バイオインフォマティクス・データ解析入門セミナー【実習付】
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会場開催

☆企業・大学関係者様を問わず、幅広い方々のお申込み大歓迎です!
☆「そもそもバイオインフォマティクスって何?」というご担当者様につきましても、
 当日丁寧にフォローいたしますので、安心してご参加ください!
実習に際して「各自PCのご持参」をお願いしております
 ネットワーク環境につきましては、会場にWi-Fiがございます

“実践”バイオインフォマティクス・データ解析の
上手な進め方入門
【実習付】
~核酸/アミノ酸/タンパク質等、バイオビッグデータを料理する技を習得~
<東京・会場開催セミナー>

講師

青山学院大学
理工学部化学・生命科学科
大学院 理工学研究科 生命科学コース
教授 博士(理学)
諏訪牧子 氏

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■経歴
1989年~1995年 東京農工大学 工学部 教務職員
1996年~ 東京農工大学 工学部 助手
1997年~ (株)ヘリックス研究所 主任研究員
2000年~ 電子技術総合研究所 知能情報科学部 主任研究官
2001年~ 独立行政法人産業技術総合研究所 生命情報科学研究センター・ゲノム情報科学チーム 研究チーム長
2003年~ 独立行政法人産業技術総合研究所 生命情報科学研究センター 副研究センター長
2007年~ 独立行政法人産業技術総合研究所 生命情報工学研究センター 主幹研究員
2012年~現在 青山学院大学 理工学部 教授
       大学院 理工学研究科 教授
                     
■専門および得意な分野・研究
・バイオインフォマティクス
・ゲノム情報学
・生物物理学

■本テーマ関連学協会での活動
・日本バイオインフォマティクス学会
・日本生物物理学会
・日本学術会議 連携会員

日時・会場・受講料

●日時 2024年9月13日(金) 10:30-16:30 ※途中、お昼休みと小休憩を挟みます。
●会場 [東京・大井町]きゅりあん5階第3講習室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円
  ※会場での昼食の提供サービスは中止しております。
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 →

会場開催
会場で開催する対面セミナーです。
・東京都内の会場を中心に開催しております。詳細は各セミナーページの案内をご参照ください。
・新型コロナウイルス感染症(COVID-19)に関する 弊社の対応はこちら
・セミナー費用等について、当日会場での現金支払はできません。
・昼食の提供もございませんので、各自ご用意頂ければと存じます。

セミナーポイント

講座のポイント
 近年、ゲノム、遺伝子、タンパク質など生命情報のビッグデータが急速に蓄積され、それらを自在に“料理”する 計算分野(バイオインフォマティクス)が不可欠になっています。本講義では入門編として、バイオインフォマティクスで扱う基礎的手法を紹介し、それらを実際にコンピュータに向かって習得することを目指します。
 具体的には、生命情報データの取得法や、ゲノム等のDNA配列や、タンパク質のアミノ酸配列の計算解析法、アミノ酸配列情報からのタンパク質の構造・機能予測などを学びます。また応用編として機械学習や深層学習などについても触れます。
 「そもそもバイオインフォマティクスって何?」、「バイオビッグデータは、どうやったら使える?」と思われるお客様にもできる限り分かりやすいように、じっくりと進めて行こうと思います。

受講後、習得できること
・生命情報データベースからの必要な情報の取得法
・DNA配列、アミノ酸配列を使った計算解析手法
・タンパク質のアミノ酸配列から、その構造・機能情報の予測法
・タンパク質の立体データの解析方法、可視化方法
・機械学習、深層学習の原理、使用例など

講演中のキーワード
・生命情報データベース
・DNA、アミノ酸配列解析
・タンパク質機能・構造予測
・機械学習、深層学習

セミナー内容

1.バイオインフォマティクス概論

2.核酸配列/アミノ酸配列解析
 2-1 概論
 2-2 核酸配列/アミノ酸配データベース
 2-3 相同性検索
 2-4 系統樹作製、機能アノテーション等
 2-5 計算機実習

3.タンパク質立体構造情報解析
 3-1 概論
 3-2 タンパク質立体構造データベース
 3-3 立体構造の可視化解析
 3-4 アミノ酸配列からの立体構造予測
 3-5 計算機実習

4.機械学習入門
 4-1 概論
 4-2 サポートベクターマシン
 4-3 ニューラルネット
 4-4 深層学習原理
 4-5 応用例紹介

5.質疑応答&個別質問・相談

セミナー番号:AA240941

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