|| 英語(English)
学習支援計画書(シラバス) 検索システム
専門教育課程 応用バイオ学科
授業科目区分 科目名 単位数 科目コード 開講時期 履修方法
専門教育課程
専門科目
専門
アドバンストバイオ情報
Advanced Bioinformation and Brain Sciences
2 B128-01 2024年度
5期(前学期)
修学規程第4条を参照
担当教員名
*印は、実務経験のある教員を示しています。
授業科目の学習・教育目標
キーワード 学習・教育目標
1.生物配列情報 2.ドラックデザイン 3.分子モデリング 4.変形文法とHMM 5.AIとバイオテクノロジー 様々な配列情報を解析する技術を取得することにより、生物配列に隠された規則性や相違か ら生物の進化について幅広く生物情報を学ぶことを目的とする。 ●タンパク質の二次・三次構造予測、分子モデリング、シーケンスデータ処理 ●隠れマルコフモデル、変形文法、スコアリングマトリックスなど解析手法 ●ダーウィンから現代までの進化論、遺伝暗号の分子進化 ●AIなどニューテクノロジーとバイオテクノロジーの融合
授業の概要および学習上の助言
先行科目である「バイオ情報基礎」を学んでいることを前提に授業を進める。また、パソコン演習が含まれるため、基礎的な パソコン操作技術を必要とする。そのため前述の科目を受講していない学生は、あらかじめ該当箇所を予習してから授業に臨 む必要がある(授業中に復習に大きく時間を割くことはしません)。 AIが演習に含まれる場合はあるためMatlabをアンインストールしないこと。AIについてはAI創薬、AI農業等を 演習の形式で実施する(予定)。AI基礎の内容の復習を行っておくこと。
教科書および参考書・リザーブドブック
教科書:指定なし 参考書:指定なし リザーブドブック:指定なし
履修に必要な予備知識や技能
基礎バイオ情報の内容、パソコンの基本的な操作、AI創薬(スマート創薬)やAI農業(スマート農業)に関する基礎知識
学生が達成すべき行動目標
No. 学科教育目標
(記号表記)
G,H,N 配列情報解析技術(構造予測、モデリング)について説明できる。
I,L,N 分子進化について説明できる。
G,H,I,L,N 情報工学の技術を用いたバイオテクノロジーについて説明できる。
達成度評価
評価方法
試験 クイズ
小テスト
レポート 成果発表
(口頭・実技)
作品 ポートフォリオ その他 合計
総合評価割合 20 30 40 0 0 0 10 100
指標と評価割合 総合評価割合 20 30 40 0 0 0 10 100
総合力指標 知識を取り込む力 10 10 20 0 0 0 0 40
思考・推論・創造する力 10 10 10 0 0 0 0 30
コラボレーションと
リーダーシップ
0 0 0 0 0 0 0 0
発表・表現・伝達する力 0 0 0 0 0 0 0 0
学習に取組む姿勢・意欲 0 10 10 0 0 0 10 30
※総合力指標で示す数値内訳、授業運営上のおおよその目安を示したものです。
評価の要点
評価方法 行動目標 評価の実施方法と注意点
試験 達成度認定試験を行う。単に知識の習得を問うだけでなく、データの読み取りやそれに基づく考察能力も 問い、それらの応用力を高く評価する。
クイズ
小テスト
すべての授業において演習を行う。授業内容の理解度について問うだけでなく、自分の考えや表現能力も 取り、それらの応用力を高く評価する。
レポート 期間中にレポートを4回行う。取得した技術や知識を報告書としてまとめる技術について問う。
成果発表
(口頭・実技)
作品
ポートフォリオ
その他 授業中に行う演習などを取り組む姿勢について問う。
具体的な達成の目安
理想的な達成レベルの目安 標準的な達成レベルの目安
配列情報の解析手法の原理について説明できる。 パソコンを使って配列情報解析を行うことができる。 分子進化について説明できる。 AIとバイオテクノロジーの関係について説明できる。 配列情報の解析手法の原理について説明できる。 パソコンを使って配列情報解析を行うことができる。 分子進化について説明できる。 AIとバイオテクノロジーの関係について説明できる。
CLIP学習プロセスについて
一般に、授業あるいは課外での学習では:「知識などを取り込む」→「知識などをいろいろな角度から、場合によってはチーム活動として、考え、推論し、創造する」→「修得した内容を表現、発表、伝達する」→「総合的に評価を受ける、GoodWork!」:のようなプロセス(一部あるいは全体)を繰り返し行いながら、応用力のある知識やスキルを身につけていくことが重要です。このような学習プロセスを大事に行動してください。
※学習課題の時間欄には、指定された学習課題に要する標準的な時間を記載してあります。日々の自学自習時間全体としては、各授業に応じた時間(例えば2単位科目の場合、予習2時間・復習2時間/週)を取るよう努めてください。詳しくは教員の指導に従って下さい。
授業明細
回数 学習内容 授業の運営方法 学習課題 予習・復習 時間:分※
1 ガイダンス  シラバスをもとに科目の概要や学習目標、行動目標 を理解する。  「確率・統計」「統計力学」の重要性を理解する。 学習支援計画書の説明 講義と質疑 演習(1) 自己点検授業(1) 予習:「確率・統計」「統計力学 」についてこれまでに学習したこ とを復習する。 復習:演習(1)を解き直し、内 容を理解する。 120 30
2 パソコン演習1:アミノ酸配列とタンパク質情報 パソコン演習(1) 自己点検授業(2) 予習:アミノ酸配列について、こ れまでに学習したことを復習する 。 復習:演習問題を解きなおす。 120 60
3 ドラッグデザイン AI創薬 講義と質疑 演習(2) 自己点検授業(3) 予習:創薬について、これまでに 学習したことを復習する。 復習:演習問題を解きなおす。 120 60
4 パソコン演習2:タンパク質の構造、機能 パソコン演習(2) 自己点検授業(4) 予習:タンパク質の構造と機能に ついて、これまでに学習したこと を復習する。 復習:演習問題を解きなおす。 120 60
5 配列解析1:配列解析の基礎 講義と質疑 演習(3) 自己点検授業(5) 予習:配列解析手法について、こ れまでに学習したことを復習する 。 復習:演習問題を解きなおす。 120 60
6 パソコン演習3:シーケンサーファイルの解析 パソコン演習(3) 自己点検授業(6) 予習:配列解読手法について、こ れまでに学習したことを復習する 。 復習:演習問題を解きなおす。 120 60
7 配列解析2:生物配列の確率的・統計的解析 講義と質疑 演習(4) 自己点検授業(7) 予習:配列解析手法について、こ れまでに学習したことを復習する 。 復習:演習問題を解きなおす。 120 60
8 配列解析3:変形文法(RNA の二次構造) 講義と質疑 演習(5) 自己点検授業(8) 予習:配列解析手法について、こ れまでに学習したことを復習する 。 復習:演習問題を解きなおす。 120 60
9 配列解析4:スコアリングマトリックス 講義と質疑 演習(6) 自己点検授業(9) 予習:配列解析手法について、こ れまでに学習したことを復習する 。 復習:演習問題を解きなおす。 120 60
10 進化1:ダーウィンと自然選択説 講義と質疑 演習(7) 自己点検授業(10) 予習:ダーウィンについて調べて くる。 復習:演習問題を解きなおす。 120 60
11 進化2:中立説と断続平衡 講義と質疑 演習(8) 自己点検授業(11) 予習:中立説と断続平衡について 調べてくる。 復習:演習問題を解きなおす。 120 60
12 進化3:遺伝暗号の分子進化 講義と質疑 演習(9) 自己点検授業(12) 予習:遺伝暗号について調べてく る。 復習:演習問題を解きなおす。 120 60
13 バイオとニューテクノロジー1:AIとバイオロジー 講義と質疑 演習(10) 自己点検授業(13) 予習:AI農業、AI創薬につい て調べてくる。 復習:演習問題を解きなおす。 120 60
14 バイオとニューテクノロジー2:新しい社会の中のバ イオロジー 講義と質疑 演習(11) 自己点検授業(14) 予習:バイオロジーの未来につい て考えてくる。 復習:演習問題を解きなおす。 120 60
15 達成度認定試験 授業のまとめ 試験 自己点検授業(15) 予習:学習内容についてわからな い箇所を調べておく。 240