タイトル

開講年度 開講学部等
2025 農学部
開講学期 曜日時限 授業形態 AL（アクティブ・ラーニング）ポイント
前期後半 火5～7    
時間割番号 科目名[英文名] 使用言語 単位数
1071710250 情報科学演習[Information Science Exercise] 日本語 1
担当教員（責任）[ローマ字表記] メディア授業
高坂　智之[KOHSAKA Tomoyuki] ー
担当教員[ローマ字表記]
宮田 浩文　[MIYATA Hirofumi], 高坂　智之　[KOHSAKA Tomoyuki], 前野 慎太朗, 佐藤　悠　[SATOH Yu], 湯山　育子　[YUYAMA Ikuko], 木股　洋子　[KIMATA Yohko]
特定科目区分 STEAM関連科目 対象学生   対象年次 2～
ディプロマ・ポリシーに関わる項目 カリキュラムマップ(授業科目とDPとの対応関係はこちらから閲覧できます)
授業の目的と概要
生物機能科学科の化学実験、生化学実験、微生物機能化学・食品化学実験、生物機能科学応用実験 Iに必要とされる基礎的な情報解析に関する手法、理論等について系統的に修得する。
授業の到達目標
生物科学系実験を行う上で必要となる情報処理に関する知識及び技能に関して、基礎的な内容について系統的に習得することを目的とする。
授業計画
【全体】
毎回、解析手法の原理と方法について担当教員の解説に沿って実施する。その後、与えられた課題をこなしながら解析方法を用いたデータの分析を実施する。
最終的なレポートとしては、まず異なる手法を多く用いることからそれらの原理や方法について自身で再度まとめる。さらに、提案される生物科学的課題を学んだ解析手法を用いて解析し、その分析内容についてまとめる。
項目 内容 授業時間外学習 備考
第1回 イントロダクション 本演習の全体構造を理解するとともに、情報解析が生物の科学的解析において重要な位置を占めることを理解する。また、情報解析機器へのアプリケーションのインストールなどを行い、解析の準備を行う。 テキストを読んで予習して実習に臨むこと。
そして実施後には内容を復習すること。予習・復習各2時間程度
第2回 生物情報の検索、取得、保存 本実習では、生物情報の基礎を学ぶとともに、生物情報系データである遺伝子配列やアミノ酸配列をデータベースより取得する。そして、データーベースでの配列情報の保存形式およびデータベースを活用する方法を学ぶ。これらの作業を、実際に計算機を用いて実施する。 テキストを読んで予習して実習に臨むこと。
そして実施後には内容を復習すること。予習・復習各2時間程度
第3回 塩基配列の解析（遺伝子検索） 本実習では塩基配列から遺伝子を探索する方法を学ぶ。さらには、塩基配列からプロモーター配列、SD配列、そしてイントロンとエキソン配列の探索方法を学ぶ。これらの探索作業を実際に実施する。 テキストを読んで予習して実習に臨むこと。
そして実施後には内容を復習すること。予習・復習各2時間程度
第4回 相同性検索（BLAST解析） 生物情報を活用する上で相同性検索は必須の解析手法である。そのため、計算機によるBLASTの使い方及びBLAST結果の見方、つまりは評価の仕方を理解する必要がある。本実習では、インターネットウェブサイトを活用し、BLAST解析を自身で実施し、結果を評価する。 テキストを読んで予習して実習に臨むこと。
そして実施後には内容を復習すること。予習・復習各2時間程度
第5回 塩基やアミノ酸配列による系統解析（系統樹） 塩基配列の相同性検索はBLASTでは1配列ずつ行うが、多数の配列の類似性を比較することによって、遺伝子やタンパク質の進化系統を分類することができる。その手法であるマルチプルアライメントを理解し、マルチプルアライメントの作り方を学び、結果の見方を理解する。さらには、アライメントの情報を分析しやすくする系統樹を作成し、その見方を学ぶことによって、分子系統樹とその解析について学ぶ。 テキストを読んで予習して実習に臨むこと。
そして実施後には内容を復習すること。予習・復習各2時間程度
第6回 オミックス解析 現代の生物研究ではゲノム配列が決定され、転写もしくは代謝物の網羅的解析を行えるようになってきている。それら転写物はトランスクリプトーム、代謝物はメタボロームとよばれ生物を理解するためのデータ解析手法として広く用いられてきている。本実習では、解析データを活用し、Excelを用いた解析を自身で行うことにより、オミックス解析に対する理解と経験を得る。 テキストを読んで予習して実習に臨むこと。
そして実施後には内容を復習すること。予習・復習各2時間程度
第7回 タンパク質の三次元構造解析 タンパク質の機能を理解する上で三次元立体構造情報は有用であり、それを活用することで新たな解析を考案することも可能になる。また近年では、構造予測を行うことも可能となっている。本実習では、データベースから得られる三次元立体構造情報を計算機で表示し分析するとともに、計算機によって構造予測を行う手法を学び、それを自身で計算機によって実践する。 テキストを読んで予習して実習に臨むこと。
そして実施後には内容を復習すること。予習・復習各2時間程度
第8回 顕微鏡データ解析 顕微鏡観察による画像データは、適切に加工した後に、画像解析を行えるソフトウェアによって数値化を行う。また、画像解析特有の問題点を理解する必要がある。本実習では、一連の作業をサンプル画像を用いて行った上で、結果の評価を自身で実施する。 テキストを読んで予習して実習に臨むこと。
そして実施後には内容を復習すること。予習・復習各2時間程度
※AL（アクティブ・ラーニング）欄に関する注
・授業全体で、AL（アクティブ・ラーニング）が占める時間の割合を、それぞれの項目ごとに示しています。
・A〜Dのアルファベットは、以下の学修形態を指しています。
【A：グループワーク】、【B：ディスカッション・ディベート】、【C：フィールドワーク（実験・実習、演習を含む）】、【D：プレゼンテーション】
A: --%　B: --%　C: --%　D: --%
成績評価法
宿題・授業外レポート 50% ---
授業態度・授業への参加度 50%
教科書にかかわる情報
備考
必要に応じて配布
参考書にかかわる情報
備考
メッセージ
キーワード
情報、コンピュータ
持続可能な開発目標（SDGs）

  • 質の高い教育をみんなに
(教育)すべての人に包摂的かつ公正な質の高い教育を確保し、生涯学習の機会を促進する。
関連科目
基礎実験
履修条件
連絡先
高坂 tkosaka@yamaguchi-u.ac.jp
オフィスアワー
メール

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