科目名 Course Title	生命情報学特論［24K3128］ Special Lectures on Bioinformatics
授業言語 Language	Japanese，English
科目区分・科目種	生命科学コース	クラス	ライフ
コンピテンシー	○批判的思考力，○協働力，○対人葛藤解決力	ｶﾗｰｺｰﾄﾞ
単位数	2.0単位	履修年次	1〜2年

担当教員	由良　敬
学期	前期
曜日・時限・教室	木曜 5 〜 6 限 �@共通講義棟1号館106室 �A共通講義棟1号館107室

受講条件・その他注意
この講義では、 Kang Ningの「Methodologies of Multi-Omics Data Integration and Data Mining」を輪読します。第１回の講義（４月１１日）にはかならず出席して、講義の進め方や分担を確認してください。

授業の形態
講義，演習

教科書・参考文献
「Methodologies of Multi-Omics Data Integration and Data Mining」(Kang Ning) https://link.springer.com/book/10.1007/978-981-19-8210-1

ＡＬＨ区分
ＡＬＨを実施しない

評価方法・評価割合
期末試験=40%，発表=30%，授業への参加態度=30%

主題と目標
多くの生物のゲノム塩基配列がわかり、トランスクリプトームなどを筆頭とするオミックス解析が容易にできる時代になった。技術革新は、一個体のオミックスデータをも産出できる状況を生み出してきた。さまざまなオミックスデータを組み合わせて解析することで、生物学の新しい知見がわかろうとしている。そこで本講義では、「Methodologies of Multi-Omics Data Integration and Data Mining」(by Kang Ning)を輪読し、マルチオミックスの背景とその解析技術を受講者全員で考察する。第１回の講義で全受講者に担当章を割り当て、担当日に受講者が口頭発表する。講義の最中にテキストの翻訳をすることがないように、事前にレジメをつくって講義に臨むことを期待する。なお、講義の進行予定は、輪読の進行状況に応じて変更する。

授業計画

第１回の講義日において、教科書を出席者人数で割り振り、以後の授業計画を決定する。担当した章を事前に読みよく理解した上で、各回においてパワーポイント等を使って手際よくかつわかりやすく発表すること。その後に出席者との質疑応答に基づいて、教員が発表者の理解度を測定する。７月にレポート試験を出題し、最終回に答案を提出してもらう。発表、毎回の質問状況、およびレポート試験の結果に基づいて、成績評価を行う。 1: Introduction to Multi-Omics 2: Biomedical Applications: The Need for Multi-Omics 3: -Omics Technologies and Big Data 4: Multi-Omics Data Mining Techniques: Algorithms and Software 5: Multi-Omics Data Analysis for Cancer Research: Colorectal Cancer, Liver Cancer and Lung Cancer 6: Multi-Omics Data Analysis for Inflammation Disease Research: Correlation Analysis, Causal Analysis and Network Analysis 7: Microbiome Data Analysis and Interpretation: Correlation Inference and Dynamic Pattern Discovery 8: Current Progress of Bioinformatics for Human Health

時間外学習
時間外にも時間を見つけて、教科書を読み進めること。何回も読まないとなかなか理解できない本です。

学生へのメッセージ
ご自分の担当章は、パワーポイント等を使って手際よくかつわかりやすく発表すること。発表言語は日本語または英語です。内容を読み取り、わかりやすくまとめる力は、社会のいろいろな局面で必要になります。