シラバス参照
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シラバス参照
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| 講義概要/Course Information |
| 科目基礎情報/General Information |
| 授業科目名 /Course title (Japanese) |
システム生物学 | ||
|---|---|---|---|
| 英文授業科目名 /Course title (English) |
Systems Biology | ||
| 科目番号 /Code |
BIO602p | ||
| 開講年度 /Academic year |
2019年度 | 開講年次 /Year offered |
3 |
| 開講学期 /Semester(s) offered |
後学期 | 開講コース・課程 /Faculty offering the course |
情報理工学域 |
| 授業の方法 /Teaching method |
講義 | 単位数 /Credits |
2 |
| 科目区分 /Category |
専門科目 | ||
| 開講類・専攻 /Cluster/Department |
Ⅲ類 | ||
| 担当教員名 /Lecturer(s) |
樫森・三瓶 | ||
| 居室 /Office |
東6-726（樫森），東6-708（三瓶） | ||
| 公開E-mail |
樫森<kashi@pc.uec.ac.jp>, 三瓶<gsampei@uec.ac.jp> | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
なし | ||
| 更新日 /Last update |
2019/07/02 20:15:50 | 更新状況 /Update status |
公開中 /now open to public |
| 講義情報/Course Description |
| 主題および 達成目標（2,000文字以内） /Themes and goals（up to 2,000 letters） |
今後ますます結びつきが重要なものになると思われる生命現象と情報・システム科学について学習し、生命現象の理解に情報・システム科学の知識がどのように生かされているかについて理解する。生体分子（DNA、タンパク質）～器官系（神経系）までをカバーする。 |
|---|---|
| 前もって履修 しておくべき科目（1,000文字以内） /Prerequisites（up to 1,000 letters） |
分子生物学、生物化学 |
| 前もって履修しておくこ とが望ましい科目（1,000文字以内） /Recommended prerequisites and preparation（up to 1,000 letters） |
生物学、細胞生物工学 |
| 教科書等（1,000文字以内） /Course textbooks and materials（up to 1,000 letters） |
特になし |
| 授業内容と その進め方（2,000文字以内） /Course outline and weekly schedule（up to 2,000 letters） |
本講義において、生命現象の現象論的な理解だけでなく、情報論的や動的システムの見方について会得してもらう。前半8回を三瓶が、後半7回を樫森が担当する。三瓶担当分については、分子生物学（4学期）と生物化学（5学期）からゲノム生物学特論（大学院科目）への橋渡しができる内容を考えている。後半（樫森担当）では、神経科学（６学期）の知識を踏まえ、それにシステム的観点を加え、生体情報システム学特論（大学院）への接続を意識した内容とする。 前半（三瓶担当） 第1回 生命情報学（バイオインフォマティクス）の歴史と全体像（生命情報学） 第2回 配列決定とデータベース（塩基配列、アミノ酸配列、データベース） 第3回 ゲノム解析と遺伝子予測（ゲノム、塩基配列、ORF、エキソン、イントロン） 第4回 タンパク質構造の分類と予測（二次構造、立体構造、NMR、X線結晶解析） 第5回 系統解析（類縁関係、系統樹、進化） 第6回 代謝系ネットワークと制御系ネットワーク（システム、ネットワーク、動的平衡） 第7回 システム生物学への挑戦（トランスクリプトーム、プロテオーム、メタボローム） 第8回 中間試験および試験の答え合わせと解説 後半（樫森担当） 第9回 脳における情報処理とは？（脳の機能マップ、脳における情報処理の3要素） 第10回 神経パルス生成のメカニズムとHodgkin-Huxley モデル（膜の構造と電気現象、H-H モデル、パルス伝播） 第11回 神経の非線形応答（非平衡（発振）、非線形応答（カオス応答）） 第12回 シナプス結合と可塑性、学習則（シナプス情報伝達、発芽、長期記憶、短期記憶、ヘッブ学習） 第13回 ニューラルネットワーク①パーセプトロン（神経モデル、原理と機能） 第14回 ニューラルネットワーク②ホップフィードネットワーク（神経モデル、原理と機能） 第15回 視覚系における情報処理（網膜、一次視覚野、さらに高次領域の情報処理） |
| 実務経験を活かした 授業内容 (実務経験内容も含む) /Course content utilizing practical experience |
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| 授業時間外の学習 （予習・復習等）（1,000文字以内） /Preparation and review outside class（up to 1,000 letters） |
前半（担当三瓶） 予習については、基礎として必要な分子生物学（4学期）と生物化学（5学期）をよく復習しておくこと。 後半（担当樫森） 予習については特に必要なし。講義内容に関連したテーマについてレポートを提出してもらう。 |
| 成績評価方法 および評価基準 （最低達成基準を含む） （1,000文字以内） /Evaluation and grading （up to 1,000 letters） |
前半（５０％）と後半（５０％）の合計で評価する。 前半（三瓶担当） 1. 成績評価の方法 授業中の質疑応答と中間テストにより総合的に評価する。 その内訳は、授業中の質疑応答（１５％）＋中間テスト（３５％）である。 2. 評価基準 以下のことを理解できたことをもって合格とする。 (1)配列データベースの種類と性質 (2)配列の比較の方法 (3)類似配列のデータベース検索の方法 (4)システム生物学の主たる研究手法 後半（樫森担当） 1. 成績評価の方法 内容に関連する演習問題のレポート（１回）と期末試験により決める。 レポート（１５％）＋期末試験（３５％）で判断する。 2. 評価基準： (1)細胞膜の電気的特性について理解し、膜電位などの計算が出来る。 (2)活動電位の発生メカニズムを理解している。 (3)シナプス可塑性のメカニズムについて理解している。 (4)ニューラルネットワークモデルの原理が理解できている。 (5)感覚情報（視覚など）の脳内での処理のあらましが理解できている。 |
| オフィスアワー： 授業相談（1,000文字以内） /Office hours（up to 1,000 letters） |
（樫森） 特に設けないので、適宜、相談してほしい （三瓶） 東6号館 708号室、月曜日4時限。この時間に都合が付かない場合には、メールや電話により別途アポイントメントを取ること。 |
| 学生へのメッセージ（1,000文字以内） /Message for students（up to 1,000 letters） |
生物における情報、通信についての理解を深めてほしい。 |
| その他 /Others |
なし |
| キーワード /Keywords |
塩基配列、アミノ酸配列、データベース、ホモロジー検索、構造予測、系統解析、ネットワーク、システム生物学、生体膜、神経パルス、神経情報処理 |