バイオインフォマティクス実践入門【提携セミナー】

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バイオインフォマティクス実践入門【提携セミナー】

このセミナーは終了しました。次回の開催は未定です。

おすすめのセミナー情報

開催日時 2022/7/27(水)12:30-16:30
担当講師

阿久津 達也 氏
竹本 和広 氏

開催場所

Zoomによるオンラインセミナー

定員 -
受講費 【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:45,100円
【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:50,600円

・バイオインフォマティクス:標準的ツール、Biopythonの操作をハンズオンで学べる!

・人気書籍の訳者2名がその行間をも解説する!

 

バイオインフォマティクス実践入門

 

≪Pythonによる実践レシピ≫

 

【提携セミナー】

主催:株式会社情報機構

 


 

■第1部■
バイオインフォマティクスの基礎と重要ポイント
12:30-13:30 阿久津 達也 先生

 

■第1部の講師より:本セクションのポイント/主な解説内容
バイオインフォマティクスは生物学データ・医学データの解析に不可欠の技術となりつつあります。バイオインフォマティクスでは様々なデータを扱いますがDNA配列の解析が基礎的であり、かつ、幅広く応用されています。本セミナーでは「バイオインフォマティクス:Pythonによる実践レシピ」(朝倉書店、阿久津・竹本訳)の第1章から第3章の配列解析に関わる主要部分を中心に解説しますが、第一部ではその理解に必要な基礎事項を中心に説明します。

 

■第2部■
バイオインフォマティクスにおける
ツールの環境設定と活用方法、実操作のポイント
~実習・ハンズオン~
 13:40-16:10 竹本 和広 先生

 

■第2部の講師より:本セクションのポイント/主な解説内容
第1部を踏まえ「バイオインフォマティクス:Pythonによる実践レシピ」(朝倉書店、阿久津・竹本訳)の第1章から第3章の実習を行います。具体的に、Linux環境を前提として、バイオインフォマティクスツールの環境構築から始め、シークエンス解析とゲノム解析を実際に体験してもらいます。

 

◆受講後、習得できること

  • バイオインフォマティクス、特にゲノム配列解析についての基本的な考え方・基礎知識
  • バイオインフォマティクスの標準的ツールであるBiopythonを用いた実践的なゲノム配列解析手法
    (講師によるデモンストレーションおよび実際の操作をハンズオンにて)

 

◆受講対象者

  • バイオインフォマティクスにこれから携わる方
  • バイオインフォマティクスに着手しはじめたが、疑問や課題に直面している方
  • 特に、そのツールやソフトのインストール法や取り扱い方法に苦慮している方 等

 

◆講演中のキーワード

▼受講特典

  • 講師陣の訳書『バイオインフォマティクス Pythonによる実践レシピ』(朝倉書店)を進呈します。
  • 原則、セミナー開催日前日には郵送にてお手元に届くよう努めますが、お申し込みのタイミング等によりセミナー後日のお届けとなることもございます。
    ※尚、こちらとは別に、スライド資料も配布致します。(こちらはPDFでの電子配布となります)

 

▼セミナー後半の実習・ハンズオンに際して/お願い事項

  • 受講申込者には演習で用いるコードとデータをお渡しします。
  • Linux(Ubuntu)で演習を行うことを前提としていますので、Linux(Ubuntu)がインストールされたPCを用意してください。macOSでも動作することは確認していますが、演習中の不具合には対応できかねます。
  • 計算機は一般的なスペック(256GBストレージ、8GBメモリ)で十分動作します。
  • 可能なら、「Miniconda」 https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
    を事前にインストールしておいてください。
    ※尚、本オンラインセミナーは、演習・操作を義務付けるものではありません。
    ご自身のスキル・知識レベルによっては、第2部講師の操作・デモンストレーションをまずは見て頂くにとどめる形でも結構です。

 

担当講師

京都大学 化学研究所
バイオインフォマティクスセンター 教授 工学博士 阿久津 達也 先生

 

九州工業大学 大学院情報工学研究院
生命化学情報工学研究系 教授 博士(情報学) 竹本 和広 先生

 

●阿久津 達也(あくつ たつや)先生
1989年 東京大学大学院 工学系研究科 情報工学専攻 博士課程修了
1989年 通商産業省 工業技術院 機械研究所 研究員
1994年 群馬大学 工学部 情報工学科 助教授
1996年 東京大学 医科学研究所 ヒトゲノム解析センター 助教授
2001年 京都大学 化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 教授

●竹本 和広(たけもと かずひろ)先生
2008年 京都大学 大学院情報学研究科 知能情報学専攻 博士後期課程修了
2009年 科学技術振興機構 さきがけ研究者
2012年 九州工業大学 大学院情報工学研究院 助教
2015年 九州工業大学 大学院情報工学研究院 准教授
2022年 九州工業大学 大学院情報工学研究院 教授

 

セミナープログラム(予定)

■第1部■
バイオインフォマティクスの基礎と重要ポイント
12:30-13:30 阿久津 達也 先生

 

■第1部のセミナー内容
1.バイオインフォマティクスの歴史と現状
1.1 そもそもバイオインフォマティクスとは何か
1.2 今まで何ができたのか、これから何ができるようになるか

 

2.DNA配列解析の基礎技術
2.1 配列アラインメント
2.2 配列アセンブリ
2.3 SNP(一塩基変異)解析
2.4 ゲノムアノーテーション
2.5 各種ファイルフォーマット
2.5.1 FASTA, FASTQ, SAM, BAM, VCF, GFF

——————————————————————————–

 

■第2部■
バイオインフォマティクスにおける
ツールの環境設定と活用方法、実操作のポイント
~実習・ハンズオン~
13:40-16:10 竹本 和広 先生

※途中5分~10分の小休憩が入ります。

 

■第2部のセミナー内容
1.バイオインフォマティクス解析のための環境構築
1.1 Minicondaのインストール
1.2 Minicondaを通した環境構築
1.3 rpy2によるR言語の利用
1.4 Jupyer NotebookによるR言語の利用

 

2.次世代シーケンス・データ解析
2.1 GenBankへのアクセス法とNCBIデータベースの利用法
2.2 基本的な配列解析
2.3 FASTAQフォーマットの利用
2.4 アラインメントデータ
2.5 VCNファイル
2.6 ゲノムアクセシビリティとSNPデータのフィルタリング
2.7 HTSeqによるNGSデータ解析

 

3.ゲノム解析
3.1 高品質レファレンスゲノムを用いた解析
3.2 低品質レファレンスゲノムを用いた解析
3.3 ゲノムアノテーション・ファイル解析
3.4 レファレンス配列からの遺伝子抽出
3.5 Ensembl REST APIを用いたオーソログ遺伝子の抽出
3.6 Ensemblを用いた遺伝子オントロジーの抽出

 

■質疑応答■
16:10(頃)-16:30 (第1部阿久津先生 も交えて)

 

*「Q&A」への投稿をお願い致します。
*口頭質問も歓迎します。希望者のマイクを適宜開放致します。
*講義内容だけでなく、配布した書籍についての不明点・疑問点にも時間の許す限り応じます。
*セミナー後の講師へのメール質問も可能です。(量や内容次第では回答しかねることもございます。ご了承くださいませ。)

 

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2022年7月27日(水) 12:30-16:30

 

開催場所

Zoomによるオンラインセミナー

 

受講料

【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名45,100円(税込、資料付)
*1社2名以上同時申込の場合、1名につき34,100円

 

【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名50,600円(税込、資料付)
*1社2名以上同時申込の場合、1名につき39,600円

 

*学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。

 

●録音・録画行為は固くお断り致します。

 

オンライン配信のご案内

★ Zoomによるオンライン配信

については、こちらをご参照ください

 

備考

配布資料・講師への質問等について
●配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
(開催1週前~前日までには送付致します)。
*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
(土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)

 

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。

 

お申し込み方法

★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。

★【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】、【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】のいずれかから、ご希望される受講形態をメッセージ欄に明記してください。

 

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