後期 月曜日 ２講時 その他. 単位数/Credit(s): 1. 担当教員(所属)/Instructor (Position): 大林 武、木下 賢吾、西 羽美、湯田 恵美、内田 克哉、安澤 隼人 所属：情報科学研究科. 対象学部/Object: 全. 開講期/Term: ２セメスター. 科目群/Categories: 全学教育科目基盤科目-学問論. 履修年度: 2024. 科目ナンバリング/Course Numbering: ZFA-NAA102J. 使用言語/Language Used in Course: 日本語.
各学部の履修内規または学生便覧を参照。
遺伝子と社会 / Gene and Society
近年、医学生物学領域は加速度的な進歩を遂げている。ゲノム配列決定技術の高速化や高精度化をはじめとする日進月歩の技術革新は、ヒトという複雑なシステムに関する膨大なデータを生み出し、それを人工知能というキーワードに代表される様々な情報科学的手法により解析し理解することが可能になった。そのようなビッグデータの適切な理解に基づき、ゲノム合成やゲノム編集技術を通じた治療も現実のものになりつつある。高度に複雑なシステムである生命システムの解明と応用は、古くからの課題であるが、現在の圧倒的なスケールのデータ科学は、この課題に新しい道を開拓しつつあると言える。一方で、技術が確立すれば、そのまま社会実装できるというものではない。医学生物学は生命を扱う学問であるため、命の平等などの多くの難しい側面と表裏一体にある。そこで、本講義では「遺伝子」と「社会」をキーワードとして生命現象への理解を深めることを目的に、対面講義、グループディスカッション、実験実習を行う。
In recent years, the fields of medical science and biology have made rapid progress. Technological innovations, such as the high-speed and high-quality genome sequencing techniques, are producing vast amounts of data on the complex system of humans. This data is now analyzable and understandable through various informatics approaches, represented by the keyword 'artificial intelligence.' Based on a proper understanding of such big data, therapies involving genome synthesis and genome editing are becoming a reality. Unraveling and applying the highly complex life system has been a longstanding challenge, but today's overwhelming scale of data science is paving new paths in this quest. However, establishing technology does not directly translate to its social implementation. Medical science and biology, dealing with life, inherently involve many challenging aspects, such as the concept of the equality of life. This lecture aims to deepen the understanding of life phenomena, focusing on 'genes' and 'society,' through face-to-face lectures, group discussions, and experimental activities.
・個人のゲノムがどのように私たちの生命システムを決定しているのかを理解する。
・ゲノムに規定される情報と環境の関係を理解する。
・個人ゲノムの多様性とインクルーシブな社会の関係を理解する。
・Understand how individual genomes determine our life systems.
・Comprehend the relationship between the information encoded in genomes and the environment.
・Understand the diversity of personal genomes and its relationship to an inclusive society.
本講義は対面で実施します。また、学習支援システムとしてGoogle Classroomを用います。
1. オリエンテーション
2. 個人ゲノム概論
3. アルコール代謝検査の分子生物学実験 (1)
4. アルコール代謝検査の分子生物学実験 (2)
5. グループディスカッション（テーマの決定と議論）
6. グループディスカッション（議論）
7. グループディスカッション（発表会の準備）
8. 発表会1
9. ゲノム関連データベースとAI概論
10. ゲノム関連データベースとAI実習 (1)
11. ゲノム関連データベースとAI実習 (2)
12. ゲノム関連データベースとAI実習 (3)
13. グループディスカッション（テーマの決定と議論）
14. グループディスカッション（発表会の準備）
15. 発表会2
担当研究室と教員
・2-8: 情報科学研究科 情報生物学分野（大林・内田・湯田）
・9-15: 情報科学研究科 生命情報システム科学分野（木下・西・安澤）
The lectures will be conducted face-to-face, using Google Classroom as a learning support system.
1. Orientation
2. Introduction to Personal Genomes
3. Molecular Biology Experiments for Alcohol Metabolism Test (1)
4. Molecular Biology Experiments for Alcohol Metabolism Test (2)
5. Group Discussion (Theme Decision and Discussion)
6. Group Discussion (Discussion)
7. Group Discussion (Preparation of Presentation)
8. Presentation Session 1
9. Introduction to Genome-Related Databases and AI
10. Practical Exercises on Genome-Related Databases and AI (1)
11. Practical Exercises on Genome-Related Databases and AI (2)
12. Practical Exercises on Genome-Related Databases and AI (3)
13. Group Discussion (Theme Decision and Discussion)
14. Group Discussion (Preparation of Presentation)
15. Presentation Session 2
Research Laboratories and Faculty
2-8: Information Biology, Graduate School of Information Science (Profs. Obayashi, Uchida, Yuda)
9-15: Life Information Systems Science, Graduate School of Information Science (Profs. Kinoshita, Nishi, Anzawa)
レポート（50%）および平常点（50%）に基づいて評価する。
Grades will be based on reports (50%) and regular scores (50%).
指導教員の研究内容に関しては、各研究室のweb-pageを参照すること。
For information about the instructors' research, refer to the web pages of each laboratory.
https://www.bio.is.tohoku.ac.jp/（情報生物学分野 / Information Biology）
https://www.sb.ecei.tohoku.ac.jp/（生命情報システム科学分野 / Systems Bioinformatics）
授業中に遺伝学やバイオインフォマティクスに関する参考文献を随時紹介するので、それらを用いて授業内容の理解を深めるように努めること。
Students should make an effort to deepen their understanding of the course content by using the genetics and bioinformatics reference materials introduced during the classes.
必要 / Yes
受講者人数は20名までとします。
The number of participants is limited to 20.