Numbering Code	G-INF01 63179 LJ13	Year/Term	2022 ・ Second semester
Number of Credits	2	Course Type	Lecture
Target Year		Target Student
Language	Japanese	Day/Period	Wed.5
Instructor name	AKUTSU TATSUYA (Institute for Chemical Research Professor) TAMURA TAKEYUKI (Institute for Chemical Research Associate Professor) MORI TOMOYA (Institute for Chemical Research Assistant Professor)
Outline and Purpose of the Course	バイオインフォマティクスにおける専門性の高いトピック、および、先端的なトピックについて講義する。具体的には、バイオインフォマティクスにおける離散アルゴリズム、生体ネットワークの離散数理モデルとその解析などについて説明する。 In this lecture, we discuss advanced topics in bioinformatics, which include discrete algorithms in bioinformatics, mathematical models and analysis of biological networks.
Course Goals	バイオインフォマティクスにおける先端的な研究内容について、そこで利用される数理モデルおよび数理的解析技法について理解する The goal is to understand mathematical models and algorithms in adovances topics in bioinformatics.
Schedule and Contents	文字列マッチング（阿久津）１　KMPアルゴリズム、Aho-Corasickアルゴリズム、畳み込みとハッシュに基づくマッチング 文字列データ構造（阿久津）１　接尾辞木、 接尾辞配列、　BWA変換 近似文字列マッチング（阿久津）１　Landau-Vishkinアルゴリズム、Don't Care記号つき近似マッチング、局所性鋭敏型ハッシュ 配列解析（阿久津）１　最短共通拡大文字列、逆位によるソーティング 固定パラメータアルゴリズムと部分k木（阿久津）１　最近接文字列問題、木分解と部分k木 グラフの比較と列挙（阿久津）１　Color Coding、Family Tree 遺伝子制御ネットワークの解析と制御（田村）１ ブーリアンネットワーク、定常状態、厳密アルゴリズム 代謝ネットワークの制御（田村）１ 最小反応カット、フィードバック頂点集合、整数計画法 微生物の制約モデル解析（田村）１ 代謝流束解析、代謝変化性解析、基準モード 最大共通部分グラフ（田村）１ 化合物の類似性検索、外平面グラフ、最大マッピング 木の編集距離（森）1 最大二部グラフマッチング、最大クリーク、動的計画法 カーネル法（森）1 カーネル関数、サポートベクターマシン、配列およびグラフに対するカーネル 生物データの圧縮による比較（森）1 グラフ圧縮、文法圧縮、画像圧縮 遺伝子発現データ解析（森）1 次元削減法、発現変動解析、細胞系譜推定 まとめ（阿久津）１　講義全体のまとめ String matching (TA) 1 KMP algorithm, Aho-Corasick algorithm, Convolution-based algorithm, Hash-based algorithm Data structure for strings (TA) 1 Suffix tree, Suffix array, BWA transformation Approximate string matching (TA) 1 Landau-Vishkin algorithm, Approximate matching with don't care characters, locality sensitive hashing Sequence analysis (TA) 1 Shortest common superstring, Sorting by reversal Fixed parameter algorithms and partial k-trees (TA) 1 Closest string problem, Tree decomposition and partial k-trees Comparison and enumeration of graphs (TA) 1 Color-coding, Family tree Analysis and control on gene regulatory networks (TT) 1 Boolean network, attractor, Exact algorithm Control of metabolic networks (TT) 1 Minimum reaction cut, Feedback vertex set, Integer programming Constraint-based model analysis for microbes (TT) 1 Flux balance analysis, Flux variability analysis, Elementary mode Maximum common subgraph (TT) 1 Similarity search for chemical compound, Outerplanar graph, Maximum matching Tree edit distance (TM) 1 Maximum bipartite matching, Maximum clique, Dynamic programming Kernel methods (TM) 1 Kernel functions, Support Vector Machine, Kernels for sequences and graphs Comparison of biological data via compression (TM) 1 Graph compression, Grammar-based compression, Image compression Gene expression analysis (TM) 1 Dimension reduction, Differential expression analysis, Cell trajectory inference Summary (TA) 1 Summary of Lecture
Evaluation Methods and Policy	達成目標についての達成度を平常点30%、レポート点70%の割合いで総合して評価し、情報学研究科成績評価規定第７条による成績評価を行う。なお、単位取得のためには9回以上の出席と全レポート提出（３回）が条件となる。 ただし、新型コロナの状況によりオンライン講義となった場合は、毎回小レポートを課し、その合計点100%で評価する。情報学研究科成績評価規定第７条による成績評価を行う。 Attendance (30%) and reports (70%). The minimal requisite is to attend 9 lectures and to submit all (three) reports that are required. If the course becomes ONLINE, a report will be imposed each class, and the total score will be evaluated at 100%.
Course Requirements	本科目の受講にあたっては生命情報学基礎論を受講していることが望ましい。 It is highly recommended to take the course "Introduction to Bioinformatics".
Study outside of Class (preparation and review)	必要な事項があれば講義の際に指示する。予習復習も行うこと。 Required home works are mentioned during lectures. Students are expected to prepare and review for each class.
References, etc.	「バイオインフォマティクスの数理とアルゴリズム」“Mathematical models and　algorithms in bioinformatics” (in Japanese) (2007), 阿久津達也T. Akutsu, (共立出版Kyoritsu), ISBN:978-4-320-12178-2