大学院
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最終更新日：2024年4月22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。
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ゲノム配列解析論Ⅰ
In this course, students will study methods for analyzing genetic sequences, which contain the recipes for life and traces of life's evolution. The main approach will be finding and comparing related sequences. The main techniques will be probability models, and algorithms for analyzing large amounts of data efficiently.
The course will emphasize endangered foundations of science: critical thinking, rather than blindly following scientific fashions or prestige; distinguishing facts from definitions, and whether something is falsifiable; the probability of observing something by chance in huge data.
The course will emphasize endangered foundations of science: critical thinking, rather than blindly following scientific fashions or prestige; distinguishing facts from definitions, and whether something is falsifiable; the probability of observing something by chance in huge data.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
47240-36
GFS-MJ6S04L1
ゲノム配列解析論Ⅰ
Martin Frith
月曜2限
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講義使用言語
日本語/英語
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
新領域創成科学研究科
授業計画
配列情報解析の３人の専門家、浅井潔、加藤和貴、Martin Frith、が講義する。
Course content:
Critical thinking versus cargo cult science, and dangers of jargon.
Diversity of genetic sequence data.
How genetic sequences mutate and evolve.
Evolutionary relationships: homology, orthology, and paralogy.
Repeats: transposable elements and tandem repeats. Facts versus definitions.
Finding clumps in sequential data, by dynamic programming. Facts versus definitions. Finding one optimal clump: Kadane's algorithm for one sequence, Smith-Waterman algorithm for comparing two sequences. Problems and solutions when there is more than one clump.
Probability models: all models are wrong, but some are useful.
Similar sequences occurring by chance: p-values and E-values, multiple testing.
Multiple sequence alignment: aligning more than two sequences to each other.
Fast algorithms: seed-and-extend alignment versus alignment-free sequence comparison. Spaced seeds and subset seeds. Suffix arrays. Sampling a subset of positions in a sequence.
授業の方法
スライドを用いた講義と小テスト、レポート課題による演習を組み合わせた授業を行う。
一部の講義をZoomによるオンライン講義とする場合がある。
成績評価方法
随時実施する小テスト＆レポートと筆記試験による。
(Short tests & Reports, Examination)
筆記試験は、7月２９日２限に行う。
教科書
指定しない
参考書
生物配列の統計―核酸・タンパクから情報を読む (統計科学のフロンティア９）岩波書店
生命情報処理における機械学習（機械学習プロフェッショナルシリーズ）、講談社
R.Durbin et al.: Biological sequence analysis, Cambridge Univ. Press
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
履修上の注意
「ゲノム配列解析論Ⅰ」は配列情報解析の基本を学ぶ科目であり、生物学科、生物化学科の学生にも履修を推奨する。
単位取得のためには、随時行う小テスト・レポート課題を提出し、かつ筆記試験で基準以上の点数を取る必要がある。筆記試験のみを受験して講義に出席しないと単位が認められないので注意すること。
レポート課題、追試・追レポート等などは、LMSに掲示するので、毎回参照すること。
その他
理学部生物情報科学科の学部科目、「ゲノム配列解析論Ⅰ」と同時に開講する。
