到達目標
１ 生命情報科学の背景，動向を理解する。
２ 生命現象を理解する。
３ コンピュータによる解析技術を理解する。
４ 同一の問題に対し，それを解決できる複数のアルゴリズムが存在しうることを理解している。
５ 同じ問題を解決する複数のプログラムを計算量等の観点から比較できる。
６ データモデル，データベース設計法に関する基本的な概念を理解している。
７ 医療や福祉で必要なアプリケーション開発技術を理解している。
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
| 評価項目1 | 生命情報科学の背景，動向を十分に理解できる。 | 生命情報科学の背景，動向を理解する。 | 生命情報科学の背景，動向を理解できない。 |
| 評価項目2 | 生命現象を十分に理解できる。 | 生命現象を理解する。 | 生命現象を理解できない。 |
| 評価項目3 | コンピュータによる解析技術を十分に理解できる。 | コンピュータによる解析技術を理解する。 | コンピュータによる解析技術を理解できない。 |
| 評価項目4 | 同一の問題に対し，それを解決できる複数のアルゴリズムが存在しうることを十分に理解している。 | 同一の問題に対し，それを解決できる複数のアルゴリズムが存在しうることを理解している。 | 同一の問題に対し，それを解決できる複数のアルゴリズムが存在しうることを理解していない。 |
| 評価項目5 | 同じ問題を解決する複数のプログラムを計算量等の観点から十分に比較できる。 | 同じ問題を解決する複数のプログラムを計算量等の観点から比較できる。 | 同じ問題を解決する複数のプログラムを計算量等の観点から比較できない。 |
| 評価項目6 | データモデル，データベース設計法に関する基本的な概念を十分に理解している。 | データモデル，データベース設計法に関する基本的な概念を理解している。 | データモデル，データベース設計法に関する基本的な概念を理解していない。 |
| 評価項目7 | 医療や福祉で必要なアプリケーション開発技術を十分説明できる。 | 医療や福祉で必要なアプリケーション開発技術を説明できる。 | 医療や福祉で必要なアプリケーション開発技術を説明できない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
【授業目的】
多くの生物種の全遺伝情報が解読され，翻訳されたタンパク質，タンパク質相互作用，それが作りだすシステムの解明作業が行われている。コンピュータを用いた大規模な情報解析作業が行われている。本講義では，DNAや遺伝子といった分子生物学の基礎，分子生物学データベース，情報解析アルゴリズム，および，基盤について紹介すると同時に，医科学研究との連携について紹介する。
【Course Objectives】
Computational biology is a rapidly growing field that integrates molecular biology, biophysics, statistics, and computer science. In this course, you will learn many of the popular tools for performing bioinformatics analysis and you will be introduced to the thinking that drives the algorithms.
授業の進め方・方法:
【授業方法】
講義形式で進める。内容について理解しているかを確認するために，数名の学生に質問をする。理解度を確認するために，レポート課題を出題する。また，最新の英文科学論文より，生命科学，および，医科学研究の動向について，各自が調査し，レポートを作成する。理解度の向上を目指すために，プログラミング，データベース，統計解析を用いた演習，および，自己学習を導入する。
【学習方法】
医療工学の授業では，基本的な生物や化学の知識が必要となるため，各自，復習しておくこと。また，教科書，および，配布プリントに沿って授業を進めるので，シラバスを参照し授業の内容を予習・復習してください。生命情報科学の分野は進展が早く，理解を深め，応用力を養うために，文献やインターネット上で利用できるアプリケーションを利用しておく必要があります。
注意点:
【定期試験の実施方法】
定期試験を行う。時間は 50 分とする。
【成績評価】
定期試験の成績を70%，レポート課題を30％とし，その合計を100点満点として評価する。
成績の評価方法は定期試験結果（70％）と毎回の授業毎に課す自己学習としての演習課題等の内容の評価（30％）の合計をもって総合成績とする。到達目標に基づき，生命情報科学の分野の背景・動向，生命現象，コンピュータによる解析技術など，各項目の理解についての到達度を評価基準とする。
【履修上の注意】
自己学習として，医療や福祉に関する課題を与えるので，指定された期日までにレポートとして提出する。
インターネットを利用して，調査などを行うため，可能であれば，各自，PCを持参すること。
【連絡先】
研究室 A棟3階（A-319）
内線電話 8964
e-mail: yinoue ## maizuru-ct.ac.jp (#は@に変えること。)
授業の属性・履修上の区分
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
生命科学の中のバイオインフォマティクス |
１
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| 2週 |
生命科学の歴史とバイオインフォマティクス |
１
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| 3週 |
生命現象のプレーヤー |
２
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| 4週 |
細胞間の情報伝達 -システムとしての生物 |
２
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| 5週 |
細胞間の情報伝達 -論理素子としての細胞 |
２
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| 6週 |
情報機械を作る仕組み |
２
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| 7週 |
生物情報のデータベース |
２
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| 8週 |
生物情報における偶然と必然 |
２
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| 4thQ |
| 9週 |
ゲノム解析とタンパク質のバイオインフォマティクス |
３
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| 10週 |
生体のネットワークとシステム，情報機械の進化 |
３
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| 11週 |
課題 (プログラミング，データベース，統計解析ソフトによる解析) |
１，２，３，４，５，６，７
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| 12週 |
課題 (プログラミング，データベース，統計解析ソフトによる解析) |
１，２，３，４，５，６，７
|
| 13週 |
課題 (プログラミング，データベース，統計解析ソフトによる解析) |
１，２，３，４，５，６，７
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| 14週 |
課題 (プログラミング，データベース，統計解析ソフトによる解析) |
１，２，３，４，５，６，７
|
| 15週 |
課題発表，および，討論 |
１，２，３，４，５，６，７
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| 16週 |
（15週目の後に期末試験を実施）
期末試験返却・達成度確認 |
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モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
| 分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
評価割合
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 70 | 0 | 0 | 0 | 30 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 専門的能力 | 70 | 0 | 0 | 0 | 30 | 0 | 100 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |