実験系生物学者向けの数理・統計・計算生物学入門
| 開講時期 | 2025年度 通年集中 |
|---|---|
| 担当教員 | 生命科学研究科 教授 今吉 格 生命科学研究科 教授 青木 一洋 生命科学研究科 准教授 坂本 雅行 生命科学研究科 准教授 後藤 祐平 生命科学研究科 講師 碓井 理夫 生命科学研究科 特定講師 西川 星也 生命科学研究科 助教 鈴木 裕輔 |
| 授業情報 | (群) 院横断 (分野(分類)) 統計・情報・データ科学系 (使用言語) 日本語 (単位数) 1単位 (時間数)30 時間 (週コマ数) 1コマ (授業形態) 演習 (開講年度・開講期) 2025・通年集中 (配当学年) 大学院生 (対象学生) 理系向 (曜時限) 集中 未定 (教室) オンライン ※生命科学研究科 の学生は、全学共通科目として履修できません。所属学部で履修登録してください。 |
| 授業の概要・目的 |
昨今の生命科学における、学際融合研究に必要な統計・数理・計算生物学、及び、画像解析の入門的な知識と技術を提供する。主な対象は、生命科学の実験系研究室に所属し、実験データの実践的な統計解析、ビッグデータ解析、および、システムズバイオロジー・数理生物学・理論生物学等に興味がある大学院生とする。演習形式の授業を通じて、自分の研究に学んだ知識や方法論を活用できるようになることを目的とする。 |
| 到達目標 |
上記の知識を基に、正しい統計知識に基づいた、生命科学研究についての実験デザインやデータ解析ができるようになる。および、様々な生命現象を数理モデルで記述し、計算機によるシミュレーションを通じて動作原理の検証や作業仮説を抽出することができるようになる。これらの入門的な知識と技術を習得する。 |
| 授業計画と内容 |
4月28日(月) 授業概要の説明、微分方程式の基礎と解法 8月25日(月) 線形安定性解析 10月27日(月) 統計基礎、統計検定、ベイズ基礎、誤謬とバイアス-その１ 12月22日(月) 生体イメージング画像処理 1月26日(月) 上皮細胞の力学特性と数理モデル 2月23日(月) 機械学習、ベイズ概論・演習-その１ 備考： |
| 履修要件 |
・授業時にネットワークに接続した PC を使用できること。 全学共通科目「統計入門」、「データ分析基礎」、「データ分析演習」あるいは大学院共通科目「データ科学概観」、「情報科学基礎論」あるいはそれらと同等の内容の講義を受講・学習済みであることが望ましい。 |
