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現在位置: ホーム ja シラバス(2020年度) 農学部 資源生物科学科 ゲノム情報解析入門

ゲノム情報解析入門

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科目ナンバリング
  • U-AGR01 2A260 LB66
開講年度・開講期 2020・後期
単位数 2 単位
授業形態 講義
配当学年 2回生
対象学生 学部生
使用言語 日本語
曜時限 火4
教員
  • 寺内 良平(農学研究科 教授)
授業の概要・目的 著名な植物遺伝学者木原均博士は、「地球の歴史は地層に、生物の歴史は染色体に記されてある」(1946)と述べた。近年のゲノム解析技術の進歩は、染色体全セットのDNA遺伝暗号を迅速に解読することを可能にした。これにより、ゲノム全体の情報を対象とした生物学分野「ゲノミクス」が出現した。地球上の多様な生物群は、すべて約35億年前に一度起源した生命から由来したと考えられている。これら多様な生物種のゲノムを解析することにより、生物の歴史と進化について様々な知見を得ることができる。さらに農林水産物のゲノム解読は、迅速かつ効率的な育種を可能にする。今後の生物学にはゲノミクスの基本的技術が必須となるであろう。しかしゲノムは膨大な情報を含むため、その活用は容易ではない。本授業では、ゲノム配列から有用な情報を得るために、各自持参のラップトップコンピューターを用いて、PYTHON言語を用いた情報処理の初歩、機械学習の初歩、ベイズ推定法の初歩を習得し、生物情報学(バイオインフォーマテイクス)技術を利用して、生物の多様性や進化を理解するとともに、農林水産物の改良に役立てる技術の入門を目指す。
到達目標 PYTHONプログラミングを習得する。
大規模データ処理について学ぶ。
次世代シーケンサーによるゲノム解読技術について理解する。
バイオインフォーマテイクスの基礎について習得する。。
ベイズ推定の概念を理解する。
機械学習の概念を理解する。
ゲノム進化についての基礎知識を得る。
ゲノム情報を用いた品種改良について知識を得る。
授業計画と内容 第1回 ゲノム情報解析の概要
第2回 次世代シーケンスの原理
第3回 PYTHON入門1
第4回 PYTHON入門2
第5回 PYTHON入門3
第6回 大規模データ解析入門1
第7回 大規模データ解析入門2
第8回 大規模データ解析入門3
第9回 ベイズ推定入門1
第10回 ベイズ推定入門2
第11回 機械学習入門1
第12回 機械学習入門2
第13回 ゲノム解析の実際1
第14回 ゲノム解析の実際2
第15回 フィードバック
成績評価の方法・観点 平常点(80%) レポート(20%)
評価基準及び方針については、当該年度農学部学生便覧記載の〔評価基準及び方針〕による。
履修要件 特になし
授業外学習(予習・復習)等 各授業後に宿題を課する。
関連URL
  • http://www.crop-evolution.kais.kyoto-u.ac.jp