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微生物から植物、動物に至る多種多様な生物でゲノム塩基配列が解読され、得られた塩基配列とアミノ酸配列の情報は広く一般に利用できるようにウェブサイト上で公開されている。新しいバイオテクノロジー産業を創出するうえで、これらの配列情報を有効に活用できることが極めて重要である。この講義では、配列情報を解析するための計算機プログラムの原理と限界についての基礎的な概念を説明し、実際の計算機プログラム（ウェブで提供されているサービスも含む）を用いた配列情報の解析、タンパク質構造の解析および次世代シークエンサ―により得られる膨大なデータの解析についの実用性について解説する。
The purpose of this course is to understand fundamental principles and limitations of how computer programs analyze biological sequences and also to learn how practically actual computer programs, including services provided by Web, can analyze sequence data, protein structure, and a huge data obtained from a next generation sequence.
生命情報の流れのセントラルドグマ（DNA→RNA→タンパク質）に沿って、配列情報であるゲノム情報から実際の機能の担い手であるタンパク質へと、生命情報がデジタル（文字列情報）からアナログ（タンパク質立体構造情報）へと伝わっていく過程について順を追って解説して行く。遺伝子レベルでは、遺伝子構造とプロモーター解析を通じて文字列情報の解析手法について解説し、RNA レベルでは遺伝子の発現量情報解析を通じて数値データの解析を説明する。また、タンパク質レベルでは機能発現に重要な立体構造データ（３次元構造データ）の扱いについて解説する。アルゴリズムそのものよりは、生命情報の理解と言う応用面において情報科学が果たす役割に重点を置いて解説する。
プログラミング言語Pythonを用いて大量のデータ処理を扱う方法について学び、簡単な処理を行うスクリプトを自ら作成したり、適切なライブラリを用いて複雑な処理を実行する技術を習得する。
Students will learn how to handle large amounts of data processing using the Python programming language, and acquire the skills to create their own scripts to perform simple processing and to execute complex processing using appropriate libraries.
プログラミング言語Pythonを用いて大量のデータ処理を扱う方法について学び、簡単な処理を行うスクリプトを自ら作成したり、適切なライブラリを用いて複雑な処理を実行する技術を習得する。
Students will learn how to handle large amounts of data processing using the Python programming language, and acquire the skills to create their own scripts to perform simple processing and to execute complex processing using appropriate libraries.
Google Classroomのクラスコードは工学部Webページにて確認すること。
学部シラバス・時間割(https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html)
1. 目的
工学的応用に必要な生命科学の基礎的な概念を学び、工学への応用を自ら考えることが出来るようになる。
2. 概要
生命科学領域で最も進歩の著しい分子生物学、生化学、ゲノム科学、および医学生理学の基礎概念を解説し、工学応用へ橋渡しを行う。
3. 達成目標等
分子生物学・医学生理学の基礎的な概念や言葉を理解し、身近な生命科学問題に関して自らの考えを持ち、工学応用について論じることができるようになる。
本講義ではGoogleClassroomを利用する
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of
the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html (JP Only)
1. Objects
Learn basic concepts of biological systems and consider some applications of biology to engineering.
2. Abstract
The lectures will introduce some basics of modern molecular biology, biochemistry, genome science, and medical physiology, and connect it with some engineering applications.
3. Goal
Students are expected to understand the basic concepts and terminology of molecular biology and medical sciences, think by themselves, and discuss about some applications in the fields of engineerings.
Google Classroomのクラスコードは工学部Webページにて確認すること。
学部シラバス・時間割(https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html)
１. 目的
生体において行われている高機能な作用の中で、特にDNAに保持されている遺伝情報の“発現”や“変換”の分子機構について学ぶ。
２. 概要
核酸分子の化学構造の知識を基にして、遺伝子DNAからRNAへ、RNAからタンパク質への遺伝情報の変換のメカニズムと生体機能を遺伝子レベルで解析し利用をはかるための「遺伝子工学」の基礎知識を学ぶ。
３. 達成目標等
この授業では、主に以下のような能力を修得することを目標とする。
・核酸分子の化学構造を理解し、DNAの塩基配列を解析することができる。
・遺伝情報の変換と制御を理解し、説明することができる。
・遺伝子工学の原理を理解し、その利用を説明することができる。
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of
the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html (JP Only)
We learn “Central dogma”. Central dogma explain the gene information flow in a biological systems. The information flow from gene sequence to amino acid sequence, the polypeptide with which forms an appropriate folded structure with function, is learned based on chemical structure.
この授業は、魚介類遺伝資源の有効利用を目的とし、以下の三つの項目についての最近の動向と新しい技術、それらの応用について解説するとともに、今後の研究展開について討論する。一つ目が魚類の発生工学とその応用である。二つ目が魚類の遺伝育種と保全遺伝学研究の最近の動向である。地球上に出現した多様な生物種は、それらを上手く利用すれば永続可能な無限資源となるが、利用の方法を誤れば絶滅するという危うさを孕んだ資源である。人類による遺伝資源の過剰利用により予測されるリスクの評価およびリスク管理について集団遺伝学的視点から解説する。三つ目が生物情報学の最近の動向である。配列データの処理に関する基本的な手法について理論的な背景を理解していただくとともに、それぞれの手法を用いた場合の利点や問題点などの特徴について考察及び議論をする。
Students will understand the methodology of developmental engineering, such as gene knockout and transgenic technique used in fish, and their application to aquaculture and bioindustry.
The second topic is, recent feature of the genetic improvement and conservation of genetic resources. Genetic resources possess an infinite possibility for use, if we use it properly. And it also has risks of extinction, since it is a creature. For the management of genetic resources, the evaluation and management of extinction will be discussed from the point of view of population genetics.
The third topic is, recent trends in bioinformatics. Students will understand theoretical backgrounds underlying basic techniques for sequence data processing and discuss characteristics, such as advantages and disadvantages, of the techniques.
Google Classroomのクラスコードは工学部Webページにて確認すること。
学部シラバス・時間割(https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html)
１．目的
情報処理に不可欠なプログラミング言語の知識を身につける。
２．概要
C言語の基本文法および簡単なアルゴリズム設計法を講義する。また、
プログラムの作成・コンパイル・実行方法に関する演習を行う。
３．達成目標等
この授業では主に以下のような能力を修得することを目標とする。
・ C言語の文法を理解し、簡単なプログラムを作成できる。
・ プログラムの作成から実行までの操作ができる。
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of
the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html (JP Only)
１．The primary objective of this course is to learn basic knowledge of computer programing and algorithm through practice.
２．Lectures on basic grammar of the C language and simple algorithm design method.
Exercises on how to create, compile, and run programs.
３．Through this course, students are expected to learn
・ the basic syntax and way of programming in the C language, and
・ the way to compile and run the program.
本実習では東北メディカル・メガバンク機構(ToMMo)のスーパーコンピュータを用いてビッグデータ解析の手法を学習する。
近年の技術革新によってゲノムをはじめとする医学研究に用いられるデータはますます大規模となりつつあり、そのようなビッグデータの解析には専用のスーパーコンピュータが必要となってきている。ToMMoのスパコンはこのような個人レベルのビッグデータを安全に解析することのできる計算機環境である。参加者はスパコンへのアカウント作成、アクセス、データアップロード、データ解析、データダウンロードを行う。本実習ではToMMoのコホートデータは扱わないが、個人レベルの情報への注意点について学習する。データ解析についてはジョブスケジューリングシステムであるSLURMを用いた大規模実行を行う。この実習により、医学データやToMMoのコホートデータの解析の基礎を学ぶ。更に、応用例としては、医療データセットを用いて実際の臨床現場で使用されている課題の解決を図る。
This course aims to learn big data analysis by using the supercomputer system of the Tohoku Medical Megabank Organization (ToMMo).
Due to recent advancement of technologies, the size of data used in medical researches, e.g. genome data, has been increasing in size, and it is necessary to use specialized supercomputers to analyze such big data. The supercomputer system of ToMMo is suitable for analyzing individual-level big data in a secure environment. Students will learn to create an account of the supercomputer, access to it, upload data to it, analyze data with it and download data from it. Though the cohort data of ToMMo will not be used in this course, students will learn secure treatment of individual-level data in the supercomputer. To run a large-scale data analysis, job-scheduling system, SLURM, will be used. Students will learn the basics of large-scale medical data analysis through this course. Students can also use the supercomputer for addressing the problems in clinics by using their own medical data sets.
あらゆる生命現象は、階層的な生体構造中においてタンパク質、DNA、RNA、脂質、糖などの様々な生体分子が動的に相互作用することで発現しています。生命現象を分子レベルで理解するために、構造生物学による生体高分子の構造情報、生化学や生物物理学的手法による機能およびダイナミクス解析、次世代シークエンス技術とバイオインフォーマティクスによる遺伝情報解析、先端的なイメージング手法によるin vivo観察などが複合的に使われます。本授業では現代の生命科学を推進する重要な研究手法の基礎と具体的な研究例を学びます。
Various biological phenomena are expressed as the results of dynamic interactions of biomolecules such as proteins, DNA, RNA, lipids and sugars in multilevel structures of living systems. To understand these phenomena at the molecular level, various technologies and methodologies are used including the structural analyses of biopolymers, the biochemical and biophysical analyses of protein functions and dynamics, the genetic information analyses using bioinformatics and next generation sequencing, and the in vivo observations based on the advanced imaging techniques. In this seminar, students study basics and applications of the important research methods that propel the current molecular life sciences.