2024 度
アグリバイオインフォマティクス
教育研究プログラム
受講生募集要項

1. はじめに農学生命科学分野におけるバイオインフォマティクスの重要性は、ますます高まっています。食、環境、生命といった今日の重大な社会問題に対応するため、その具体的な方法論として、また、細分化された専門分野を統合する手段として、バイオインフォマティクスは必要不可欠となっており、基礎、応用の両面からの教育が望まれています。
アグリバイオインフォマティクス教育研究プログラムでは、バイオインフォマティクスに関する実践的教育と、バイオインフォマティクスに関連した農学生命科学の最先端の研究を行っています。昨年度までの 20 年間にのべ 8300 人以上の方が本プログラムの講義を受講し、単位を取得しました。本プログラムは、こうした教育研究活動を通じて、アグリバイオインフォマティクスの社会連携・国際拠点の形成を目指しています。
2. 受講手続本プログラムでは、生命科学に関する学部レベルの知識を前提にした大学院レベルの講義を行います。また、多くの科目でコンピュータを使用した実習を行うため、コンピュータの基本的な操作ができることを前提とし、自然科学を専攻する大学院生、農学・生命科学(医学、薬学を含む)に関する研究開発に携わる社会人を受講生として想定しています。
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東京大学の学生は、UTAS で受講登録を行ってください。

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東京大学の学生以外で受講を希望される方は、アグリバイオの Web サイトにある受講申込フォームからお申込みください。受付期間は 5/7(火)～6/18(火)です。選考の結果、合格した方のみ受講が可能です。選考合格者には 6/28(金)までにメールで通知します。

受講ガイダンス
学内者対象：
4/3(水)アグリバイオ HP にガイダンス資料を掲載します。
4/3(水)に行われる大学院共通入学ガイダンスと4/4(木)に行われる農学展開科目オンライン合同説明会の際にも説明する予定です。
学外者対象：
4/3(水)アグリバイオ HP にガイダンス資料を掲載します。

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3. 講義科目の概要（詳細は 5 ページ以降をご覧ください）
本プログラムで開講する講義科目は、大きく 3 つのカテゴリー(基礎、方法論、先端トピックス)に分けられます。8 単位以上合格された方へは、本プログラムを修了したことを認定し、「修了証」を授与します。
「基礎」の科目では、主にバイオインフォマティクスを利用した研究経験のない方を対象としています。生命科学のための各種データベースの利用法やバイオインフォマティクスを利用した様々なツールの利用法、統計の基礎を学ぶことができます。
「方法論」の科目では、「基礎」の科目を土台として、様々なビッグデータの生成手法や観測装置、そしてそれらを解析するための計算機的手法(パターン認識や機械学習、統計モデルやモデル選択、分子シミュレーション法)について解説します。
「先端トピックス」の科目では、IoT の活用、大量かつ多様な実験・観測データの解析、研究の効率化と発展の手段として重要性が増しているプログラミングについて学ぶことができます。また、バイオインフォマティクスの実際の活用例に触れることで、個々の研究課題へのフィードバックを目指します。

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4. 講義科目一覧
科目番号

科目名

ターム*・単位

実施曜日

3912135

生物配列解析基礎

S1・1水曜日

3912136

ゲノム情報解析基礎

S1・1火曜日

3912103

バイオスタティスティクス基礎論

S1・1金曜日

3912139

構造バイオインフォマティクス基礎

S1・1

木曜日

3912137

知識情報処理論

SP・1

金曜日

3912105

生物配列統計学―

開講しない

3912106

分子モデリングと分子シミュレーション

S1・1

木曜日

3912138

オーム情報解析

A1・1

集中講義

3912108

機能ゲノム学S1・1火曜日

3912109

システム生物学概論

S1・1

集中講義

3912157

フィールドインフォマティクス

S1・1

水曜日

3912111

農学生命情報科学特論 I

A1・1

火曜日

3912112

農学生命情報科学特論 II

S1・1

金曜日

3912140

農学生命情報科学特論 III

S1・1

集中講義

3912141

農学生命情報科学特論 IV

―

開講しない

3912142

農学生命情報科学特別演習

―

開講しない

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UTAS を用いて履修科目登録を行うターム

基礎 4 科目は農学展開科目です。東京大学学部生は履修単位に加えることができます。
060700130 生物配列解析基礎
060700140 ゲノム情報解析基礎
060700150 バイオスタティスティクス基礎論
060700160 構造バイオインフォマティクス基礎
東京大学大学院生は、以下の授業科目を履修し合格すると、連携科目として本プログラムの修了に必要な単位に加えることができます。
3901159

生物測定学特論

S1・2

木曜日 2 限3908101

情報生命工学S1・1

月曜日 2 限4917490

総合分析情報学特論 XVII

S1・1

月曜日 2 限4917491

総合分析情報学特論 XVIII

S1・1

木曜日 5・6 限4917891

総合分析情報学特論 13A

S1・1

集中講義

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5. 受講上の注意【東京大学の学生の方】⚫

全科目オンラインです。Zoom の URL は UTAS または UTOL でお知らせします。

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講義は、主に 17:15-18:45、19:00-20:30 に行います。変更があった場合は UTASまたは UTOL、X(旧 Twitter):@Agribio_utokyo で速やかにお知らせします。

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UTAS から UTOL への反映は 1 日かかります。講義直前に履修登録しても UTOLが閲覧できず講義資料が手に入らない、出席登録ができない等の問題が生じます。
講義開始 2 日前までに UTAS での履修登録を完了してください。

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utelecon を参考にオンライン授業を受けるための準備を必ず行ってください。

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UTAS で履修登録をする際に、講義日程が重複していないにも関わらずエラーが出る場合は、どちらか一方を UTAS で履修登録し、所属する研究科の教務課に追加登録申請書を提出してください。

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東京大学大学院農学生命科学研究科および東京大学大学院他研究科の多くの専攻で、本プログラムで受講した科目の一部を修士課程修了に必要な単位に加えることができます。詳細は研究科便覧をご覧ください。

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講義はすべて日本語です。英語版資料の有無は研究科便覧をご覧ください。

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各講義科目詳細ページの履修上の注意に記載されたソフトウェアは予めインストールしておいてください。

【東京大学の学生以外の方】⚫

東京大学の学生以外の方は、受講申込受付期間（5/7～6/18）に応募してください。
期間外の応募は受け付けません。応募 URL はアグリバイオの Web サイトに掲載
し、選考合格者には 6/28(金)までにメールでお知らせします。通知を受け取った方のみ受講が可能です。

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選考に合格した受講生は、専用 Slack に登録することで、7/4(木)から順次オンデマンド配信される講義を視聴することができます。東京大学の学生と同じ講義日・時間帯に講義を受けることはできません。オンデマンド配信期間については、講義科目詳細をご覧ください。

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各講義科目詳細ページの履修上の注意に記載されたソフトウェアは予めインストールしておいてください。インストール方法は、アグリバイオの Web サイトにあるソフトウェアのインストールページや Slack の講義チャンネルをご覧ください。

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オンデマンド配信の詳細は Slack でお知らせします。オンデマンド配信期間中は何度でも視聴可能で、講義担当教員への質問も可能です。

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本プログラムの受講により取得した単位を、他大学の修士課程修了に必要な単位や、学位授与機構の学位申請に用いることはできません。

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受講登録の受付後でも、都合によりオンデマンド配信が中止されることがあります。

46. 講義科目詳細

科目名
担当教員
東大生講義日外部生向け

生物配列解析基礎 (科目番号:3912135, 学部は 060700130)
Introduction to Biological Sequence Analysis
清水謙多郎、大島研郎、門田幸二
4/10(水), 4/17(水), 4/24(水), 5/1(水)オンデマンド配信あり(配信期間 7/4～10/31, 課題提出 8/31 まで)

授業の目標・概要
生命科学のためのデータベースの利用と基本的な解析手法について講義します。
配列データベースや機能データベースの使用法を紹介するとともに、ホモロジー検索、モチーフ解析、Python プログラミング、系統解析などの基本的な手法について、実習形式で解説します。
授業計画
以下を予定しています：
1) 「配列データベースとホモロジー検索」とその実習
2) 「ゲノムデータベースとプログラミング」とその実習
3) 「配列から機能を予測するさまざまな手法」とその実習
4) 「分子進化と系統樹作成」とその実習
授業の方法
講義は Zoom を用いて実施します。講義後にオンデマンド配信も行う予定です。
成績評価の方法
レポート内容に基づいて評価します。
参考書など
・門田幸二、清水謙多郎、岸野洋久、寺田透 共編著、Web 連携テキスト

バイオインフォマティクス 基礎から応用、培風館、2022
・藤博幸 編、よくわかるバイオインフォマティクス入門、講談社、2018
・坊農秀雅、生命科学データ解析第 2 版、MEDSi、2021
履修上の注意BLAST、MEGA、Python を利用予定です。
その他
塩基配列、アミノ酸配列の解析手法や各種データベースについて基礎から学びたい
人は、ぜひ本講義を受講して下さい。

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科目名
担当教員
東大生講義日外部生向け

ゲノム情報解析基礎 (科目番号:3912136, 学部は 060700140)
Introduction to Genome Informatics
門田幸二、森宙史
4/9(火), 4/16(火), 4/23(火), 4/30(火)オンデマンド配信あり(配信期間 7/4～10/31, 課題提出 8/31 まで)

授業の目標・概要
ゲノム情報解析の基礎な事柄やメタゲノム解析について解説します。また、バイオインフォマティクス分野で頻用される k-mer 解析について解説します。
授業計画
以下を予定しています：
1) ゲノム情報解析と RStudio のイントロダクション(4/9:門田)
2) メタゲノム解析の基礎(4/16:森)
3) メタゲノムの情報解析(4/23:森)
4) k-mer 解析の基礎と応用(4/30:門田)
授業の方法
講義は Zoom を用いて実施します。講義後にオンデマンド配信も行う予定です。
データ解析環境 R を用いた塩基配列解析について、基礎から丁寧に解説します。
成績評価の方法
レポートで評価します。
参考書など
・門田幸二、清水謙多郎、岸野洋久、寺田透 共編著、Web 連携テキスト
インフォマティクス 基礎から応用、培風館、2022
・坊農秀雅、生命科学データ解析 第 2 版、MEDSi、2021
履修上の注意
RStudio を利用予定です。

6

バイオバイオスタティスティクス基礎論
科目名(科目番号:3912103, 学部は 060700150)
Introduction to Biostatistics

担当教員
東大生講義日外部生向け岩田洋佳
4/12(金), 4/19(金), 4/26(金), 5/10(金)オンデマンド配信あり(配信期間 7/4～10/31, 課題提出 8/31 まで)

授業の目標・概要
統計解析ソフトウェア R を用いてバイオスタティスティクス基礎(生物統計学基礎)を学びます。初めて R を使用する受講生を対象に考え、ノートパソコンを使用した実習中心の講義を行います。
授業計画
以下を予定しています：
1) R でデータを視覚化する
2) 回帰分析、分散分析
3) 主成分分析、多次元尺度構成法
4) 階層的クラスタ解析、非階層的クラスタ解析
授業の方法
講義は Zoom を用いて実施します。講義後にオンデマンド配信も行う予定です。
成績評価の方法
レポートで評価します。
参考書など講義中に、さらに深く学習するための参考書を紹介します。
履修上の注意
RStudio を利用予定です。

7

構造バイオインフォマティクス基礎
科目名(科目番号:3912139, 学部は 060700160)
Introduction to Structural Bioinformatics

担当教員
東大生講義日外部生向け

寺田透、永田宏次、川端猛
4/11(木), 4/18(木), 4/25(木), 5/2(木)オンデマンド配信あり(配信期間 7/4～10/31, 課題提出 8/31 まで)

授業の目標・概要
タンパク質立体構造データベースの利用とその応用について解説します。
また、立体構造決定における情報処理手法について解説します。
授業計画
以下を予定しています：
1) 立体構造データベースの利用と立体構造データの可視化
2) 立体構造からの情報抽出
3) X 線結晶構造解析による立体構造決定のインフォマティクス
4) クライオ電子顕微鏡による立体構造決定のインフォマティクス
授業の方法
講義は Zoom を用いて実施します。講義後にオンデマンド配信も行う予定です。
成績評価の方法
実習のレポートの内容に基づいて評価します。
教科書・門田幸二、清水謙多郎、岸野洋久、寺田透 共編著、Web 連携テキスト
インフォマティクス 基礎から応用、培風館、2022
履修上の注意UCSF Chimera、Modeller、CCP4 Software Suite を利用予定です。

8バイオ科目名担当教員

知識情報処理論 (科目番号:3912137)
Knowledge Information Processing
麻生川稔
9/20(金), 9/27(金), 10/4(金), 10/11(金),東大生講義日

10/18(金),10/25(金) ,11/1(金)※講義時間は他の講義と異なり、17:15-19:00 です。

外部生向け

オンデマンド配信あり(配信期間 10/31～1/23, 課題提出 12/26 まで)

授業の目標・概要(授業計画に例示した)パターン認識と機械学習の手法の紹介を行います。最終的にこれらの手法の基本的な概念を会得し「各自が直面するであろう研究的な課題」に適用し、計算機を用いて実験データから発見ができる(もしくはその手がかりを見つける)ことを目標とします。そのために各手法について実習を交え講義します。
授業計画
バイオインフォマティクス研究に必要な統計的解析手法と機械学習手法について基本的なメカニズムを理解し、各自の研究データにこれらの手法が適用できるように、(1)ニューラルネットワークの基礎、学習アルゴリズム(2)判別分析、ニューラルネットワークの応用例(3)学習済みニューラルネットワークの解析法、ディープラーニング、相関解析(4)クラスタ分析、主成分分析(5)カーネル関数を用いた学習(SVM)(6)決定木(7)隠れマルコフモデルなどを講義する予定です。
授業の方法
講義は Zoom を用いて実施します。講義後にオンデマンド配信も行う予定です。
成績評価の方法
昨年度は「5 回のレポートで判断」としました。この基準は、学生の習熟度などに応じて適宜変更します。
履修上の注意・R を利用予定です。
・R(もしくは、RStudio)の基本的な利用法を習得済みであることを前提として行います。https://www.iu.a.u-tokyo.ac.jp/textbook/appendix.html の R1.010 やR1.020 などを参考にして、基礎的な事柄を理解しておいてください。

9科目名
担当教員
東大生講義日外部生向け

分子モデリングと分子シミュレーション (科目番号:3912106)
Molecular Modeling and Simulation
寺田透
5/9(木), 5/16(木), 5/23(木), 6/6(木)オンデマンド配信あり(配信期間 8/1～12/26, 課題提出 10/31 まで)

授業の目標・概要
分子軌道法、分子力学法、分子動力学法、モンテカルロ法、およびこれらの応用である複合体モデリングについて解説し、実習を行います。
授業計画
以下を予定しています：
1) 分子軌道法
2) 分子力学法
3) 分子動力学法
4) モンテカルロ法
5) 複合体モデリング
授業の方法
講義は Zoom を用いて実施します。講義後にオンデマンド配信も行う予定です。
成績評価の方法
実習のレポートの内容に基づいて評価します。
参考書など
・門田幸二、清水謙多郎、岸野洋久、寺田透 共編著、Web 連携テキスト
インフォマティクス 基礎から応用、培風館、2022
・岡崎 進、コンピュータシミュレーションの基礎、化学同人
履修上の注意UCSF Chimera、NAMD、Python を利用予定です。

10バイオ科目名担当教員
東大生講義日外部生向け

オーム情報解析 (科目番号:3912138)
Omics Analysis
門田幸二
10/2(水), 10/9(水), 10/16(水)※講義時間は他の講義と異なり 13:00-17:00 です。
オンデマンド配信あり(配信期間 10/31～1/23, 課題提出 12/26 まで)

授業の目標・概要
クラウド解析環境の整備により、今日ではゲノムをはじめとする様々なオームレベルの解析を簡便に実行できます。しかし多くの学生は、数式やアルゴリズムに対して苦手意識をもっています。本科目では、ゲノム配列中のある特徴をもった領域を同定する問題に焦点を絞り、基本的な考え方や性能評価指標など、アルゴリズム開発系研究者の思考回路を丁寧に解説します。具体的には、ゲノム配列中の CpG アイランド（CGI）領域を同定する問題に対して、最適化アルゴリズムの一種である粒子群最適化（PSO）を適用する事例の解説を通じて、数式やパラメータなどに対する苦手意識の払しょくを目指します。
授業計画
以下を予定しています：
1) エピゲノム解析と CGI 領域予測の基礎（教科書の 2.4 節）
2) PSO アルゴリズム（教科書の 2.6 節の前半）
3) 強化学習を用いた CGI 領域の伸長（教科書の 2.6 節の後半）
授業の方法
講義は Zoom を用いて実施します。講義後にオンデマンド配信も行う予定です。
成績評価の方法
レポートで評価します。
教科書・門田幸二、清水謙多郎、岸野洋久、寺田透 共編著、Web 連携テキスト

バイオインフォマティクス 基礎から応用、培風館、2022
履修上の注意
RStudio を利用予定です。本科目は「ゲノム情報解析基礎」および「機能ゲノム学」の一部とも関連していますので、併せて履修することをおすすめします。

11科目名担当教員
東大生講義日
外部生向け

機能ゲノム学 (科目番号:3912108)
Functional Genomics
門田幸二、谷澤靖洋、東光一
5/14(火), 5/21(火), 5/28(火), 6/4(火)オンデマンド配信あり(配信期間 8/1～12/26, 課題提出 10/31 まで)

授業の目標・概要
ゲノム解析やトランスクリプトーム解析分野で用いられる手法を中心に解説します。バクテリアゲノムの de novo アセンブリやアノテーション、Linux 基礎、比較ゲノム解析、染色体構造解析、および単一細胞解析について解説します。
授業計画
以下を予定しています：
1) バクテリアゲノム解析とその周辺(5/14:谷澤)
2) Linux で比較ゲノム解析(5/21:門田)
3) Hi-C データを中心とした染色体構造解析(5/28:東)
4) トランスクリプトーム解析(6/4:東)授業の方法
講義は Zoom を用いて実施します。講義後にオンデマンド配信も行う予定です。
成績評価の方法
レポートで評価します。
参考書
・先進ゲノム解析研究推進プラットフォーム／編、独習 Python バイオ情報解析、羊土社、2021
・坊農秀雅、生命科学者のための Dr.Bono データ解析道場 第 2 版、MEDSi、2023
・坊農秀雅 編、改訂版 RNA-Seq データ解析 Wet ラボのための鉄板レシピ、羊土社、2023
・門田幸二、清水謙多郎、岸野洋久、寺田透 共編著、Web 連携テキスト

バイオインフォマティクス 基礎から応用、培風館、2022履修上の注意
実習では Linux と Colab を利用予定です。本科目は、「生物配列解析基礎」および「ゲノム情報解析基礎」と関連していますので、併せて履修することをおすすめします。

12科目名担当教員
東大生講義日外部生向け

システム生物学概論 (科目番号:3912109)
Introduction to Systems Biology
有田正規
7/5(金), 7/12(金), 7/19(金)※講義時間は他の講義と異なり 13:00-17:00 です。
オンデマンド配信あり(配信期間 8/1～12/26, 課題提出 10/31 まで)

授業の目標・概要「生命をシステムとして理解する」ために必要な、オミックス情報解析の統計的、グラフ論的手法について解説します。
授業計画
以下を予定しています：
集中講義形式でビッグデータ、オミックス解析、ネットワーク解析といわれる分野の根底にある考え方(次元圧縮やスパースモデリング)を紹介します。また近年の研究動向も紹介します。集中講義形式のため 3 日間で 7 コマ分の授業を行います。
授業の方法
講義は Zoom を用いて実施します。講義後にオンデマンド配信も行う予定です。
成績評価の方法
レポートで評価します。
教科書・門田幸二、清水謙多郎、岸野洋久、寺田透 共編著、Web 連携テキスト
インフォマティクス 基礎から応用、培風館、2022
履修上の注意CellDesigner および R を利用予定です。

13バイオ科目名担当教員
東大生講義日
外部生向け

フィールドインフォマティクス (科目番号:3912157)
Field Informatics
大森良弘、井澤毅、岩田洋佳、郭威、反田直之
6/5(水), 6/12(水), 6/19(水), 6/26(水)オンデマンド配信あり(配信期間 8/1～12/26, 課題提出 10/31 まで)

授業の目標・概要
耕地や農業施設等のフィールドにおける植物生産の量と質は、作物のゲノム情報のみで一義的に決まるのではなく、時間的空間的に変化する環境条件、土壌条件、および微生物等との相互作用の結果として決定しています。現在、ドローンや圃場環境センサーをはじめとする種々の観測装置が発達し、圃場全体からビッグデータが生成・収集されています。一方で、分析機器の高度化により、フィールド栽培植物を対象としたゲノム・トランスクリプトーム・メタボローム・イオノームやマイクロバイオームなどの膨大なオミクス情報が蓄積され始めています。これらの情報を最大限に活用するために必要となるフィールドインフォマティクスの理論や技術について実習形式で解説します。
授業計画
以下を予定しています：本講義は 5 名の教員によるオムニバス形式で実施します。
1) 「農業分野における画像解析」(6/5:郭)2) 「ゲノムと表現型の関連を利用する-GWAS とゲノミックプレディクション-」(6/12:岩田)3) 「作物の真の姿を知る-フィールドトランスクリプトーム解析-」(6/19:井澤)
4) 「画像解析による植物の形質評価」(6/26 前半:反田)、「イオノーム情報を利用した機械学習(分類)」(6/26 後半:大森)
授業の方法
講義は Zoom を用いて実施します。講義後にオンデマンド配信も行う予定です。
成績評価の方法
レポートに基づいて評価します。
教科書・門田幸二、清水謙多郎、岸野洋久、寺田透 共編著、Web 連携テキスト

バイオインフォマティクス 基礎から応用、培風館、2022
履修上の注意実習では R・RStudio を利用予定です。
本科目は基礎の「バイオスタティスティクス基礎論」、先端トピックスの「農学生命情報科学特論 II」、「農学生命情報科学特論 III」と関連していますので、併せて履修することをおすすめします。
14科目名担当教員
東大生講義日
外部生向け

農学生命情報科学特論 I (科目番号:3912111)
Special Lectures on Agricultural Bioinformatics I孫建強
10/8(火), 10/15(火), 10/22(火), 10/29(火)※講義時間は他の講義と異なり 13:15-16:30 です。
オンデマンド配信あり(配信期間 10/31～1/23, 課題提出 12/26 まで)

授業の目標・概要
ICT や IoT 等の先端技術を活用し、効率よく高品質生産を可能にするスマート農業への取り組みは世界的に進められています。その基礎を支えている技術の一つがプログラミング言語。なかでも、習得しやすくかつ応用範囲の広い Python がとくに注目されています。これを受け本科目では、農学生命科学の分野で利用されるPython の最新事例を紹介しながら、Python の基礎文法の講義を行います。
授業計画
以下を予定しています：
1) Python 基礎(変数、数値計算、データ型、制御構文)
2) テキストデータ処理
3) データ分析(CSV ファイル処理、可視化)
4) スマート農業(深層学習、Web API など)
授業の方法
講義は Zoom を用いて実施します。講義後にオンデマンド配信も行う予定です。
成績評価の方法
レポート(演習課題)に基づいて評価します。
参考ウェブサイト
http://diveintopython3-ja.rdy.jp/
https://utokyo-ipp.github.io/
履修上の注意講義では Miniconda3 (https://docs.conda.io/)を利用しますが、Google Colab(https://colab.research.google.com/)を利用しても受講可能です。

15科目名担当教員
東大生講義日外部生向け

農学生命情報科学特論 II (科目番号:3912112)
Special Lectures on Agricultural Bioinformatics II
櫻井玄、大森良弘
6/7(金), 6/14(金), 6/21(金), 6/28(金)オンデマンド配信あり(配信期間 8/1～12/26, 課題提出 10/31 まで)

授業の目標・概要
スマート農業のための技術開発や気候変動が作物の生産性に及ぼす影響の解析のためには、植物と環境の関係をシミュレートし、植物が光合成をし、水を吸収し、成長していく過程を解析していく技術が必要です。これらは作物モデルと呼ばれ、数多くの作物モデルがパッケージ化され、世界中で提供されています。
本講義では、それら作物モデルの基礎的な原理を学習することを通して、作物成長・植物生理学的な過程のシミュレーションをする基礎的技術を身につけることを目指します。また、これらを通して、植物学分野の数値計算の基礎的な知識も身につけることを目指します。
本講義では、R による数値計算の基礎的な知識から学びますので、R について未経験者でも受講可能です。講義とコーディング演習を通して学んでいきます。
授業計画
以下を予定しています：
第一回(6/7):

植物と環境の関係の数理モデル 1
R による数値計算の基礎

第二回(6/14):

植物と環境の関係の数理モデル 2
蒸散量の定式化・植物の受光・光合成の定式化 1

第三回(6/21):

植物と環境の関係の数理モデル 3
受光・植物の光合成の定式化 2・植物成長の定式化

第四回(6/28):

植物と環境の関係の数理モデル 4
水ポテンシャル・水の流れの数理モデル化

授業の方法
講義は Zoom を用いて実施します。講義後にオンデマンド配信も行う予定です。
成績評価の方法
レポートに基づいて評価します。
参考書など
講義中に、当該分野をさらに深く学習するための文献を紹介する場合があります。
履修上の注意実習では R・RStudio を利用予定です。

16

科目名
担当教員
東大生講義日
外部生向け

農学生命情報科学特論 III (科目番号:3912140)
Special Lectures on Agricultural Bioinformatics III
越塚登、小林真輔、大森良弘
5/15(水), 5/22(水), 5/29(水)※講義時間は他の講義と異なり 13:00-17:00 です。
オンデマンド配信あり(配信期間 8/1～12/26, 課題提出 10/31 まで)

授業の目標・概要
ICT/IoT 技術や計測機器の発展により、現在、農業現場では植物の成長に関する様々なデータが得られるようになっています。なかでも環境センサーを用いた栽培環境のモニタリングは、植物の環境応答の解析、植物栽培の効率化・省力化に必要不可欠な技術となっています。
本講義では、附属生態調和農学機構の温室内に設置した環境センサーのデータを利用して、環境モニタリングに関する簡単なデータ処理プログラムの作成を行います。
Python でデータ処理プログラムが書けるようになり、JSON や CSV 形式のデータが扱え、統計処理やグラフの作成などができるようになることを目指します。
授業計画
以下を予定しています：
集中講義形式のため 3 日間で 7 コマ分の授業を行います。
1 日目 講義:IoT 環境概説

実習:Python を用いたプログラミング基礎

2 日目 講義:IoT 技術基礎 1

実習:実験ハウスで得られたデータを用いた、データ処理プログラミング

3 日目 講義:IoT 技術基礎 2

実習:受講生による課題の発表

授業の方法
講義は Zoom を用いて実施します。講義後にオンデマンド配信も行う予定です。
成績評価の方法
課題と発表による評価を行います。
参考書など
講義中に参考資料などの紹介を行う場合があります。
履修上の注意
Google Colaboratory (Colab:クラウドの Python 実行環境)を利用します。本講義はプログラミングを初めて行う学生でも理解できる内容としていますが、多少なりともプログラミング(言語は問わず)の経験があることが望ましいです。
本科目は方法論の「フィールドインフォマティクス」、先端トピックスの「農学生命情報科学特論 II」と関連していますので、併せて履修することをおすすめします。

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7. プログラムメンバー
プログラムメンバーは、プログラム実施主体であるアグリバイオインフォマティクス教育研究ユニット専任教員と、兼任教員により構成されています。また、多数の先生方に非常勤講師をお願いしています。詳しくは Web サイトをご覧下さい。
ユニット代表農学生命科学研究科長

中嶋 康博

ユニット教員准教授

門田 幸二

koji.kadota@gmail.com

准教授

大森 良弘

ayohmori@g.ecc.u-tokyo.ac.jp

特任教授

清水 謙多郎shimizu@bi.a.u-tokyo.ac.jp

兼任教員（運営・講義担当）
教

授

寺田 透

農学生命科学研究科 応用生命工学専攻

教

授

有田 正規

国立遺伝学研究所 生命情報・DDBJ センター

教

授

岩田 洋佳

農学生命科学研究科 生産・環境生物学専攻

教

授

野尻 秀昭

教

授

永田 宏次

農学生命科学研究科 アグロバイオテクノロジー
研究センター
農学生命科学研究科 応用生命化学専攻
協力教員（講義担当）

教

授

大島 研郎

法政大学 生命科学部 応用植物科学科

客員講師

麻生川 稔

東海大学 医学部 基礎医学系 分子生命科学

主任研究員

孫 建強

農業・食品産業技術総合研究機構 農業情報研究センタープログラム事務局職員

学術員

三浦 文

学術専門職員18寺田 朋子

8. 事務局連絡先
講義に関するご質問の他、ご自身の研究におけるバイオインフォマティクスの活用法に関するご相談も受け付けています。
〒113-8657 東京都文京区弥生 1-1-1
東京大学大学院農学生命科学研究科
アグリバイオインフォマティクス教育研究プログラム 事務局
E-mail：info@iu.a.u-tokyo.ac.jp
URL：https://www.iu.a.u-tokyo.ac.jp
X(旧 Twitter)：@Agribio_utokyo
弥生キャンパス地図:事務局は農学部 2 号館地下 1 階(14-2 号室)にあります。

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