生物物理学[22C4002]

科目名
Course Title
生物物理学[22C4002]
Biophysics
科目区分・科目種 生物学科 クラス 生物学科
CCBM キャリアデザイン  
単位数 2.0単位 履修年次 1

担当教員 毛内 拡
学期 後期
曜日・時限・教室
火曜 3 4 理学部1号館605室

授業の形態
講義,対面授業のみ

教科書・参考文献
教科書:
木下是雄 理科系の作文技術 中公新書 1981年
統計でウソをつく法 講談社ブルーバックス

ALH区分
通常授業として実施(11・12限等)

評価方法・評価割合
期末試験=50%,小論文(レポート)=25%,授業への参加態度=25%

主題と目標
生命現象は複雑多岐にわたる物理・化学反応から成り立っている.機能集合体としての生命(生体)を理解する上で,それらを構成する素過程を理解することが重要となっている.
 講義では,生命現象の記載に使われる物理理論を項目毎に取り上げ,それらに対応する生命現象について,研究・解析の手法を示しながら,それらの現象を物理学的側面から解説して行く.

授業計画
第1回
高校までの「理科」を脱去せよ!(1)
大学で生物を学ぶということ。実験科学の基礎(観察→定量→比較)。
wordの使い方、レポートの書き方、メールの書き方
第2回
高校までの「理科」を脱去せよ!(2)
理科系の作文技術。研究者の作法、思考法とは?
研究計画書、研究費のしくみ
第3回
高校までの「理科」を脱去せよ!(3)
論文の選び方、インパクトファクターとは?
論文の読み方、アブストラクトの書き方、グラフの見方
第4回
高校までの「理科」を脱去せよ!(4)
実験データの取り扱いと統計入門(Excelの使い方)
ダメ統計や嘘グラフとは?
第5回
高校までの「理科」を脱去せよ!(5)
プレゼンテーション入門(パワーポイントの使い方)
的確に質問し、端的に答える。学会での作法とは?
卒業研究とは、読み・書き・発表・質問を身につける手段に過ぎない
第6回
実験データの取り扱いと統計入門(Excelの使い方)
相関関係と因果関係
第7回
実験データの取り扱いと統計入門(Excelの使い方)
正規分布と中心極限定理。有意差ってなに?
統計、検定、分散分析(ANOVA)
第8回
デジタル画像処理と画像解析 その1
画像って何?色って何?
第9回
デジタル画像処理と画像解析 その2
画像の特徴を表す量とその変換
第10回
デジタル画像処理と画像解析 その3
明るさ・コントラストの変換
第11回
デジタル画像処理と画像解析 その4
空間フィルタと周波数フィルタ
第12回
デジタル画像処理と画像解析 その5
画像の復元と生成、2値化
第13回
デジタル画像処理と画像解析 その6
パターンマッチングとパターン認識
第14回
デジタル画像処理と画像解析 その7
深層学習による画像認識と生成
動画像処理
第15回
※その他話題候補
生物学で数学を扱うということ
美しいは真実であるということ。微分方程式の意味。
数式の読み方がわかれば数式アレルギーは解消できる!
プログラミング入門、アルゴリズムの考え方
ファイルの保存、自分で採ったデータは自分で解析しよう
オイラー法、ニュートン法
数理統計入門
パターン認識と機械学習
主成分分析と独立成分分析
情報量、エントロピー
電気生理学と電磁気学の意外な関係
生体電気現象と測定方法、膜電位
脳波、筋電、心電図の読み方
数値解析入門
波のデータをどう調理するか、周波数、サンプリング
周波数解析、フーリエ変換
顕微鏡入門
光の特性、電磁波、可視光、蛍光
組織の透明化と対物レンズの選び方(屈折率、開口数)
ザイデルの5収差
カメラの原理、パソコンの原理
蛍光フィルター、励起、オートフォーカス
ビット、メモリ、データの記録・保存
画像解析入門
ImageJ、コントラスト、輝度、変化率、差分、ROI
人工知能と深層学習(Deep Learning)入門
ニューラルネット、DeepLabCut

時間外学習
毎回(簡単な)宿題を出すので次回の講義までに提出すること。何を調べても構わない。

学生へのメッセージ
格別のオフィスアワーは設定しない.質問等は随時受け付ける.授業で伝えられることは限られている.授業項目を理解するだけでなく,それらから派生するいろいろな事柄に目を向けてほしい.そのためのヒントや,資料を提供する用意はできています.

学生の問い合わせ先
monai.hiromu@ocha.ac.jp