“実践”バイオインフォマティクス・データ解析の上手な進め方入門【実習付】～核酸／アミノ酸／タンパク質等、バイオビッグデータを料理する技を習得～<東京・会場開催セミナー>

セミナー趣旨

　近年、ゲノム、遺伝子、タンパク質など生命情報のビッグデータが急速に蓄積され、それらを自在に“料理”する　計算分野（バイオインフォマティクス）が不可欠になっています。本講義では入門編として、バイオインフォマティクスで扱う基礎的手法を紹介し、それらを実際にコンピュータに向かって習得することを目指します。
　具体的には、生命情報データの取得法や、ゲノム等のDNA配列や、タンパク質のアミノ酸配列の計算解析法、アミノ酸配列情報からのタンパク質の構造・機能予測などを学びます。また応用編として機械学習や深層学習などについても触れます。
　「そもそもバイオインフォマティクスって何？」、「バイオビッグデータは、どうやったら使える？」と思われるお客様にもできる限り分かりやすいように、じっくりと進めて行こうと思います。

■講演中のキーワード
・生命情報データベース
・DNA、アミノ酸配列解析
・タンパク質機能・構造予測
・機械学習、深層学習

習得できる知識

・生命情報データベースからの必要な情報の取得法
・DNA配列、アミノ酸配列を使った計算解析手法
・タンパク質のアミノ酸配列から、その構造・機能情報の予測法
・タンパク質の立体データの解析方法、可視化方法
・機械学習、深層学習の原理、使用例など

セミナープログラム

1.バイオインフォマティクス概論

2.核酸配列/アミノ酸配列解析
　2-1 概論
　2-2 核酸配列/アミノ酸配データベース
　2-3 相同性検索
　2-4 系統樹作製、機能アノテーション等
　2-5 計算機実習

3.タンパク質立体構造情報解析
　3-1 概論
　3-2 タンパク質立体構造データベース
　3-3 立体構造の可視化解析
　3-4 アミノ酸配列からの立体構造予測
　3-5 計算機実習

4.機械学習入門
　4-1 概論
　4-2 サポートベクターマシン
　4-3 ニューラルネット
　4-4 深層学習原理
　4-5 応用例紹介

5.質疑応答＆個別質問・相談

セミナー講師

青山学院大学
理工学部化学・生命科学科
大学院 理工学研究科 生命科学コース
教授 博士(理学)
諏訪牧子 氏

■経歴
1989年～1995年　東京農工大学　工学部　教務職員
1996年～　東京農工大学　工学部　助手
1997年～　（株）ヘリックス研究所　主任研究員
2000年～　電子技術総合研究所　知能情報科学部　主任研究官
2001年～　独立行政法人産業技術総合研究所　生命情報科学研究センター・ゲノム情報科学チーム　研究チーム長
2003年～　独立行政法人産業技術総合研究所　生命情報科学研究センター　副研究センター長
2007年～　独立行政法人産業技術総合研究所　生命情報工学研究センター　主幹研究員
2012年～現在　青山学院大学　理工学部　教授
　　　　　　　大学院　理工学研究科　教授

■専門および得意な分野・研究
・バイオインフォマティクス
・ゲノム情報学
・生物物理学

■本テーマ関連学協会での活動
・日本バイオインフォマティクス学会
・日本生物物理学会
・日本学術会議　連携会員

セミナー受講料

1名47,300円(税込（消費税10％）、資料付)
　＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円
　　※会場での昼食の提供サービスは中止しております。
　＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。