Numbering Code	U-AGR01 3A255 LJ66	Year/Term	2022 ・ Intensive, First semester
Number of Credits	2	Course Type	Lecture
Target Year	3rd year students	Target Student
Language	Japanese	Day/Period	Intensive
Instructor name	SHIMIZU AKIFUMI (Part-time Lecturer)
Outline and Purpose of the Course	本講義では、ゲノム解析研究の進展とともに蓄積した生物情報について、幾つかのデータベースを紹介し、得られる情報とその利用方法について学びます。特に、汎用ツールRも用いた多変量解析やゲノム・トランスクリプトーム解析などを演習形式で学びます。また、画像認識で活用できる深層学習（のうちの畳み込みニューラルネットワーク）についても演習する。
Course Goals	1. 研究目的に適うデータベースを見つけ出せるようになる 2. 情報検索のコツと注意点を理解し、応用できる 3. Rの操作に慣れ、様々なデータ解析に使えることを理解する 4. Google colaboratoryによる深層学習を体験する
Schedule and Contents	01. ゲノム情報リテラシー 02. Rを用いた統計解析 03. Rを用いた多変量解析 04. Rを用いた多変量解析 05. Rを用いたゲノム解析1 06. Rを用いたゲノム解析2 07. Rを用いたゲノム解析3 08. Rを用いたトランスクリプトーム解析1 09. Rを用いたトランスクリプトーム解析2 10. Rを用いたトランスクリプトーム解析3 11. Rを用いた機械学習 12. Google colaboratoryを用いた深層学習1 13. Google colaboratoryを用いた深層学習2 14. Google colaboratoryを用いた深層学習3 15. Google colaboratoryを用いた深層学習4
Evaluation Methods and Policy	評価方法　レポートなど提出物によって評価する 評価基準及び方針については、当該年度度農学部学生便覧記載の[評価基準及び方針]による。
Course Requirements	（生物）統計学の履修が望ましい
Study outside of Class (preparation and review)	可能であれば、Rの基本的な使い方を予習しておく。
Textbooks	Textbooks/References	講義用pdfを用意している
Related URL	http://www.eonet.ne.jp/~vor-dem-gesetz/KAIS_Bioinfo.htm