授業科目名	生命科学・医学のデータ解析基礎
時間割番号	LBT217
担当教員名	石内　崇士
開講学期・曜日・時限	前期・火・IV	単位数	2
＜対象学生＞
(未登録)
＜授業の目的＞
生命科学分野のデータの多くは分子生物学的手法に基づく実験により産生される。そして、そのようなデータを正しく解析し解釈することが生命科学の基盤となる。したがって、ここではまずDNA、RNA、タンパク質の性質やそれらの制御に関する基礎的知識を身につけ、その後、どのような分子生物学的手法によりどのようなデータが産生されるのかを理解する。また、これに続くデータ処理の方法論や図の作成方法を理解し、生命科学分野の論文で示される図に実際に触れる。
＜本授業科目による獲得・涵養が特に期待されるコンピテンシー＞（能力・資質）
生命環境学部>生命工学科向け 記号 コンピテンシー（能力・資質） 説明   BT-A 専門 知識 生命工学分野における情報をデータサイエンスの視点から読み解く知識を習得している。 ◎ BT-B 共通 汎用能力 ３・数量的リテラシー さまざまな情報を統計学的手法などにより、数理的に表現・分析できる。 ○ BT-C ４・論理的思考力 情報を多面的・客観的にとらえ、筋道を立てて根拠を示しながら説明できる。 ○
＜到達目標＞  到達目標とは
目標NO 説明 コンピテンシーとの対応 BT 1 生命科学分野のデータがどのようにして産生されるのかについての知識を身につけ、記述する事ができること。 BT-A 2 生命科学分野におけるさまざまなデータの種類についての知識を身につけ、記述する事ができること。 BT-C 3 データをさまざまな図として表すための知識を身につけ、図の意味を理解する事ができること。 BT-B
＜成績評価の方法＞
目標No 割合 評価の観点 1 50% 分子生物学における基礎的知識を習得しているかを評価する。授業態度、小テスト、レポート、期末期試験により総合的に評価する。 2 25% 生命科学におけるデータ産生の基礎的知識を習得しているかを評価する。授業態度、小テスト、レポート、期末期試験により総合的に評価する。 3 25% 生命科学におけるデータの図としての表し方やデータを正しく処理、解釈するための知識を習得しているかを評価する。授業態度、小テスト、レポート、期末期試験により総合的に評価する。 合計 100%
＜授業の方法＞
毎回小テストを行う。 基本的には面接授業（対面）を行うが、新型コロナウイルスの状況によってはライブ型（TeamsやZOOM等）の授業を行うこととする。 面接授業においては、マスクを着用し、学生間の距離をできるだけ空けるとともに、換気と手洗いを徹底する。 ライブ型においては、教員が同時双方向で学生にライブ講義をオンライン配信する。 ライブ型においては学生の反応を見ることが困難となるため、適宜学生の思考や質問の時間を設けることとする。
＜受講に際して・学生へのメッセージ＞
Microsoft Excelがインストールされたコンピュータを用意すること。 オンライン授業に対応できるよう、Wi-fi等が利用できる環境を整えてこくと。
＜テキスト＞
(未登録)
＜参考書＞
Bruce Alberts [ほか] 著 ; 青山聖子 [ほか] 翻訳, 細胞の分子生物学 第6版, ニュートンプレス, ISBN:9784315520620, (2017年出版)
＜授業計画の概要＞
1 タイトル 細胞のなりたち、分子生物学におけるセントラルドグマ 事前学習 事後学習 復習し理解を深めること。 授業内容 核やオルガネラを含む細胞のなりたちと分子生物学におけるセントラルドグマについての基礎的知識を習得する。 2 タイトル DNAの性質とシーケンス 事前学習 事後学習 復習し理解を深めること。 授業内容 DNAの性質や塩基配列の決定についての基礎的知識を習得する。 3 タイトル 制御配列とRNA合成 事前学習 事後学習 復習し理解を深めること。 授業内容 ゲノムに存在する機能的配列および転写についての基礎的知識を習得する。 4 タイトル RNAから翻訳へ 事前学習 事後学習 復習し理解を深めること。 授業内容 転写されたRNAが翻訳される過程についての基礎的知識を習得する。 5 タイトル 転写制御のしくみ 事前学習 事後学習 復習し理解を深めること。 授業内容 エピゲノム制御を含む転写制御機構についての基礎的知識を習得する。 6 タイトル 遺伝子発現の定量的解析(1) 事前学習 事後学習 復習し理解を深めること。 授業内容 RNAレベルでの遺伝子発現解析の基礎的知識を習得する。 7 タイトル 遺伝子発現の定量的解析(2) 事前学習 事後学習 復習し理解を深めること。 授業内容 RNAレベルでの遺伝子発現解析のための方法論について知識を習得する。 8 タイトル 遺伝子発現の定量的解析(3) 事前学習 事後学習 復習し理解を深めること。 授業内容 タンパク質レベルでの遺伝子発現解析のための方法論について知識を習得する。 9 タイトル イメージングによるデータ取得 事前学習 事後学習 復習し理解を深めること。 授業内容 顕微鏡のしくみやイメージングについての基礎的知識を習得する。 10 タイトル 個々の細胞ごとのデータ 事前学習 事後学習 復習し理解を深めること。 授業内容 1細胞レベルでのデータについての基礎的知識を習得する。 11 タイトル 大規模データについて 事前学習 事後学習 復習し理解を深めること。 授業内容 主に次世代シーケンサーのデータについての基礎的知識を習得する。 12 タイトル 図示と統計(1) 事前学習 事後学習 復習し理解を深めること。 授業内容 生命科学分野におけるデータの図示の方法論についての基礎的知識を習得する。 13 タイトル 図示と統計(2) 事前学習 事後学習 復習し理解を深めること。 授業内容 生命科学分野におけるデータの図示の方法論および統計処理についての基礎的知識を習得する。 14 タイトル 文献検索と論文読解 事前学習 事後学習 復習し理解を深めること。 授業内容 生命科学分野における文献の検索と論文の読解についての基礎的知識を習得する。 15 タイトル 総括 事前学習 事後学習 復習し理解を深めること。 授業内容 これまでの授業のまとめと期末試験 16 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 17 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 18 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 19 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 20 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 21 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 22 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 23 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 24 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 25 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 26 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 27 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 28 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 29 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 30 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容
＜備考＞
(未登録)