はじめて学ぶ 「バイオインフォマティクス」 〜ゲノム・メタゲノム解析で何がわかるか ・これから何ができるか〜

セミナーに際して

■講師より
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。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
・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
・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

セミナー内容

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

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

3　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

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

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