はじめて学ぶ「バイオインフォマティクス」~各種データベースの役割と利用上のヒント、生成AIの活用~

・生命情報科学を体系的に学べるウェビナー。一日じっくり
・「また、AlphaFoldやゲノム言語モデルなど、最新のAIモデルに関しても紹介します」

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    セミナー趣旨

      1995年にインフルエンザ菌の全ゲノム配列が公開されて以来、ゲノム科学は圧倒的な速度で発展し続けており、ゲノム情報無くして生命現象を理解する事が困難となりつつあります。では、ゲノム科学からもたらされる多様かつ膨大な生物情報を解析することで、どのような知識を得ることができるのでしょうか。また、革新的技術であるGPT-5、AlphaFold3、EVOやAlphaGenomeなどのAI技術は、ゲノム科学においてどのように活用できるでしょうか。
      本講義では、コンピュータを駆使したバイオインフォマティクスの基礎から応用までを理解し、単なるツールとしての技術の習得ではなく、膨大な情報から新たな仮説を導くための論理を習得することを目標とします。

    受講対象・レベル

    ・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
    ・別の業務に従事する中で、バイオインフォマティクスの知見が必要になってきている方
    ・マイクロバイオームの調査・研究をしている方、これから着手する方
    ・10年、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。

    習得できる知識

    ・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における現在の課題
    ・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 など 

    セミナープログラム

    1 ゲノム科学概論
     1.1 ゲノム解析とバイオインフォマティクス
      1.1.1 ゲノム科学とは
      1.1.2 バイオインフォマティクスとは
      1.1.3 塩基配列の決定方法
     1.2 ゲノム解析の基礎と意義
      1.2.1 ゲノム配列の決定方法
      1.2.2 遺伝子アノテーション
      1.2.3 比較ゲノム解析
      1.2.4 メタゲノム解析
    ※ここではバイオインフォマティクス理解のためのゲノム科学について、
       予備知識がない方にとっても理解しやすいよう、かみ砕いてお伝えします。
    2 バイオインフォマティクス入門
     2.1 分子進化学入門
      2.1.1 分子進化学とは
      2.1.2 なぜ分子進化学を理解する必要があるのか
      2.1.3 アミノ酸配列の分子進化解析
      2.1.4 核酸配列の分子進化解析
     2.2 配列解析基礎1
      2.2.1 ペアワイズアラインメント
      2.2.2 相同性検索
      2.2.3 マルチプルアラインメント
     2.3 配列解析基礎2
      2.3.1 進化系統解析
      2.3.2 モチーフ解析
      2.3.3 確率モデルに基づく配列解析
    ※バイオインフォマティクスがおよそどのようなものなのか、
       どういった知識が求められているのか、どのような活動がされているかについて概説します。
    3 バイオインフォマティクスとデータベース
     3.1 生命科学におけるデータベースの役割と種類
      3.1.1 なぜデータベースなのか
      3.1.2 配列データベース
      3.1.3 代謝データベース
      3.1.4 その他のデータベース
     3.2 統合データベース
      3.2.1 データ統合化の意義
      3.2.2 データ統合化の手法
      3.2.3 統合データベースの活用事例
      3.2.4 オープンデータ、オープンサイエンス時代の到来
     3.3 AIモデルのゲノム科学への応用
    ※生命科学における各種のデータベースに関して、その役割、特徴(得意、不得意)や実際にどのように
       活用できるのかについてお伝えします。また、AlphaFoldやゲノム言語モデルなど、最新のAIモデルに関しても紹介します。
    4 メタゲノム解析
     4.1 メタゲノム解析とは
      4.1.1 アンプリコンシーケンシングによるメタゲノム解析
      4.1.2 ショットガンシーケンシングによるメタゲノム解析
      4.1.3 メタトランスクリプトーム解析
     4.2 メタゲノムデータからの知識発見
    ※メタゲノム解析がどういったものなのか、また、これによりどのようなことが今後、実現可能となるかについて展望します。
    <質疑応答>


    *途中、お昼休みや小休憩を挟みます。

    セミナー講師

     国立遺伝学研究所 情報研究系 教授 副所長 博士(薬学)  黒川 顕 氏

    ■ご略歴
    1995年 東北大学理学研究科博士前期課程修了
    1998年 大阪大学大学院薬学研究科博士後期課程修了、博士(薬学)
    2001年 大阪大学微生物病研究所・助手
    2004年 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科・准教授
    2008年 東京工業大学大学院生命理工学研究科生命情報専攻・教授
    2013年 東京工業大学地球生命研究所・教授、副所長
    2016年 国立遺伝学研究所生命情報研究センター・教授
    2019年より現職

    セミナー受講料

    【オンライン受講(見逃し視聴なし)】:1名 50,600円(税込(消費税10%)、資料付)
    *1社2名以上同時申込の場合、1名につき39,600円

    【オンライン受講(見逃し視聴あり)】:1名 56,100円(税込(消費税10%)、資料付)
    *1社2名以上同時申込の場合、1名につき45,100円

    *学校法人割引:学生、教員のご参加は受講料50%割引。

    受講について

    • 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
      (開催1週前~前日までには送付致します)
      ※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
      (土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)
    • 受講にあたってこちらをご確認の上、お申し込みください。
    • Zoomを使用したオンラインセミナーです
      →環境の確認についてこちらからご確認ください
    • 申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です
      →こちらをご確認ください

     

    受講料

    50,600円(税込)/人

    ※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です

    開催日時


    10:30

    受講料

    50,600円(税込)/人

    ※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

    ※銀行振込、コンビニ払い

    開催場所

    全国

    主催者

    キーワード

    ゲノム・核酸技術   CAE/シミュレーション   データマイニング/ビッグデータ

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