Japanese Journal of Lactic Acid Bacteria
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解説

次世代シーケンサーデータの解析手法 第 17 回
バイオインフォマティクス教育の今後
門田 幸二 1, 2, 3*、大森 良弘 2、寺田 朋子 2、三浦 文 2、
寺田 透 1, 2, 3、清水 謙多郎 1, 2, 3
1

東京大学 大学院情報学環・学際情報学府
2
東京大学 大学院農学生命科学研究科
3
東京大学 微生物科学イノベーション連携研究機構
2020 年より続くコロナ禍の影響により、我々のバイオインフォマティクス（以下、バイオインフォ）教育の枠組みも大きな変革を強いられた。2020 年以降はオンライン講義が当たり前となり、2019 年まで売りにしていた「1 人 1 台のノート PC を用いた講義」という特徴が消滅しただけでなく、多様な PC 環境に起因する様々な困難に直面した。2021 年は、チームコミュニケーションツールである Slack の併用によって「過去になされた質問とその顛末」の共有が可能となり、一定の省力化がなされた。また、コロナ禍とは無関係に、Python プログラミングに特化した講義の実施や、実験技術の進展に合わせた内容の更新にも取り組んでいる。本稿では、アグリバイオインフォマティクス教育研究プログラム（以下、アグリバイオ）のこれまでの取り組み、オンライン講義のメリット、そしてバイオインフォ教育の今後について述べる。
Key words：educational program, bioinformatics, programming language

はじめによる。丸 17 年におよぶ教育主体組織としての実績があり、バイオインフォの教育拠点として広く認識されている。こ

アグリバイオは、文部科学省の平成 16 年度科学技術振れまで少人数のスタッフでどのように（オンライン）講義

興調整費、新興分野人材養成の時限プロジェクト（2004 ～を行ってきたかや、本稿で述べるオンライン教育のメリッ2008 年）としてスタートした。申請時の代表者が東京大学

トは、他の教育機関にとっても参考になる部分が多いので大学院農学生命科学研究科（以下、本研究科）の長であっはと思われる。また、受講生側に対しては、運営側が望んたことから、プログラム代表者は今日でも研究科長が務めでいること（受講の心得、よい質問の仕方、ノウハウ共有ている。運営主体は、プロジェクト申請者でもある最終著の重要性など）を知り、それを積極的に実践していただく者（清水）をはじめとする兼任教員、および専任教員であことを期待している。

る。現在の兼任教員筆頭は、発足当初より筆頭著者（門田）
アグリバイオの概要

らとともに運営・実務を担ってきた第 5 著者（寺田）である（2019 年までは清水）。開講科目の一部は、修士課程修了に必要な単位に加えることができる。これは、バイオイ

アグリバイオの設立により、本研究科の共通科目として

ンフォマティクス・バイオスタティスティクスの大学院修バイオインフォ関連科目が 10 以上新設された。概ね科目士課程相当の人材養成というカテゴリで採択されたことにあたり 90 分×8 コマの講義時間であり、それが 1 単位となる。東京大学の場合は、他研究科でも一部科目の受講が＊可能である。取得単位のうち一定数が修了に必要な単位とTo whom correspondence should be addressed.
Phone ： +81-3-5841-8155
Fax ： +81-3-5841-1136
E-mail ： koji.kadota@gmail.com

して認定される仕組みとなっており、これまでに医学・工学・理学・薬学など本研究科以外の様々な学生も受講している。また、発足当初から他大学の学生や社会人の受講
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も一定の条件下で認めており、その基本的なスタンスは科目）も限定的であった。2008 年と 2009 年の間の境界線

2021 年現在でも継承している。ただし、これらの外部生は、前述の外部予算の切れ目に相当する。一番右側の常勤に対する東京大学としての正式な単位認定を行う枠組みは

教員数は、当該年度の途中で転出・加入する教員がいるた

存在しないため、同一基準でアグリバイオ独自の単位認定

め目安程度である。大まかには、繁忙期の在籍者数である。

を行っている。

例えば初年度の繁忙期は 2005 年 3 月の集中講義時期であっアグリバイオの講義時間は、社会人の外部生が比較的受たため、当該年度の最大在籍者数が記されている。逆に、講しやすく既存の講義科目になるべく影響をおよぼさない2018 年 8 月加入の第 2 著者は、2018 年の繁忙期（4－6 月）

よう、17：15－18：45 に 1 コマ目、15 分の休憩をはさんで以降である 8 月加入であったため、当該年度の常勤教員数

19：00－20：30 に同一科目の 2 コマ目を実施するスタイル（寺田・門田の 2 名のみ）には含めていない。

を基本形としている。アグリバイオは 2010 年にカリキュ

2004 年から 2020 年の期間にわたってほぼ比較可能な

ラム再編を行い、3 つのカテゴリ（基礎・方法論・先端ト情報は、「1 科目以上の合格者数」および「のべ合格科目ピックス）から構成される現在の講義科目名で実施してい数」である。前者には、1 科目だけ合格したヒトや 4 科目る（表 1）。例えば 4 科目から構成される基礎は、通常年度合格したヒトなどが含まれる（授業には出席したが単位認初めに実施される。1 科目を週 1 回 2 コマこなしていくこ

定されなかったヒトは含まれていない）。後者は、（1 科目とで、1 週間のうちどこかで講義のない日を設けつつも計につき 1 単位なので）授与した総単位数という理解でもよ

4 週間で基礎科目を終えることができる。こうすることで、い。例えば 2007 年はのべ合格科目数が 343、1 科目以上の遅くとも GW 後の最初の週で基礎科目が終わり、次週以

合格者数の合計が 100 であることから、1 科目以上の合格

降から方法論に移行することができる。受講生の多数派を者 1 人あたり平均 3.43 科目合格していることになる。こ占める修士 1 年の学生にとっては、修了に必要な単位を効の平均合格科目数は開講科目数にもある程度依存するも率よく取得できるメリットがある。

のの、概ね 2.5 ～ 3.4 の範囲に収まっている。のべ合格科

表 2 は、年度ごとの開講科目数や合格者数などの各種統目数（あるいは 1 科目以上の合格者数）は、2015 年ごろま

計情報である。初年度は、設立が 2004 年冬、常勤教員がで増加傾向にある。しかし常勤教員数は減少傾向にあり、6 名になったのが 2005 年 3 月（筆頭著者の加入も 2005 年

2012 年以降は 2 ～ 3 名の常勤教員で運営している。連載

2 月中旬）であった。次年度以降の本格的な体制構築作業

第1回に多くの労力が割かれていたこともあり、開講科目数（9

アグリバイオの貸与用ノート PC は 21 台からスタートしの図 1 は、2014 年のピーク時の講義風景である。

1）

たが、この頃には受講人数の増加に対応すべく、100 台近
い Windows PC をアグリバイオ単独で保有していた。し

科目名
2020
2021 利用言語・環境【基礎】
1. 生物配列解析基礎
開講
開講 Python
2. ゲノム情報解析基礎開講
開講 R
3. バイオスタティスティクス基礎論
開講
開講 R
4. 構造バイオインフォマティクス基礎
開講
開講
【方法論】
5. 知識情報処理論
開講
開講 R
6. 生物配列統計学
開講 非開講 R
7. 分子モデリングと分子シミュレーション 開講
開講 Python, Perl
8. オーム情報解析
開講 非開講 R
9. 機能ゲノム学
開講
開講 R, Linux10. システム生物学概論
開講
開講 R
16. フィールドインフォマティクス
開講
開講 R, Python【先端トピックス】
11. 農学生命情報科学特論 I
開講
開講 Python
12. 農学生命情報科学特論 II
非開講 非開講
13. 農学生命情報科学特論 III
非開講 開講 Python
14. 農学生命情報科学特論 IV
開講
開講 R, Linux
15. 農学生命情報科学特別演習 *開講
開講【連携科目】
生物測定学特論 *開講
開講
情報生命工学 *開講
開講

表 1．アグリバイオの教育プログラム
外部生も受講できるのは、* のついていない計 15 科目。1 番下の生物測定学特論と情報生命工学は、兼任教員によってアグリバ
イオ設立以前より本研究科で開講されているバイオインフォ系の講義科目。2017 年より連携科目としてアグリバイオ開講科目に含められるようになった。

年度
西暦
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021

1 科目以上の合格者数
開講のべ合格 修了 常勤
和暦 科目数 学部 修士 博士 社会人 合計 科目数 者数 教員
H16
9
12
3
5
20
53
8
6
H17
15
65
7
3
75
251
14
6
H18
15
73
11
8
92
297
23
7
H19
15
83
13
4
100
343
26
7
H20
15
68
6
1
75
237
20
7
H21
12
6
64
9
1
80
185
2
3
H22
15
5
100
14
11
130
362
12
4
H23
15
7
91
23
19
140
461
20
4
H24
14
7
113
16
32
168
510
13
3
H25
15
9
115
20
26
170
430
15
2
H26
13
4
105
21
55
185
561
22
2
H27
13
9
139
25
34
207
629
20
2
H28
12
5
140
25
20
190
486
9
2
H29
14
2
143
17
28
190
487
4
2
H30
16
1
145
20
26
192
541
20
2
R1
15
8
150
10
18
186
491
9
3
R2
16
11
150
15
0
176
482
13
2
R3
15
2

表 2．アグリバイオの年度ごとの各種統計情報
2004 ～ 2008 年は大学院向けの講義科目として開講していたた
め、学部生は全て社会人扱いでカウントしている。2017 年以降の開講科目数には、2 つの連携科目（表 1）が含まれている。今年度（2021 年）は、まだ講義が行われていない科目や現在進行中の科
目も存在するため一部情報のみ記載している。

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図 1．アグリバイオのオンデマンド配信用 Slack①「ゲノム情報解析基礎」チャンネルの例。② Google ドライブ上に講義映像や資料をおき、その URL 情報を提示していることがわかる。③は受講可能期間。この科目のみリクエストに応えて配信期間を 1 か月延長した。

R と Python（と Linux）

かし、受講生の持込 PC やネットワークの不具合対応、そして保有 PC の劣化など少人数での運営が限界に達していたため、2015 年以降は積極的な募集を行っていない 2）。

アグリバイオの特色の 1 つは、多くの科目でデータ解析

表 1 の 3 番目のカテゴリである先端トピックスは、主環境 R 3）を利用したハンズオン講義が行われている点であに「農学生命情報科学特論（以下、特論）」で構成されている。具体的には、年度によって開講科目や講義内容が多少る。2010 年のカリキュラム再編前までの特論は、特論 I

異なるものの、2021 年は開講 15 科目中 7 科目（予定含む）

および II の 2 科目のみで構成され、企業や大学の研究者

で R が利用されている（表 1）。これは、アグリバイオのによるオムニバス形式のセミナーとして実施されていた。

設立当時、同様の人材養成プログラムがすでにいくつか存

この流れは、再編後に特論 I ～ IV の 4 科目に拡大された在していたこととも深く関係している。既存プログラムと今日でも一部科目で継承されている。例えば 2017 ～ 2021の差別化を図るべく、明文化はされていないものの R を

年の特論 IV（主担当教員：野尻秀昭 先生）は、環境微生

なるべく利用するという当初からの全体方針があったため

物研究にどの様にインフォマティクスが利用されているかである。

について最新の研究成果を含めて紹介している。本学会誌

NGS を利用したトランスクリプトーム解析では、2021の会員にとっては、おそらく最も分野的に近い科目であろ

年現在でも R を避けて行うことは困難である。本連載のう。また、2011 ～ 2017 年までの特論 III（主担当教員：嶋

第 5 回 4）では、「Linux 環境での R の利用法」を解説して

田 透 先生）では、農業生物のインフォマティクスに関すいる。当時は NGS ハンズオン講習会（2014 ～ 2017 年に主るトピックスを取り扱った。この取り組みは、2018 年にに NBDC とアグリバイオで実施した大規模な講習会）を方法論の科目として新設されたフィールドインフォマティ

円滑に行う目的で Bio-Linux 5）を利用したが、現在は Bio-

クス、およびフィールド系教員である第 2 著者（大森）のLinux の提供サイトが消滅しているように思われる（2021

アグリバイオへの参画につながっている。なお、本連載の年 9 月 22 日確認）。これも時代の流れではあるが、最近テーマである次世代シーケンサー（以下、NGS）関連の内では Windows での Linux 環境構築も容易になっている。

容は、2011 ～ 2019 年まで主に特論 I で実施した。

Linux を用いた NGS 解析をこれから学ぶ読者は、2021 年
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3 月に出版された広島大学の坊農秀雅 先生の著書 6）などをた」場合に、進行中の講義の裏で少人数のスタッフが対応参考にするとよいだろう。本連載の第 10 回頃までの情報に追われ、講義自体に目配りできないという事態がアグリは、相当古くなっているので注意してほしい。

バイオでも生じた。たとえ講義（直）前の相談であったと

アグリバイオの設立当初は、当時の主流であった Perl

しても、通常の講義準備や事務的な問い合わせ対応などにをプログラミング言語として教えていた。しかし近年忙殺されているのが多くの教育機関の日常であろう。

は Python が 主 流 と な っ て い る た め、2020 年 よ り 順 次

アグリバイオでは、ウェブサイト上で「講義で使用予定

Python に切り替えている（但し、2018 年新設のフィールのソフトウェア」の具体的なインストール手順を提供してドインフォマティクスは当初から Python である）。具体いる。一部の受講生にとって、インストールは苦行である。

的には、特論 I の枠組みで Python プログラミングに特そのため我々は、初めて見る画面でもどのボタンをクリッ化した講義を 2020 年に試行的に実施（担当教員：孫 建強

クしてインストールを進め、最終的にどのようになってい先生）して需要を確認し、2021 年も継続的に実施していれば無事インストールが完了していると判断してよいかまる。また、フィールドインフォマティクスの源流である特で丁寧に示すことを心掛けている。こうすることではじめ論 III も 2021 年に再度開講し、温室内に設置した栽培環て、その次の段階である講義内容の理解に向けた心の準備

境データのモニタリングや簡単なデータ処理を意識したが穏やかにできる。特に R は、パッケージのインストー

Python プログラミングの講義を実施した。Python プログ

ルが鬼門である。インストール経験豊富なスタッフが、アラミング系の参考書としては、国立遺伝学研究所の黒川

グリバイオ所有の同じ型の PC で、ほぼ同じ時刻に同じ作

顕 先生がとりまとめた書籍 7）が挙げられる。執筆陣には、業を行っても、一部パッケージのインストールに失敗する

アグリバイオの非常勤講師として参画中の若手の先生方もことはよくある。それゆえ、R 本体だけでなく、パッケー

含まれている。

ジのインストール確認作業や、想定されるエラーメッセー

多くの読者は、今でも「東大アグリバイオといえば R」

ジとその対処法まで含めた情報を提供している。エラーというステレオタイプなイメージをもっているであろう。

メッセージを含む画面のスクリーンショットや、どこをど

しかし実際には、Python プログラミング教育にもかなりのように変えて自身の個別の問題に対処するかまで具体的力を入れている。今からプログラミング言語を習得するに示した情報にしておくことで、受講生がその情報の在り

学生にとって有意義なのは、間違いなく Python である。

処のみをたよりにして自力で問題解決できる可能性を極限

しかし R は、特に統計解析分野での地位を確立しており、まで引き上げることができる。

将来的にも完全に Python に取って代わられるとは考えにハンズオン講義を円滑に行う上での最大の障壁である解くい。また、複数の外部生の受講動機として R を学びた

析環境の構築ができれば、基本的に受講生を同じスタート

いと明記されていることからも、日本で R を学べるバイラインに立たせることができたことになる。しかし現実に

オインフォ教育機関として存続しつづけるのが東大アグリは、諸事情による遅刻や（オンライン講義の場合は）一時

バイオの使命だと考えている。R に特化した講義科目であ的な接続切れにより、途中で脱落しかける受講生が一定数るバイオスタティスティクス基礎論（担当教員：岩田洋佳

存在する。また、成功裏に構築できた解析環境であったと先生）と知識情報処理論（担当教員：麻生川 稔 先生）は来しても、講師側が構築した環境とプログラムのバージョン

年度以降も開講する予定である。

が異なる場合がありうるため、バージョンの違いに起因する不具合も十分に起こりうる。これらの問題を完全に回避

解析環境の構築するのは不可能であるが、たとえ自分の環境でその場ではうまくいかなかったとしても、成功裏に実行できた手順を

ここでの解析環境構築とは、受講に必要なソフトウェ

完全に再現できるレベルの詳細な講義資料が提供されていアのインストール作業のことを指す。アグリバイオでれば、受講生の理解度・満足度が各段に向上する。これはは、R に つ い て は RStudio、Python に つ い て は Google2）
他稿 で述べた「わざわざ講義に出席するのがばかばかし

Colaboratory や Jupyter Notebook を主に利用している。

いと思えるほど詳細かつ丁寧な講義資料を提供する」こと

受講生に対しては、これらの講義に必要なソフトウェアをと同義であり、一定の出席者数の減少に寄与する。実務的

事前にインストールしておくよう通知している。しかしなには、バージョンの違いなどに起因する講義資料の結果とがら現実には、それを怠ってくるヒト、インストールを試の違いや不具合は、全員で共有する価値のある情報であ

みたがだめだったと講義開始後に伝えてくるヒトなど、講る。多くの受講生は違いを失敗と判断して意気消沈する傾義中になんらかの不具合を抱えた受講生が一定数存在す

向にあるが、講師側がその点を正しく伝え、そのような結る。2019 年までは環境構築済みのアグリバイオ所有 PC を果を得た受講生が手を挙げやすい雰囲気をつくることも重貸与することで事なきを得ることができたが、オンライン

要であろう。

講義の現在は環境が多様な個人所有 PC での受講が基本形である。このため特に「インストールを試みたがダメだっ132

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コロナ禍のアグリバイオの活動

これは、ITC-LMS が年度末で全ての情報がリセットされること、外部生の情報も取り扱う必要があったこと、そし

これまで（オンライン）講義を実施する側と受講する側て年度間にまたがる単位取得状況を記録しておく必要があが共通して実感した困難の多くは、個々人が所有する多様るためである。新カリキュラム以降のアグリバイオは、8な PC 環境に起因する事柄だったのではないだろうか。特科目以上の合格（8 単位以上の取得）で修了証を授与してに Windows と Mac というオペレーティングシステム（以いる。表 2 に示された修了者数に大きなばらつきが見られ下、OS）の違いは、アグリバイオでも講義の円滑な進行

るが、理由はおそらく一定数が複数年かけて修了認定基準

を幾度となく妨げた。この問題自体は以前から存在していに達するためであろう。同一年度内で 8 科目以上合格した

たが、当時は持込 PC で発生した問題に対して講義補助員

ヒト、何年も頑張ってやっと修了認定となった社会人受講が可能な範囲で対応し、時間がかかりそうな場合はアグリ

生、そしてその中間など多様である。

バイオ所有 PC の貸与で完結していた。しかし、「問題をコロナ禍における一通りの業務を 2020 年に経験した結抱えた持込 PC 数 ＞ 講義補助員数」となったときに講義が果、および次年度も原則としてオンライン講義を継続実施

ストップすることが多いため、2020 年に初めて外部生のする東大全体の方針を踏まえ、2021 年はオンデマンド配受け入れを断念した。理由は、我々はもちろん、受講生も信のみとして外部生を受け入れる方針とした。Slack は、

講義補助員もオンライン講義が未経験であり、全員が持込

Zoom のチャット機能を利用した質問対応時の課題を補う

PC で受講しているのと似た状態を想定せねばならなかっ目的で、2021 年度初頭の東大生のみの講義の中で試行的たからである。受講生の絶対数を抑制することで、問題をに利用した。東大農学部内の交流用として 2021 年初頭か抱えた受講生の数を極力減らす作戦はある程度奏功した。

ら運用されている既存 Slack の中にアグリバイオのチャン

具体的には、講義内容も変わってきているため単純比較はネルを作成していただき、我々スタッフの利用経験を積できないものの、全体としてコロナ禍前の 6 ～ 7 割程度のんだ。外部生受け入れのお知らせはアグリバイオのホー受講人数で実施することができた。講義補助のメインは第ムページのみで行い、受講申し込みは Google フォームで

1 ～ 3 著者であったが、主に対応可能な OS が門田（Win）
・行った（6 月 18 日締め切り）。この間、外部生のみを対象

大森（Mac）・寺田（Win と Mac）というバランスであったとしたアグリバイオ独自 Slack の枠組みについての検討をことも、厳しい 2020 年を乗り切れた大きな要因であろう。

同時並行で行い、6 月中旬に立ち上げた。

オンライン講義自体は、ウェブ会議サービスの 1 つであ

図 1 は、基礎科目「①ゲノム情報解析基礎」チャンネル

る Zoom で実施した。講義資料はあらかじめダウンロードのスクリーンショットである。この科目を登録した受講生

しておいてもらい、特に前半の多くの講義で画面共有を行

は、②全 4 回（計 8 コマ）の講義映像（ダウンロード不可）

わずに音声のみで行った。これは、2020 年度当初、学生と講義資料（ダウンロード可）の URL が見られる。基本のインターネット回線の契約内容によっては、月末に通信

的に全て自習であり、通常の講義で提示したものと同じ課制限がかかってしまうことが危惧されていたためである。

題をこなしてもらう。同一科目内の全てのレポートを作成

質問は Zoom のチャット機能を利用したが、一度に多くし終えた段階で、課題提出用の Google フォーム経由で提の質問が寄せられると対応が困難になる場面があった。

出するような枠組みとした。ただし、通常の講義においてZoom のチャット機能は全員宛てと特定の個人宛てのどちも聴講のみでレポートを提出しない学生がいるように、外らかが選べるが、後者の場合は寄せられた質問を読み上げ

部生向けのオンデマンド配信でもレポートを提出しない受ないと他の受講生との共有ができないうえ、聞き逃してし講生は一定の割合で存在する。今年度の配信期間を終えた

まうこともよくある。それゆえ、できるかぎり全員宛てで

基礎 4 科目について調べた結果、レポートを提出したのは質問をするように促すことも心掛けた。また、難聴などケのべ受講登録者 222 名中 93 名（約 42%）であった。このアを必要とする学生からの質問に対する回答にも注意を払

理由は、Slack 内でとった受講目的に関するアンケート結

わねばならない。なお、後半の講義科目では、データ通信

果からも納得できる（図 2）。外部生（73 名中）50 名が①お量が大学のキャンパス全体としても大丈夫であることが確知らせチャンネル上に提示されたアンケートに気づいて回認され、本研究科でも画面共有を制限なく行うことができ

答し、② 5 名が単位取得目的、③残りの 45 名が単位取得るようになった。

目的ではなく単純に勉強したいに投票した。

講義映像（前半の多くは音声のみ）を録画したものを提このアンケートを行ったのは、当初基礎科目のオンデマ

供するオンデマンド配信は、おおむね講義の翌日から 1 かンド配信期間を 2 か月としていたが、④雑談室チャンネル

月程度視聴可能とした。2020 年は東大生のみを受講対象

上の気軽なやりとりの中で、純粋に勉強したいだけのヒトとしたこともあり、東大内部の学習管理システム（ITC-

にとっては配信期間が短いと感じるのでは ?! と思ったた

LMS）を利用して講義資料の配布、Zoom 会議やオンデマ

めである。実際、⑤で希望する配信期間を 3 ～ 6 か月までンド配信 URL の通知などを行った。2019 年までのアグリの範囲で投票してもらうと、2 か月では短いと確信できる

バイオは、独自の教務管理システムのみを利用していた。

結果となった。この投票結果を受けて、図 1 の③でも修正

133

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図 2．外部生に対して行った受講目的のアンケート結果①～⑤については本文を参照。このアンケートは、Slack と⑥ Simple Poll というアプリを連携させて作成している。受講生は該当する番号をクリックするだけ
でよく、その結果が即座に反映されるので便利である。

されているように、①の科目のみ配信期間を 3 か月に延長効果がある。また、一部の受講生が自力解決した事柄や有して対応した。来年度は、レポート提出までの期間のみ内

用情報などを書き込んでくれたことも同様の効果を生ん部生と同程度としつつも、可能な科目についてはオンデマだ。我々だけでなく多くの組織・機関が慢性的な人手不足

ンド配信期間を最初から 3 ～ 4 か月程度として対応する予に悩まされているが、Slack のようなコミュニケーション定である。制度上、非常勤講師に対して実際の講義時間（+

ツールの活用は、今後のバイオインフォマティクス教育のα）分の謝金しか出せないため、特にオンデマンド配信期

現場でも業界標準になっていくであろう。

間内に寄せられた質問に対しては、可能な限り運営側で答オンライン講義のメリット

えるようにして非常勤講師の負担軽減に努めている。
図 3 は、Slack 上での質問と応答の例である。①の部分に受講生 ID、②の部分に質問内容が書かれている。これ

多くのバイオインフォ教育機関にとって、おそらく最もは「R の Biostrings というパッケージを用いて、塩基配列頭を悩ませている事柄は運営体制の維持であろう。今回のをアミノ酸配列に変換する translate 関数を実行した部分

タイトルの基盤的な事柄ではあるが、現実に目を向けねばでエラーが出た」という内容である。Slack 上で質疑応答ならない。丸 17 年の実績があるアグリバイオも、近年はを行う一番のメリットは、③エラーメッセージが出た画面

この問題を抱え続けている。外部予算プロジェクト（2004のスクリーンショット（以下、スクショ）を質問者が簡単～ 2008 年）後は、文部科学省の平成 21 年度特別教育研究に添付できる点である。エラーメッセージを含むスクショ

経費「バイオインフォマティクスを基盤とした農学生命科を見せてもらうだけで原因を特定できる場合が多いので、学統合教育研究推進機構の創設」が認められ、第 2 期と運営側にとってこの機能は非常に重要である。この科目のしてさらに 5 年間（2009 ～ 2013 年）継続した。しかし、受講者は、誰でもこの質問に対して行われた計 6 件のやり2008 ～ 2009 年および 2011 ～ 2013 年の常勤教員の減少かとり（④スレッド）を見ることができる。つまり、過去にらも明らかなように、予算の切れ目や第 2 期の後半は非常なされた質問とそれに対する回答が蓄積されていくので、に厳しいものがあった。一人あたりの業務量の増加だけで運営側が同じ質問に答えなくてよいという意味で負担軽減

なく様々な心労が重なるためである。2013 年以降は、次134Jpn. J. Lactic Acid Bact.

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図 3．受講生からの質問とスレッドを用いた応答の例。
受講生は、③画面上に表示されているエラーメッセージを含む任意の領域のス
クリーンショットをコピー＆ペーストで Slack 上に貼り付けられる。運営側もエラーの状況が把握しやすいのでお互いにとって便利である。

年度の運営費確保（≒アグリバイオの存続）が一番の課題

わざわざ東京大学に足を運ぶ必要がないだけでなく、人身であった（主に清水が担当）。スタッフの人件費が多くを事故などによる電車の大幅な遅延などの影響を受けないた占めるものの、100 台近いノート PC をはじめとする設備

め、精神衛生上もよいと好評であった。

備品の維持管理費がかかるためである。

3 点目は、非常勤講師選定の自由度向上である。かつて

コロナ禍で強制的にスタートしたオンライン講義ではあは特に交通費の点で東京大学から一定の距離の範囲内でしるが、特にハンズオン講義との親和性が高いバイオイン

か講師を選定することができなかったが、オンライン講義

フォ教育においては、我々の実感としてメリットのほうがであれば距離の制約から解放される。これは受講生にとっ非常に大きいと感じている。1 番のメリットは、コロナ禍

てもメリットが実感できる事柄であろう。4 点目は、講義

前は数年後の破綻が確実視され、心労の大部分を占めてい資料の印刷が不要になった点である。アグリバイオでは、たノート PC の維持費が大幅に削減された点である。我々

計 3 時間の講義を 1 回で行うのが基本形である。必然的にが 2019 年まで売りにしていた「1 人 1 台のノート PC を用

スライドの枚数も多くなるため、講義資料の印刷だけでもいた講義」という特徴は、事実上オンライン講義の前提条

数時間かかる。かつては、主に印刷機の不具合のため講義件として雲散した。しかし維持費の削減は、それを遥かに開始時間に間に合わないこともあった。受講人数規模の大上回るメリットである。2 点目は、労働条件の大幅な改善

きなアグリバイオならではかもしれないが、紙代や印刷代である。100 台規模になると、かつてはソフトウェアのイが大幅に削減されるだけでなく、関連する様々な心労がな

ンストール作業や定期的な保守だけでも相当の時間がかくなったメリットも実務担当の実感としては大きい。オン

かっていた。講義の準備や後片づけ、ノート PC の運び込

ライン講義中は共有画面と手元の講義資料 PDF の両方を

みなどの肉体労働もなくなった。緊急事態宣言下で在宅勤見る必要があるものの、PDF ファイル中にリンクを埋め務せざるを得ない状況でも講義を継続できたため、スタッ

込むことで解析データへのアクセスやスライド間の移動を

フ自身の傷病や親の介護など、かつては休職または離職せ容易にするような工夫も一部講義で実践した。

ざるを得ないような状況であったとしても（本人次第ではあるが）仕事を続けることができる。非常勤講師からも、
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Japanese Journal of Lactic Acid Bacteria

教育内容の更新および他機関との連携（菌株）間の多様性を理解することとほぼ同義である。集合論的に表現すると、パンゲノムは和集合、コアゲノムは本連載テーマである NGS 技術も継続的に発展している。

積集合となる。日本に点在するバイオインフォ教育機関に教える内容は、従来のデノボアセンブリ・アノテーショ

ついてもパンゲノム解析と同様の枠組みで整理することがン・発現変動解析などから、時代の進展に合わせてパンゲできる。例えば、アグリバイオの基礎科目で教えている内

ノム・ハプロタイプフェージング・エピゲノム解析などに容の多くは、他の教育機関でも共通して教えているであろ踏み込みこんでいかねばならない。また、得られるデータうことからコアゲノムとみなすことができる。また、アグの高解像度化に伴い、バイオインフォ側も必要とされる生リバイオならではの特徴に相当するもの（dispensable ゲ

物学的な知識量が増えている印象を受ける。例えば畜産ノム）は、科目ではフィールドインフォマティクスや分子ゲノム解析系は、ENCODE プロジェクトの進展にアンテ

モデリングと分子シミュレーションが挙げられよう。逆ナを張ったほうがよいが、エンハンサ・インシュレータ・

に、アグリバイオにはないが他機関が教えているような内ヒストンマークなどがわからないと話にならない。ロン

容もあろう。

グリード技術の進展によって、従来の SNP レベルの比較

今年度はアグリバイオ独自 Slack で外部生へのオンデマ

的小規模な変異だけではなく、広い意味での構造変異（逆ンド配信を行ったが、このような取り組みは特定の部局や位・転座・数千塩基レベルの広範な挿入や欠失）を捉えら大学単位ではなく、コンソーシアム / アライアンス化がれる時代になっていることや、例えばそれと従来のマルチ

原理的に可能である。数多くの経験を積んでいるはずの R

プルアラインメントの位置づけも正しく理解させねばならパッケージのインストールですら、我々のみでは解決できない。リードのマッピングは、従来のリファレンスゲノム

ないことも実際にあった。1 つの大きな Slack を立て、質ではなくゲノムグラフに対して行われるようになってい問とその回答の共有を行うだけでも有意義であろう。まる。その場合のマッピング結果ファイルの形式は、SAM/

た、講義資料などもバイオインフォの” パン資料” として

BAM ではなく GAM や GAF が普及しつつある。従来のSlack 上で共有すれば、同じ内容を様々な視点で解説した

ゲノムブラウザから専用の可視化ツールへの移行も検討課

バイオインフォ全体の知が集積されることが期待される。

題である。これらをただ単に増やすだけなら簡単である
おわりにが、実際には 1 つの科目の枠組みでうまく完結させねばな
らない。このため、教える内容から何を削って何を新たに

今回は大枠的なところを中心に述べたが、我々運営側が追加すべきか、また現実的な問題として誰が教えられるか

目指すべきところは受講生側にとって費用対効果の高い教まで含めて考えねばならない。
幸い、バクテリアはノート PC レベルで解析できるので、育であろう。アグリバイオの講義を受けようと思えば受け講義で取り扱う材料として適している。同一生物種内の菌られるが無理をしている学生、研究室ゼミなどによりリア

8）

ルタイムで受けられない学生、実験の合間に自分のペース

は、比較ゲノム解析の一種とみなすことができる。そのたで勉強したい学生など様々である。したがって、オンデマ

め、古くから行われてきた比較するゲノム間での相互ベス

ンド配信の枠組みは、対面授業再開後もできる限り残した

トヒットに基づくオーソログ同定などは、要素技術として方がよいと思われる。しかし、オンデマンド配信での視聴

今日でも教える価値がある（生物配列解析基礎で実施）。バ

は、無言の時間をもどかしく感じた学生も少なからずいた

クテリアのパンゲノム解析でよく示される「ゲノム数（個のではないだろうか。期待して視聴しつづけ、最後に徒労

体数または菌株数）が増えるとパンゲノムが増えていくが、感を味わった学生もいたかもしれない。運営側はできる限

だんだん増加率（コアゲノムが減っていくがだんだん減少

り詳細かつ丁寧な講義資料を提供し、学生側も視聴前に講率）が下がっていき、やがて頭打ちになる」プロット 9）は、

義資料にざっと目を通しておくよいかもしれない。今回紹分布の形状をヒープスの法則やべき乗則に当てはめて議論介したノウハウは、我々の時間が許す限り全て提供するのする意義を学生に伝えやすいと思われる。これは統計分野で遠慮なく問い合わせてほしい。

株間の多様性を調べる文脈で提唱されたパンゲノム解析

でよく議論されるモデル選択の話と密接に関連した事柄で謝あるが、「ただ単にどの数式を用いるのが適切かという議論をしているだけ」だということを一言添えるだけで、学生辞
これまでのアグリバイオの活動にご尽力・ご協力いただの苦手意識をかなり払しょくできるのではないだろうか。

いた全ての関係者に感謝申し上げます。

コアゲノムとは、ある生物種を構成する様々な菌株が共利益相反（COI）

通してもつ遺伝子セットのことである。ある特定の菌株
は、コアゲノムに加えて、その菌株を特徴づけるユニーク

門田幸二、大森良弘、寺田朋子、三浦文、寺田透、清水な遺伝子セット（dispensable ゲノム）を持つ 10）。ある生

謙多郎：本論文発表の内容に関連して開示すべき COI 状

物種を理解することは、その生物種を構成する様々な個体

態はない。
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参 考 文 献1）	門田幸二，孫建強，湯敏，西岡輔，清水謙多郎（2014）次世
代シーケンサーデータの解析手法：第 1 回イントロダクション，日本乳酸菌学会誌 25: 87-94.
2）	門田幸二（2020）バイオインフォ教育の実務に携わってきた一兵卒の私見，バイオインフォマティクス学会ニュースレ
ター 37: 6.
3）	R Development Core Team (2010) R: A language and environment for statistical computing, In R Foundation for Statistical Computing. Vienna, Australia.
4）	孫建強，清水謙多郎，門田幸二（2015）次世代シーケンサー
データの解析手法：第 5 回アセンブル、マッピング、そしてQC，日本乳酸菌学会誌 26: 193-201.

5）	Field D, Tiwari B, Booth T, Houten S, Swan D, et al. (2006)
Open software for biologists: from famine to feast, Nat Biotechnol 24: 801-803.
6）	坊農秀雅（2021）Dr．Bono の生命科学データ解析 第 2 版，
メディカル・サイエンス・インターナショナル
7）	先進ゲノム解析研究推進プラットフォーム編（2021）独習
Python バイオ情報解析，羊土社
8）	Tettelin H, Masignani V, Cieslewicz MJ, et al. (2005) Proc
Natl Acad Sci U S A 102: 13950.
9）	Nourdin-Galindo G, Sánchez P, Molina CF, Espinoza-Rojas
D, Oliver C, et al. (2017) Front Cell Infect Microbiol 7: 459.
10）	Sherman RM, Salzberg SL (2020) Nat Rev Genet 21: 243254.

Methods for analyzing next-generation sequencing data
XVII. The Future of Bioinformatics Education.
Koji Kadota1, 2, 3, Yoshihiro Ohmori2, Tomoko Terada2, Aya
Miura2, Tohru Terada1, 2, 3, Kentaro Shimizu1, 2, 3Interfaculty Initiative in Information Studies, The University of Tokyo.
Graduate School of Agricultural and Life Sciences, The University of Tokyo.
3
Collaborative Research Institute for Innovative Microbiology,
The University of Tokyo.
1

2

		

Abstract

Due to the impact of COVID-19 disaster, our framework for bioinformatics education has been forced
to undergo major changes since 2020. Online lectures have become the normal, and as a result, hands-on
lectures that had been our main feature before the disaster disappeared. We also faced various difficulties
mainly caused by the diverse PC environments. In 2021, the use of “Slack” enabled the sharing of"questions asked in the past and their consequences," which resulted in a certain amount of laborsavings. We have also started lectures on the Python programming language in 2020 as well as updating
our educational program. In this commentary, we review the efforts of our program and describe ourvision for the future of bioinformatics education. Supplementary materials are available online at: http://
www.iu.a.u-tokyo.ac.jp/kadota/r_seq2.html#about_book_JSLAB.

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