基礎バイオインフォマティクス【H30以降入学者用】
| Numbering Code | U-PHA00 3C402 LJ86 | Year/Term | 2022 ・ First semester | |
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| Number of Credits | 2 | Course Type | Lecture | |
| Target Year | 3rd year students or above | Target Student | ||
| Language | Japanese | Day/Period | Mon.2 | |
| Instructor name |
OKUNO YASUSHI (Graduate School of Medicine Professor) SHIRAKAWA HISASHI (Graduate School of Pharmaceutical Sciences Associate Professor) |
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| Outline and Purpose of the Course | 近年、あらゆる分野において爆発的に増大し続けるビッグデータから知識発見や新たな価値を創造する科学技術として、ビッグデータ科学が注目されている。創薬・生命科学分野においても、ハイスループット技術やオミクス計測技術の著しい進展に伴いデータ爆発が起こり、ビッグデータ科学の研究開発が急務とされている。このように多種多様かつ膨大なデータに直面する最中、一方ではこれらビッグデータを解析する技術として人工知能（AI）が注目されるに至っている。本科目では医学・薬学におけるデータサイエンス、人工知能（AI）、シミュレーションなどの計算・情報技術について、具体的な事例について講述する。 | |||
| Course Goals | バイオインフォマティクス、ケモインフォマティクス、インシリコ創薬など、薬学における情報科学と計算科学の基本的考え方を修得する。 | |||
| Schedule and Contents |
1. 概要説明：医療・創薬のためのデータサイエンス 2. データ解析・AIの基礎１ 3. データ解析・AIの基礎２ 4. 医療データ解析とAI１ 5. 医療データ解析とAI２ 6. コホート研究と健診データ解析 7. データベース 8. バイオインフォマティクス 9. システムズバイオロジー 10. ゲノム医療 11. AI創薬１ 12. AI創薬２ 13. 分子シミュレーション 14. マルチスケールシミュレーション 15. フィードバック ＊授業の理解度、進行度等により、講義の順番や内容が変わる場合がある。 |
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| Evaluation Methods and Policy | 平常点60％，レポート40％ | |||
| Course Requirements | None | |||
| Study outside of Class (preparation and review) | 毎回の授業終了時に出題するレポートに取組むことで、復習を行うこと。 | |||
| Textbooks | Textbooks/References | Webを用いて、講義資料を配信する | ||
| References, etc. | 最新 創薬インフォマティクス活用マニュアル, 奥野恭史(編集), ((株)メディカルドゥ ) | |||
