北里大学未来工学部
Web Syllabus(講義概要)
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生物配列解析特論
英文名Biological Sequence Analysis
科目概要未来工学研究科（修士課程）生命データサイエンス専攻修士１年後期、専門科目、選択、講義、2単位
科目責任者 齋藤　裕
担当者(※は実務経験のある教員) 齋藤　裕
講義室

授業の目的

生体分子であるタンパク質・RNA・DNAはいずれも文字列として表現できるため、その解析には文字列データのためのアルゴリズムや、言語を扱うための確率モデルが有用である。本講義では、生物配列解析のためのアルゴリズムや確率モデルについて学ぶ。

教育内容

配列を比較（アラインメント）するための各種アルゴリズム、生物配列から機能や高次構造を推定するための隠れマルコフモデルや確率文脈自由文法などの確率モデルについて学ぶ。大規模なデータベースから配列を検索する問題（相同性検索）、高速シーケンサーから出力される大量の配列をゲノムにアラインメントする問題（リードマッピング）について、計算を効率化するための技法について学ぶ。

教育方法

パワーポイントによる講義形式ですすめる。パワーポイント資料は講義前にホームページ等で配布する。毎回の講義では、理解度確認のために基礎的な内容の課題を出題する。また、数回の講義ごとに、応用的な内容のレポート課題を出題する。
講義内課題、レポート課題については、提出後に模範解答を配布して解説を行う。

卒業・学位授与の方針と当該科目の関連

DP1、DP2

授業内容(シラバス)

回項目内容担当者日時
1イントロダクション生物配列解析の様々な問題について俯瞰する。本科目で必要となる確率の基礎知識について復習する。齋藤　裕
9/10②
2ペアワイズアラインメント2つの配列を比較するペアワイズアラインメントのアルゴリズムについて学ぶ。齋藤　裕
9/17②
3マルチプルアラインメント3つ以上の配列を比較するマルチプルアラインメントのアルゴリズムについて学ぶ。齋藤　裕
9/24②
4隠れマルコフモデル（HMM）配列から様々な推論を行うための確率モデルである隠れマルコフモデル（HMM）について学ぶ。齋藤　裕
10/1②
5ペアHMMHMMにもとづくペアワイズアラインメント手法であるペアHMMについて学ぶ。齋藤　裕
10/8②
6プロファイルHMMHMMを用いて配列群と単一配列のアラインメントを行う手法であるプロファイルHMMについて学ぶ。齋藤　裕
10/15②
7確率文脈自由文法（SCFG）確率文法の基礎を学び、HMMが確率文法の1種であることを学ぶ。また、HMMよりも複雑な文法を表現できる確率文脈自由文法（SCFG）について学ぶ。齋藤　裕
10/22②
8RNA構造解析1RNAの2次構造予測がSCFGで表現できることを学ぶ。また、2次構造予測のためのアルゴリズムについて学ぶ。齋藤　裕
10/29②
9RNA構造解析22次構造を考慮しながらRNAの配列群と単一配列のアラインメントを行うアルゴリズムについて学ぶ。齋藤　裕
11/12②
10相同性検索大規模なデータベースから配列を検索する手法について学ぶ。代表的な手法であるBLASTを例として、検索を高速化するための技法について学ぶ。齋藤　裕
11/19②
11アラインメントスコアの統計相同性検索の結果の統計的有意性を評価する手法について学ぶ。齋藤　裕
11/26②
12リードマッピング1高速シーケンサーから出力される大量の配列をゲノムにアラインメントする手法について学ぶ。齋藤　裕
12/3②
13リードマッピング2代表的なリードマッピング手法であるBowtieやBWAにおいて、計算の高速化のために用いられる技法について学ぶ。齋藤　裕
12/10②
14生物配列解析と機械学習これまで学んできた生物配列解析の手法と機械学習の融合について学ぶ。齋藤　裕
12/17②
15まとめ全体の確認と復習を行う。齋藤　裕
12/24②
No. 1
項目
イントロダクション
内容
生物配列解析の様々な問題について俯瞰する。本科目で必要となる確率の基礎知識について復習する。
担当者
齋藤　裕
日時
9/10②
No. 2
項目
ペアワイズアラインメント
内容
2つの配列を比較するペアワイズアラインメントのアルゴリズムについて学ぶ。
担当者
齋藤　裕
日時
9/17②
No. 3
項目
マルチプルアラインメント
内容
3つ以上の配列を比較するマルチプルアラインメントのアルゴリズムについて学ぶ。
担当者
齋藤　裕
日時
9/24②
No. 4
項目
隠れマルコフモデル（HMM）
内容
配列から様々な推論を行うための確率モデルである隠れマルコフモデル（HMM）について学ぶ。
担当者
齋藤　裕
日時
10/1②
No. 5
項目
ペアHMM
内容
HMMにもとづくペアワイズアラインメント手法であるペアHMMについて学ぶ。
担当者
齋藤　裕
日時
10/8②
No. 6
項目
プロファイルHMM
内容
HMMを用いて配列群と単一配列のアラインメントを行う手法であるプロファイルHMMについて学ぶ。
担当者
齋藤　裕
日時
10/15②
No. 7
項目
確率文脈自由文法（SCFG）
内容
確率文法の基礎を学び、HMMが確率文法の1種であることを学ぶ。また、HMMよりも複雑な文法を表現できる確率文脈自由文法（SCFG）について学ぶ。
担当者
齋藤　裕
日時
10/22②
No. 8
項目
RNA構造解析1
内容
RNAの2次構造予測がSCFGで表現できることを学ぶ。また、2次構造予測のためのアルゴリズムについて学ぶ。
担当者
齋藤　裕
日時
10/29②
No. 9
項目
RNA構造解析2
内容
2次構造を考慮しながらRNAの配列群と単一配列のアラインメントを行うアルゴリズムについて学ぶ。
担当者
齋藤　裕
日時
11/12②
No. 10
項目
相同性検索
内容
大規模なデータベースから配列を検索する手法について学ぶ。代表的な手法であるBLASTを例として、検索を高速化するための技法について学ぶ。
担当者
齋藤　裕
日時
11/19②
No. 11
項目
アラインメントスコアの統計
内容
相同性検索の結果の統計的有意性を評価する手法について学ぶ。
担当者
齋藤　裕
日時
11/26②
No. 12
項目
リードマッピング1
内容
高速シーケンサーから出力される大量の配列をゲノムにアラインメントする手法について学ぶ。
担当者
齋藤　裕
日時
12/3②
No. 13
項目
リードマッピング2
内容
代表的なリードマッピング手法であるBowtieやBWAにおいて、計算の高速化のために用いられる技法について学ぶ。
担当者
齋藤　裕
日時
12/10②
No. 14
項目
生物配列解析と機械学習
内容
これまで学んできた生物配列解析の手法と機械学習の融合について学ぶ。
担当者
齋藤　裕
日時
12/17②
No. 15
項目
まとめ
内容
全体の確認と復習を行う。
担当者
齋藤　裕
日時
12/24②

到達目標

生物配列を解析するためのアルゴリズムや確率モデルについて理解できる。

評価方法

講義内で出題する課題（30％）、レポート課題（70％）の合計で評価する。

準備学習(予習・復習等)

【講義時間外に必要な学習の時間：60 時間】
予習：事前に配布する講義資料を読み、疑問点を明確にしておくこと。
復習：レポート課題の解答を作成し、提出後に配布する模範解答との比較・考察を行うこと。

備考・その他

講義に関する質問はメールや対面にて受け付ける。
【関連科目：ゲノム科学特論、分子進化特論】
　※本科目は確率の基礎知識を使用するため、不安がある場合には、学部科目の「確率の数理」や「尤度とモデリングの数理」の聴講を推奨する。

教材

種別書名著者・編者発行所
教科書なし
参考書Biological Sequence Analysis:
Probabilistic Models of Proteins and Nucleic Acids
Richard DurbinらCambridge University Press
教科書
署名
なし
著者・編者
発行所
参考書
署名
Biological Sequence Analysis:
Probabilistic Models of Proteins and Nucleic Acids
著者・編者
Richard Durbinら
発行所
Cambridge University Press