生命情報の数理のシラバス情報

科目名称
Course title(Japanese)
生命情報の数理 科目番号
Course number
63MAMAI604
科目名称(英語)
Course title(English)
Mathematics for Bioinformatics
授業名称
Class name
生命情報の数理
教員名 佐藤 圭子
Instructor Keiko Sato
開講年度学期 2022年度 後期
Year/Semester 2022/Second Semester 
曜日時限 木曜2限
Class hours Thursday 2th. Period 
開講学科
Department
理工学研究科 情報科学専攻
Graduate School of Science and Technology, Department of Information Sciences 
外国語のみの科目
(使用言語)
Course in only foreign
languages (languages)
-
単位
Course credit
2.0 授業の主な実施形態
Main class format
対面授業/On-site class
概要
Descriptions

生命情報の研究において必要な数理の一つとしてグラフ理論を学習する。
生命情報学を含む多くの分野で、大きな複雑な系がグラフやネットワークとして表現される。様々なグラフやその性質を理解し、グラフ理論の生命情報への応用について知識を得る。

This course deals with graph theory, which is a mathematical discipline required for the study of bioinformatics. In many fields including bioinformatics, large complex systems can be represented by graphs or networks. Students will learn many different types of graphs and their properties, as well as applications of graph theory to bioinformatics.
目的
Objectives

グラフ理論を学習し、それを分子配列解析に応用する方法を身につける。生命情報の数理は、本専攻のディプロマ・ポリシーで述べられた高度な専門知識および研究能力を養う科目に該当する。

Students should acquire knowledge of graph theory and master the method for applying this knowledge to molecular sequence analysis. This course includes contents for cultivating advanced expertise and research skills as stated in the diploma policy of the department.
到達目標
Outcomes

・グラフ理論の基本的な用語を習得し、多くの重要な定理を証明できる
・グラフ理論の生命情報への応用例を知り、その課題について説明できる
・大量で複雑なデータを解析するための異なったアルゴリズムの適用の仕方を考えることができる。

Students should be able to:
- Acquire the basic vocabulary of graph theory and understand the statements and proofs of many of the important theorems.
- Know how graph theory has been used in bioinformatics and explain the problems of these applications.
- Recognize how to apply different algorithms for analyzing large and complex biological data.
履修上の注意
Course notes prerequisites

学生は、できるだけ全授業に遅刻することなく出席することが求められる。
Students are expected to attend all classes and be on time.
アクティブ・ラーニング科目
Teaching type(Active Learning)
課題に対する作文
Essay
- 小テストの実施
Quiz type test
ディベート・ディスカッション
Debate/Discussion
- グループワーク
Group work
-
プレゼンテーション
Presentation
- 反転授業
Flipped classroom
-
その他(自由記述)
Other(Describe)
-
準備学習・復習
Preparation and review

適宜授業の内容を理解するための復習を行い、次回の授業で使用する資料に目を通しておくことが望ましい。
Students are expected to read the handout for the next class and to review class notes to understand the class content.
成績評価方法
Performance grading
policy
達成度評価試験 (60%) および授業に取り組む姿勢 (40%)
Examination to assess the level of achievement (60%) and active attitude toward class (40%)
学修成果の評価
Evaluation of academic
achievement
・S:到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A:到達目標を十分に達成している
・B:到達目標を達成している
・C:到達目標を最低限達成している
・D:到達目標を達成していない
・-:学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S:Achieved outcomes, excellent result
・A:Achieved outcomes, good result
・B:Achieved outcomes
・C:Minimally achieved outcomes
・D:Did not achieve outcomes
・-:Failed to meet even the minimal requirements for evaluation
教科書
Textbooks/Readings
・教科書を使用する場合は、MyKiTS(教科書販売サイト)から検索・購入可能ですので以下のURLにアクセスしてください。
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/
 
・Search and purchase the necessary textbooks from MyKiTS (textbook sales site) with the link below.
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/
参考書・その他資料
Reference and other materials
特に指定はしない(適宜資料を配布する)
Not specified (Handouts will be distributed in class as needed.)
授業計画
Class plan

1. 講義概要及びグラフ理論への導入
 Overview and Introduction to Graph Theory

2. グラフの基礎
 Basics of Graphs

3. 連結性
 Connectivity

4. オイラー回路とハミルトン閉路
 Euler Circuits and Hamilton Cycles

5. グラフ探索問題
 The Graph Traversal Problem

6. ゲノムアセンブリのアルゴリズム (1)
 Genome Assembly Algorithms (1)

7. 様々なグラフとその性質
 Different Types of Graphs and Their Properties

8. 木と全域木
 Trees and Spanning Trees

9. 平面グラフとオイラーの公式
 Planar Graphs and Euler’s Formula

10. 点彩色
 Vertex Colorings

11. 隣接行列と接続行列
 Adjacency and Incidence Matrices

12. グラフのスペクトル
 Graph Spectrum

13. ゲノムアセンブリのアルゴリズム (2)
 Genome Assembly Algorithms (2)

14. 生命情報学でのグラフアルゴリズム
 Graph Algorithms in Bioinformatics

15. 到達度評価・総括
 Examination to Assess the Level of Achievement
教職課程
Teacher-training course
-
実務経験
Practical experience
-
教育用ソフトウェア
Educational software
-
備考
Remarks
-
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