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バイオインフォマティクス セミナー AI 人工知能 創薬 次世代シーケンサー AI創薬

*その他 機械学習・ディープラーニング・人工知能: 関連セミナー、書籍はこちら:

★バイオインフォマティクスを用いた各種解析を行うための環境からそれぞれの手法、そして注意点までを1日で学べるセミナーです。
★基礎からバイオインフォマティクスを学びたい、導入にあたって必要なポイントを身につけたい方にお勧め。

最先端バイオインフォマティクス解析
オミックス・ビッグデータとレガシー・データの統合活用

講師

明治大学 農学部 教授 矢野 健太郎 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■ご略歴:
 1990年3月 京都大学農学部農業工学科卒業
 2000年3月 京都大学大学院農学研究科農学専攻博士課程修了

かずさDNA研究所、東京大学大学院などを経て、2008年度より明治大学・農学部に勤務。

■専門および得意な分野・研究:
 バイオインフォマティクス、オミックス解析手法の開発、オミックス・データベース構築、植物遺伝育、種集団遺伝、生物統計

■本テーマ関連学協会での活動:
 日本育種学会、日本植物細胞分子生物学会、日本植物生理学会でのバイオインフォマティクスやデータベースに関する講習会を開催。
 Editorial Board of PeerJ誌
 Plant and Cell Physiology誌 編集委員
 PLOS ONE誌 Academic Editor
 Plant Biotechnology 編集委員

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2019年4月15日(月) 10:30-16:30
●会場 [東京・大井町]きゅりあん6階中会議室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名46,440円(税込(消費税8%)、資料・昼食付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,640円
 *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

■はじめに:
 バイオインフォマティクスを用いた網羅的なオミックス解析から、有用情報を効率的・効果的に抽出するためのアプローチ、解析環境などについて解説する。
 
■ご講演中のキーワード:
 ゲノム、トランスクリプトーム、メタボローム、発現プロファイル、ネットワーク、遺伝子発現、高速シーケンサー、データベース、知識情報

■受講対象者:
 本テーマに興味のある方なら、どなたでも受講可能です。

■必要な予備知識:
 ・分子生物学、遺伝学の基礎知識

■本セミナーで習得できること:
 ・バイオインフォマティクスを導入・展開するためのノウハウ、基礎知識

★過去、本セミナーを受講された方の声(一例):
 ご研究の迫力も伝わってきて、大変興味を持ちながら聞くことができました。ありがとうございました。
 長年使用していたデータベースの使い方でも初めて知ることがありました。わかりやすかったです。ありがとうございました。

セミナー内容


以下の方法・解釈、および、よくある落とし穴について解説する。


1.バイオインフォマティクスとは
 (1)バイオインフォマティクスで何ができるのか
 (2)バイオインフォマティクスに必要な基礎知識
    ・代表的なオームとオミックス
    ・DNAシーケンサー
    ・NGS解析
 (3)解析環境
    ・基本的なLinuxコマンド
    ・その他ツール使用時に必要な知識

2.配列解析
 (1)塩基配列、アミノ酸配列の主要データベース
 (2)配列情報からの生物学的機能推定法
 
3.シークエンシング・データ解析
 (1)RNA-Seqデータによる遺伝子発現量推定
 (2)DNAシークエンシングによるゲノム配列情報取得
 
4.遺伝子発現解析
 (1)有用遺伝子候補の探索方法
 (2)オーソログ情報、知識情報の活用
 (3)ゲノムとトランスクリプトームの情報からのシス因子探索法

※皆様のご要望や質問についても可能な範囲であれば、一般的なアプローチ方法(用いる解析ツール・データ・注意点など)をお伝えします。
 もしご要望がございましたらお申し込み時の備考欄か、1週間前までの事前質問をお送りください。

セミナー番号:AC190441

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