st period) Chapter 8: Graph Algorithms (by Junichi Iwakiri)
(2nd period) Chapter 9: Combinatorial Pattern Matching (by Junichi Iwakiri)
6th: 5/15
(1st period) Chapter 10: Clustering and Trees (1) (by Kazuki Ichikawa)
(2nd period) Chapter 10: Clustering and Trees (2) (by Kazuki Ichikawa)
7th: 5/22
(1st period) Chapter 11: Hidden Markov model and Randomized algorithms (by Kazuki Ichikawa)
(2nd period) Examination（by Yu Toyoshima, Junichi Iwakiri, Kazuki Ichikawa, Masahiro Kasahara)
授業の方法
講義
lecture
成績評価方法
最終回に行う期末試験により成績を評価する。
本郷および柏での対面試験を想定している.
日本語と英語の問題冊子を用意する予定である。
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）。
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にあわせて変更する可能性がある。
The grade will be evaluated by a final exam held at the last session of this course.
The exam will be held in person on both Hongo and Kashiwa campuses.
Japanese and English exam books will be available.
During the final exam, you can refer to handwritten notes on a sheet of A4 size paper (both sides may be used).
The specific method of the final exam may be changed depending on the Covid-19 and other circumstances.
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)
教科書や配布資料に基づいて十分に予習・復習すること
Students will be required to prepare and review the textbook and handouts to fully understand the contents.
