産業バイオのためのバイオインフォマティクスセミナー ～基礎・ツールから次世代シークエンスデータの解析まで～

★解読のコスト減・時間短縮等もあり、産業として急速拡大中の「バイオインフォマティクス」！
★基本のきから、はじめるためのツール、ゲノム／エピゲノム／メタゲノム／トランスクリプトーム解析や統合オミックス解析など次世代シークエンスデータの解析・定量方法まで！
★具体的な事例も交えて解説します！

【講師】

株式会社日本バイオデータ　代表取締役
次世代バイオ医薬品製造技術研究組合　事務局顧問（ゲノム技術） 博士（農学） 緒方 法親 先生

株式会社日本バイオデータ　博士（農学）　小西 省吾 先生

株式会社日本バイオデータ　博士（理学）　鈴木 彦有 先生

株式会社日本バイオデータ　博士（農学）　松田 朋子 先生

セミナー開催にあたって

●はじめに：
　2003年にヒトゲノムが解読されて以来、諸外国では次世代シークエンサー(NGS)の開発をはじめゲノム科学が急速に発展している。その結果、これまではアカデミアを中心とした国際的なコンソーシアムで億単位の費用と年単位の時間を費やして解読していたゲノムも、現在では２千万円のコスト、半年の期間で取得できるようになってきた。この技術革新によって、産業用生物のゲノム研究は数十万円で解読できる微生物はもちろん、ヒトを含めた高等生物のゲノムですら単独の企業で取り組める時代に突入した。

　すでに独自に得たゲノム情報を活用しながら研究開発を推し進め、競争力を高めている企業も出てきている。ゲノム科学は情報科学的側面を強く持つため、情報技術分野と同様に基礎と応用の垣根が低く、基礎知識を学べばアイデア次第で多様なビジネスチャンスを生み出す可能性を秘める。

　このセミナーでは、今後加速度的な広がりが予測されるゲノム情報を中心に、「ヒトの健康情報」や「IoTデータを含む広義の生物データ」に関わる産業を理解するために必要なバイオインフォマティクスの基礎についても具体的な事例と共に議論したい。

●受講対象者：
　・バイオインフォマティクスの初学者、これから本領域への参入・着手を検討している方
　・バイオインフォマティクスの産業利用を目指す方
　・20年、30年後に実る研究テーマ・シーズを先行調査する立場の方　など
　※業種・業界は不問とします。

●受講して得られる情報・知見（一例）：
　・バイオインフォマティクスの基礎、全体像・概況
　・バイオインフォマティクスにおける各要素技術、考え方、方法
　・バイオインフォマティクスの産業利用における現在の仮題
　・バイオインフォマティクスの発展によって起こり得る変化、展望・可能性

【セミナープログラム】

※セミナーは４名様で分担して行います。

１．近代バイオインフォマティクスの成立
　1.1　NGS以前のバイオロジーとインフォマティクス
　　1.1.1　バイオロジー
　　1.1.2　インフォマティクス
　　1.1.3　塩基配列のバイオインフォマティクス
　　1.1.4　生態学におけるバイオインフォマティクス
　1.2　NGS以降のバイオインフォマティクス
　　1.2.1　次世代シークエンサー(NGS)
　　1.2.2　公共データベース

２．次世代シークエンスデータの解析１
　2.1　ゲノム解析
　　2.1.1　ゲノムデータの構築
　　2.1.2　ゲノムデータのアノテーション
　　2.1.3　GWAS
　　2.1.4　エキソーム解析
　　2.1.5　RAD-seq
　　2.1.6　ゲノム編集
　2.2　エピゲノム解析
　　2.2.1　BS-seq
　　2.2.2　ChIP-seq
　　2.2.3　Hi-C

３．次世代シークエンスデータの解析２
　3.1　メタゲノム解析
　　3.1.1　メタゲノム解析
　　3.1.2　メタ16S解析
　　3.1.3　微生物相多様性の定量方法
　3.2　トランスクリプトーム解析
　　3.2.1　RNA抽出
　　3.2.2　正規化
　　3.2.3　発現変動解析
　　3.2.4　クラスタリング(PCA,tSNE)
　　3.2.5　階層的クラスタリング
　　3.2.6　非階層的クラスタリング
　　3.2.7　KEGGマッピング
　　3.2.8　共発現ネットワーク解析
　　3.2.9　トランスクリプトーム絶対定量
　　3.2.10　RNAseqデータを用いた作物選抜マーカー開発
　　3.2.11　非モデル生物RNAseqを用いた系統解析
　　3.2.12　１細胞トランスクリプトーム解析

４．統合オミックス解析
　4.1　生物データの解析
　　4.1.1　メタボローム解析
　　4.1.2　サルファーインデックス
　　4.1.3　細胞画像データの解析
　4.2　非生物データの解析
　　4.2.1　流体シミュレーションの解析
　　4.2.2　論文の解析

５．バイオインフォマティクスをはじめる
　5.1　ハードウェア
　　5.1.1　シークエンサー
　　5.1.2　ラズベリーパイ等のIoT機器
　　5.1.3　ビッグデータ解析のための計算機（予算:0円,10万円,100万円）
　5.2　ソフトウェア
　　5.2.1　UNIX/Linux
　　5.2.2　R
　5.3　リファレンスリスト