システムズバイオロジⅡ (130039) Systems Biology II (130039)
 
◇ 担当教員 Instructor : 金谷 重彦(Shigehiko Kanaya / かなや しげひこ)、 MD. ALTAF-UL-AMIN
◇ 単位数 Credits : 1単位 ◇ 選択・必修 Required/Elective : 選択 ◇ 講義室 Room : L3
◇ 講義スタイル Style : 講義/公開
◇ 開講時期 Quarter : Ⅲ期 火曜2限

◇ 授業目的 Course goals : バイオインフォマティクスは、ゲノムの情報解析からはじまり、ゲノム全体の遺伝子の発現解析(Transcriptomics)、タンパク質の機能解析(Proteomics)、さらには代謝物解析(Metabolomics)へと発展した。これらの大量情報としての分子生物学としてBig Data Biologyという分野が急速に発展し、ヒトの医薬情報さらには健康情報を分子メカニズムで解明が進んでいる。そこで、本講義では、これらのオミクス研究ならびにヒトと有用生物の相互作用間の相互作用についての研究の進展について情報科学と分子生物学の両方向から紹介する。
Systems Biology II focused on Omics Science involving genomics, transcriptomics, proteomics and metabolomics. Omics Science needs to various information techniques to understand organisms as a system. We also introduce species-species relations including human and edible/medicinal species relation in view of health care and species-species relationships in view of ecology.
◇ 授業内容 Course description : [1]ゲノム
ゲノムの塩基配列を決定する技術の進歩により、バクテリアから直物、動物、ヒトに至る様々な生物のゲノム解析が、世界的に猛烈な勢いで進んでいる。そこで、実験装置ならびに情報科学によりこれらの最新のデータ解析技術を紹介する。さらにこれらのゲノム配列をもとにしたマイニング(ゲノムマイニング)について紹介する。さらに、ゲノムを中心としたオーム解析を含めたビッグデータバイオロジーとしての新たな展開を紹介する。
[1] Genome
Thanks to the development of the technology of DNA sequencing, the methods of genomic analysis for various organisms, from bacteria, plants animals to human, is evolving at an unprecedented speed and scale. This lecture will then cover the state-of-the-art experimental apparatus and analytics. In this lecture, the genome mining based on genomic sequence and big data biology based on ome analysis will also be introduced.
[2]トランスクリプトーム
 ゲノム全体の遺伝子を対象とした実験法を概説し、得られたデータを体系化することを目的とした情報科学技術を概説する。
[2] Transcriptome
This lecture will introduce the experimental method for whole genes sequencing, as well as the informatics methods to systematize the genomic data.
[3]プロテオーム・インタラクトーム
 現在、タンパク質相互作用などの二項関係のある大量のデータが創出される時代となっており、そこで、これらのデータから得られる体系的知見について紹介する。
[3] Proteome / Interactome
A huge amount of data describing the binary relations about protein-protein interactions etc. have been accumulated, this lecture will introduce the systematic insights drawn from the data.
[4]メタボローム
生物が合成できる代謝物は非常に多様であり、植物に限っても100万種を超えると推定されている。これらの多様性創出のメカニズムを分子生物学ならびに情報科学による体系化技術により解明することが期待されている。これらの最新の知見を紹介する。さらに、代謝を中心とした細胞動態のシュミレーションについての最新知見を紹介する。
[4] Metabolome
A large number of metabolites can be synthesized by organisms and it’s reported that there are over a millions of metabolites exist in plants. It is expected that by incorporating molecular biology and systematization technology based on information science we can interpret the mechanism that creates this biological diversity. This lecture will introduce the latest insights from metabolome and further the simulation of cell dynamics based on metabolism.
[5]オーム統合
ヒトと有用生物を中心に、ゲノム、トランスクリプトーム、プロテオーム、メタボロームを統合した解析例を紹介するとともに、これらのオミックスデータにもとづいたヒトの健康、医用、食用への活用法について検討する。
[5]Integration of omics
Focusing on the organisms being useful to human body, this lecture introduce the example that integrates genome, transcriptome, Proteome and Metabolome. This lecture will also discuss the approaches to make use of this omits data for healthcare, medicine and food.

◇ 教科書 Textbook : 特に指定しない
Unspecific
◇ 参考書 Reference materials : 特に指定しない
Unspecific
◇ 履修条件 Prerequisites : 情報生命学特論Iとバイオインフォマティクス特論Iを履修していることを前提する。
◇ 成績評価 Grading : レポートと試験(50%)、出席(50%)の内容により成績を評価する。
Report and test (50%), attendance ((50%))
◇ オフィスアワー Office Hours : 在室しているときは原則的にいつでも可(B511金谷)
Anytime when available (B511)
◇ 配布資料 Handouts : 現在、配布資料はありません。