科目ナンバー

SG-MP5-2C11

履修条件・関連科目等

学部で「数値計算特論」または大学院で非線形物理学特論第一を履修していること。大学院で非線形物理学特論第二を履修していることが望ましいが必須ではない。

授業で使用する言語

日本語／英語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

テンソル分解を用いた教師無し学習による変数選択とそのバイオインフォマティクスへ応用

科目目的

提案手法を研究で使えるようにする

到達目標

統計計算言語Rを用いてバイオインフォマティクスの計算ができるようになる。

授業計画と内容

１　分子生物学の基礎：DNAとRNA
２　分子生物学の基礎：細胞生物学
３　分子生物学の基礎：タンパク質
４　テンソル分解（I)
５　テンソル分解（II)
６　バイオマーカー探索（I）
７　バイオマーカー探索（II)
８　バイオマーカー探索（III)
９　mRNAとmiRNAの統合解析（I）
１０　mRNAとmiRNAの統合解析（II）
１１　mRNAとmiRNAの統合解析（III）
１２　遺伝子発現とメチル化の統合解析（I）
１３　遺伝子発現とメチル化の統合解析（II）
１４　一細胞RNA-seqへの応

授業時間外の学修の内容

その他

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

毎回の課題をやって出す

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

課題や試験のフィードバック方法

授業時間内で講評・解説の時間を設ける

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

アクティブ・ラーニングの実施内容

実施しない

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

授業におけるICTの活用方法

実施しない

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

実務経験のある教員による授業

いいえ

【実務経験有の場合】実務経験の内容

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

テキスト・参考文献等

Y-h. Taguchi, Unsupervised Feature Extraction Applied to Bioinformatics: A PCA Based and TD Based Approach, Springer International, 2020

その他特記事項

参考URL

https://www.kit-eclass.educ.kc.chuo-u.ac.jp/

講義内容についての情報はすべてweb-class(kit-eclass)を通じて伝えるので講義開始までに必ずログインして科目登録を行うこと。