専門科目から12単位以上履修すること。新たな方向へと急速に展開されてきた。幅広い分野での応用技術へと急速な広がりをみせている。本科目ではバイオサイエンス領域におけるビッグデータの利用について俯瞰し、包括的に理解することを目標とする。指導方針まず、バイオサイエンスにおけるビッグデータ利用について概説し、具体的なデータソースの入手法などを学ぶ。データベースの歴史と現状を理解しの歴史と現状を理解し、オントロジーや機械学習によるデータ活用技術を学ぶ。現在進行中のプロジェクトとして1000人ゲノムプロジェクト、マイクロバイオームプロジェクトを取り上げて紹介する。表示可能なデータがありません。東北メディカル・メガバンク計画は2012年に宮城・岩手両県で始められたプロジェクトで、15万人を超えるコホート調査からバイオバンクを形成し、既に約5,000人分の全ゲノム解析や、数万人分のメタボローム解析を完了すると共に、構築している膨大なデータのシェアリングを開始している。講義では計画の概要を伝えると共に、ビッグデータの利活用における課題と展望を考える機会としたい。取り扱うデータサイズの急激な増大に伴い、情報処理技術は必須のものとなっている。解析技術の現状を学び、解析から解釈への今後を考える。DNA合成技術の発展はゲノム解析にとどまらず、DNAナノ構造技術を用いたDNAオリガミの創成やDNA計算を可能とした。分子ロボティクスは微小管、分子モータなどの生体分子とDNAナノ構造技術を組み合わせることで、感覚と知能を備えた人工物の創成を目標としている。アメリカNIHのPubMed文献データベースおよびKEGGデータベース関連での概説。分野を横断するデータを解析するためには、それぞれの分野の特異性を超えた抽象化が要求される。オントロジーの概念を学び、分野を超えたデータの活用方法の現状を考える。生物は個別の種のみで生きているわけではなく、ヒトにおいてもその例外ではない。60兆個の細胞からなるヒト一人におよそ100兆個もの微生物が共生している。シーケンス技術の進展が生物種間の相互作用解析を可能にした。その現状と今後を学ぶ。近年医薬品業界においてはその生産性の低さを改善し、研究開発の効率化を進めようとする動きが活発に行われている。その例として大規模な投資からオープンイノベーションへの転換、医師中心から患者中心へ、治療薬提供はもちろんであるが患者のQOL実現も含めた取り組み、治療薬と診断薬、予防薬との組み合わせなどが挙げられる。大きな期待として挙げられるのがICTを用いた動きでビッグデータ、機械学習などへの取り組みである。欧米では既にGoogle、Apple、Amazonなどがメガファーマと協業してライフサイエンス分野に進出している。meのように患者とその家族がSNSサイトを利用して情報交換を行っている。我が国においてはこの分野で大きく立ち遅れている。医療データを統合して産業化にいかに役立てるかが大きな課題として残っている。本講義では日本において、今後患者中心の医療をどう実現していくか、またゲノム、オミックス情報をいかに標準化の下に統合していくかを概説する。本講義では生物学のビッグデータ解析の一つとして遺伝子発現データの解析手法について説明します。近年の実験技術の進展により、遺伝子発現データはDNAチップやRNA-Seqという様々な実験的手法で測定され、そこからどのような知見を見出すかが重要な課題となっています。遺伝子発現データは1サンプル(条件)だけで解析することは少なく、複数のデータを統合的に解析するため、多変量解析という手法が使用されます。本講義では多変量解析を使った解析手法について理論から実際の解析例を紹介します。L2(IS)テキスト・参考書テキスト特に指定しない。・評価は、毎回のミニテスト(50%)、期末レポート(50%)によって行う。・バイオサイエンスにおけるビッグデータ解析の基本概念の理解、専門知識の習得を基準とする。