学期／Semester

2021年度／Academic Year
／Second Semester

後期

開講期間／Course duration

2021/09/28〜2022/03/31

必修選択／Required / Elective

選択, 選択必修／elective,required/elective

単位数(一般/編入/留学)／Credits

時間割コード／Time schedule code

20213809043001

科目番号／Course code

科目ナンバリングコード／Numbering code

ID‑DS‑2‑430‑1‑131

授業科目名／Course title

医療・生命情報学Ⅰ／Medical and Bio informatics I

曜日・校時／Day・Period(General /Transfer/Overseas)

木／Thu 32.0//2.038090430

編集担当教員／Instructor in charge of the
持田 恵一／mochida keiichi
course syllabus
授業担当教員名（科目責任者）／Instructor in charge of the course

持田恵一／mochida keiichi

授業担当教員名（オムニバス科目等）／Instructor(s)持田恵一／mochida keiichi

科目分類／Course Category

専門科目［DS］, データサイエンス（応用系専門科目）

対象年次／Intended year

2

教室／Class room

[総合]総合教育研究棟2F多目的ホール

対象学生（クラス等）/Intended year (class)

担当教員Eメールアドレス/E‑mail address

講義形態／Course style

講義／Lecture

2年次
keiichi.mochida@riken.jp

担当教員研究室/Office
担当教員TEL/Tel
担当教員オフィスアワー/Office hours

授業の概要及び位置づけ/Course overview

授業到達目標/Course goals

授業終了後またはメール[授業概要]
生命科学の基礎と生命科学に関わる多様なデータの計量方法やデータの特徴や生物・医学統計に基づくデータ処理方法や解析ツール等の概要を学習する[位置づけ]
医療や農林水産業において重要な生命科学の基礎的な事項について学習する
生命科学の基礎と生命科学に関わる多様なデータの計量方法やデータの特徴や生物・医学統計に基づくデータ処理方法や解析ツール等の概要を学習する

知識・技能以外に、この授業を通して身につけて欲■主体性／Autonomy ■汎用的能力／Generic Competence □倫理観／Ethics ■多様性の理解
しい力（１つ以上３つまで）/Abilities other than／Understanding Diversity □協働性／Cooperativeness □考えをやり取りする力／Ability toknowledge and skills acquired mainly throughexchange ideas □国際・地域社会への関心／Interest in international / local society
the course ( pick 1 to 3 )■A.授業内容の理解度を確認したり自分で考えさせたりする活動 <br>/ Activities to check thedegree of comprehension of the contents to the lesson or to think over
□B.多角的に考えるために他者と関わる活動 <br>/ Activities involving others to think fromvarious perspectives
学生の思考を活性化させるための授業手法/Teaching ■C.技能修得のために実践する活動 <br>/ Activities to practice for acquiring skills
method to stimulate students' thinking■D.問題解決のために知識を総合的に活用する活動 <br>/ Activities that comprehensively
utilize knowledge to solve problems□E.上記以外の学生の思考の活性化を促す授業手法 <br>/ Teaching methods to stimulate
students' thinking other than the above□F.教員からの講義のみで構成される <br>/ It consists only of lectures from teachers
成績評価の方法・基準等/Method of evaluation

最終試験成績の合計(100点満点)が60％以上の成績の場合に合格とする．

各回の授業内容・授業方法（学習指導方法）/Course
詳細は授業計画詳細を参照
contents of each lesson
事前、事後学習の内容/Preparation & Review

授業で指示する。

キーワード/Keywords

バイオインフォマティクス、ゲノム、バイオデータ、遺伝子、表現型

教科書・教材・参考書/Materials

現代生命科学 第２版 羊土社
基礎分子遺伝学・ゲノム科学 裳華房

受講要件（履修条件）/Prerequisites

授業への出席は必須です。

アクセシビリティ/Accessibility (for studentswith disabilities)

長崎大学では，全ての学生が平等に教育を受ける機会を確保するため，修学の妨げとなり得る社会的障壁の除去及び合理的配慮の提供に取り組んでいます。授業における合理的配慮等のサポートについては，担当教員（上記連絡先参照）または「アシスト広場」（障がい学生支援室）にご相談下
さい。
アシスト広場（障がい学生支援室）連絡先（TEL）095‑819‑2006 （FAX）095‑819‑2948 （E‑MAIL）support@ml.nagasaki‑u.ac.jp

備考（URL）/Remarks (URL)学生へのメッセージ/Message for students

予習・復習をしっかり取り組むこと。

実務経験のある教員による授業科目であるか（Y／N)/Instructor(s) with practical experience
実務家教員名／実務経験内容／実務経験に基づく教
育内容（実務経験のある教員による授業科目のみ使用）/Name / Details of practical experience /Contents of course
授業計画詳細／Course Schedule

回(日時)／Time(date and time)

授業内容／Contents

第１回ガイダンス、シラバスと成績評価基準の説明、自己紹介、生命科学に関連する様々なデータ

第２回

細胞とその機能

第３回

遺伝子とゲノム

第４回

タンパク質の構造と機能

第５回

生体分子の相互作用

第６回

発生と分化

第７回

バイオテクノロジーの応用

第８回

復習と指導

第９回

生物の多様性

第１０回

ゲノム情報の解析方法とそのデータの特徴

第１１回

遺伝子発現情報の解析方法とそのデータの特徴

第１２回

タンパク質に関する情報の解析方法とそのデータの特徴

第１３回

代謝に関する情報の解析方法とそのデータの特徴

第１４回

表現型に関する情報の解析方法とデータの特徴

第１５回

生命科学のデータベースと利用方法

第１６回

評価(最終試験を含む)と指導

学期／Semester

2022年度／Academic Year
／First Semester

前期

開講期間／Course duration

2022/04/01〜2022/09/25

必修選択／Required / Elective

選択, 選択必修／elective,
required/elective

単位数(一般/編入/留学)／Credits

時間割コード／Time schedule code

20223809043501

科目番号／Course code

科目ナンバリングコード／Numbering code

ID‑DS‑3‑435‑1‑131

授業科目名／Course title

医療・生命情報学Ⅱ／Medical and Bio informatics II

曜日・校時／Day・Period(General /Transfer/Overseas)

水／Wed 32.0//2.038090435

編集担当教員／Instructor in charge of the植木 優夫
course syllabus授業担当教員名（科目責任者）／Instructor in charge of the course

植木 優夫

授業担当教員名（オムニバス科目等）／Instructor(s)植木 優夫

科目分類／Course Category

専門科目［DS］, データサイエンス（応用系専門科目）

対象年次／Intended year

3

教室／Class room

[総合]総合教育研究棟2F多目的ホール

対象学生（クラス等）/Intended year (class)

講義形態／Course style

３年次

担当教員Eメールアドレス/E‑mail address

uekim▲nagasaki‑u.ac.jp

担当教員研究室/Office

文教キャンパス情報データ科学部棟6F

担当教員TEL/Tel095‑800‑4193

担当教員オフィスアワー/Office hours

月曜日 16:10‑17:30

授業の概要及び位置づけ/Course overview

授業到達目標/Course goals

講義／Lecture(メールを送信する際は▲を＠に置き換えて送信してください)[授業概要]
生物統計・医学統計の考え方や理論およびデータ分析手法を学習し、医療生命科学領域のデータを分析する際に役立つ知識と技能を習得する[位置づけ]
医療生命科学領域のデータを分析するための生物統計・医学統計の基礎的事項を学習する
・生物統計・医学統計の基礎的知識を習得し、医療生命科学領域のデータ分析で用いられる統計手法の理論的背景を説明できる（DP‑②）
・データ分析手法の背後にある前提とその限界、データの種類や背景に応じて使用する統計手法が変わることを把握しつつ、適切なデータ分析手法を選択できる（DP‑⑤）

知識・技能以外に、この授業を通して身につけて欲□主体性／Autonomy ■汎用的能力／Generic Competence □倫理観／Ethics □多様性の理解
しい力（１つ以上３つまで）/Abilities other than／Understanding Diversity □協働性／Cooperativeness ■考えをやり取りする力／Ability toknowledge and skills acquired mainly throughexchange ideas □国際・地域社会への関心／Interest in international / local society
the course ( pick 1 to 3 )■A.授業内容の理解度を確認したり自分で考えさせたりする活動 <br>/ Activities to check thedegree of comprehension of the contents to the lesson or to think over
□B.多角的に考えるために他者と関わる活動 <br>/ Activities involving others to think fromvarious perspectives
学生の思考を活性化させるための授業手法/Teaching ■C.技能修得のために実践する活動 <br>/ Activities to practice for acquiring skills
method to stimulate students' thinking■D.問題解決のために知識を総合的に活用する活動 <br>/ Activities that comprehensively
utilize knowledge to solve problems□E.上記以外の学生の思考の活性化を促す授業手法 <br>/ Teaching methods to stimulate
students' thinking other than the above□F.教員からの講義のみで構成される <br>/ It consists only of lectures from teachers
成績評価の方法・基準等/Method of evaluation

中間レポート（40点満点）、最終レポート（60点満点）を総合的に評価する。
総合点が60％以上の成績の場合に合格とする。

各回の授業内容・授業方法（学習指導方法）/Course
詳細は授業計画詳細を参照
contents of each lesson
事前、事後学習の内容/Preparation & Review

授業で扱った理論や用語について復習すること(2h)
予習は特に必要ないが、医療生命科学領域におけるデータ活用に関する記事などに目を通しておくこと(2h)キーワード/Keywords

生物統計・医学統計、推定、検定、回帰分析

教科書・教材・参考書/Materials

教科書は特に指定しない。授業中に参考書を紹介する。

受講要件（履修条件）/Prerequisites

確率・統計および数理・データサイエンスを受講していることが望ましいアクセシビリティ/Accessibility (for students
with disabilities)

長崎大学では、全ての学生が平等に教育を受ける機会を確保するため、修学の妨げとなり得る社会的障壁の除去及び合理的配慮の提供に取り組んでいます。授業における合理的配慮等のサポートについては、担当教員（上記連絡先参照）または「アシスト広場」（障がい学生支援室）にご相談下さい。
アシスト広場（障がい学生支援室）連絡先（TEL）095‑819‑2006 （FAX）095‑819‑2948 （E‑MAIL）support@ml.nagasaki‑u.ac.jp

備考（URL）/Remarks (URL)
学生へのメッセージ/Message for students

積極的に授業に取り組んでください。

実務経験のある教員による授業科目であるかN（Y／N)/Instructor(s) with practical experience
実務家教員名／実務経験内容／実務経験に基づく教育内容（実務経験のある教員による授業科目のみ使用）/Name / Details of practical experience /Contents of course
授業計画詳細／Course Schedule

回(日時)／Time(date and time)

授業内容／Contents

第1回

導入（統計学の活用、データの種類、データの集計と可視化）

第2回

カテゴリカルデータ （2値データ、オッズ比）

第3回

確率分布1（ベルヌーイ分布、二項分布、ポアソン分布）

第4回

確率分布2（正規分布、正規分布の性質）

第5回

推定（母集団、標本抽出、点推定、区間推定）

第6回

仮説検定1（帰無仮説、対立仮説、P値）

第7回

仮説検定2（平均の検定、割合の検定、差の検定）

第8回
第9回
第10回

2群の比較（連続データ、t検定、ノンパラメトリック検定）
3群以上の比較（連続データ、分散分析、ノンパラメトリック検定）
カテゴリデータの比較（分割表、独立性の検定）

第11回

相関（相関係数、順位相関係数）

第12回

線形回帰（単回帰、重回帰）

第13回

ロジスティック回帰（2値アウトカム、オッズ比）

第14回

生存時間解析（生存時間データ、カプラン・マイヤー法）

第15回

総括

学期／Semester

2022年度／Academic Year
／Second Semester

後期

開講期間／Course duration2022/09/26〜2023/03/31

必修選択／Required / Elective

選択, 選択必修／elective,required/elective

単位数(一般/編入/留学)／Credits

時間割コード／Time schedule code

20223809044001

科目番号／Course code

科目ナンバリングコード／Numbering code

ID‑DS‑3‑440‑1‑131

授業科目名／Course title

医療・生命情報学Ⅲ／Medical and Bio informatics Ⅲ

曜日・校時／Day・Period(General /Transfer/Overseas)

木／Thu 32.0//2.038090440

編集担当教員／Instructor in charge of the
持田 恵一／mochida keiichi
course syllabus
授業担当教員名（科目責任者）／Instructor in charge of the course

持田恵一／mochida keiichi

授業担当教員名（オムニバス科目等）／Instructor(s)持田恵一／mochida keiichi

科目分類／Course Category

専門科目［DS］, データサイエンス（応用系専門科目）

対象年次／Intended year

3

教室／Class room

[総合]総合教育研究棟2F209講義室

対象学生（クラス等）/Intended year (class)

担当教員Eメールアドレス/E‑mail address

講義形態／Course style

講義／Lecture

3年次
keiichi.mochida@riken.jp
keiichi.mochida@nagasaki‑u.ac.jp

担当教員研究室/Office
担当教員TEL/Tel
担当教員オフィスアワー/Office hours

授業の概要及び位置づけ/Course overview

授業到達目標/Course goals

講義終了後またはメール[授業概要]
多様な生物種や生物群のゲノム研究の現状やゲノムデータの利用方法について学習する[位置づけ]
ヒトのゲノム医科学以外のバイオデータに関連する事項について、最新の動向を含めて幅広く学習
する
生物分野における最新の研究をデータ科学の観点から学習するとともに、バイオインフォマティクスの応用を自ら考えられるようになる。（DP‑②）（DP‑⑤）

知識・技能以外に、この授業を通して身につけて欲■主体性／Autonomy ■汎用的能力／Generic Competence □倫理観／Ethics ■多様性の理解
しい力（１つ以上３つまで）/Abilities other than／Understanding Diversity □協働性／Cooperativeness □考えをやり取りする力／Ability toknowledge and skills acquired mainly throughexchange ideas □国際・地域社会への関心／Interest in international / local society
the course ( pick 1 to 3 )■A.授業内容の理解度を確認したり自分で考えさせたりする活動 <br>/ Activities to check thedegree of comprehension of the contents to the lesson or to think over
□B.多角的に考えるために他者と関わる活動 <br>/ Activities involving others to think fromvarious perspectives
学生の思考を活性化させるための授業手法/Teaching ■C.技能修得のために実践する活動 <br>/ Activities to practice for acquiring skills
method to stimulate students' thinking■D.問題解決のために知識を総合的に活用する活動 <br>/ Activities that comprehensively
utilize knowledge to solve problems□E.上記以外の学生の思考の活性化を促す授業手法 <br>/ Teaching methods to stimulate
students' thinking other than the above□F.教員からの講義のみで構成される <br>/ It consists only of lectures from teachers
成績評価の方法・基準等/Method of evaluation

出席、レポート課題またはテスト最終成績の合計(100点満点)が60％以上の成績の場合に合格とする．

各回の授業内容・授業方法（学習指導方法）/Course
詳細は授業計画詳細を参照
contents of each lesson
事前、事後学習の内容/Preparation & Review【予習】次回講義のキーワードを提示するので、キーワードに関する内容を各自で、文献やWeb等で調べておくこと(2h)。
【復習】講講義資料を復習すると共に。講義資料で紹介されたHPや文献で理解を深めること(2h)。

キーワード/Keywords

バイオインフォマティクス、ゲノム育種、合成ゲノム、オミックス研究、コンピュータビジョン

教科書・教材・参考書/Materials
受講要件（履修条件）/Prerequisites

アクセシビリティ/Accessibility (for studentswith disabilities)

長崎大学では，全ての学生が平等に教育を受ける機会を確保するため，修学の妨げとなり得る社会的障壁の除去及び合理的配慮の提供に取り組んでいます。授業における合理的配慮等のサポートについては，担当教員（上記連絡先参照）または「アシスト広場」（障がい学生支援室）にご相談下
さい。
アシスト広場（障がい学生支援室）連絡先（TEL）095‑819‑2006 （FAX）095‑819‑2948 （E‑MAIL）support@ml.nagasaki‑u.ac.jp

備考（URL）/Remarks (URL)
学生へのメッセージ/Message for students
実務経験のある教員による授業科目であるか（Y／N)/Instructor(s) with practical experience
実務家教員名／実務経験内容／実務経験に基づく教
育内容（実務経験のある教員による授業科目のみ使用）/Name / Details of practical experience /Contents of course
授業計画詳細／Course Schedule

回(日時)／Time(date and time)

授業内容／Contents

第１回ガイダンス、シラバスと成績評価基準の説明、自己紹介、バイオインフォママティクスの役割

第２回

生物分野のドメイン知識の深め方

第３回

生命・医療分野のデータの収集方法

第４回

ゲノム情報の解析方法

第５回

ゲノム多様性解析

第６回

ゲノム情報を利用した育種

第７回

ゲノム情報を利用した微生物機能の改変

第８回

復習と指導

第９回

メタゲノム研究

第１０回

生物分野のデータベース

第１１回

遺伝子のネットワークの解析

第１２回

多様なバイオデータの統合

第１３回表現型解析とコンピュータビジョン

第１４回

多様なバイオデータの可視化

第１５回

生命現象のモデリングとその利用

第１６回

評価(最終試験を含む)と指導