Lecture
2年次
バイオプログラミング第1 (2年次・春学期)
C言語の学習と実践を通して、プログラミングの基本的な考え方と、技術を習得することを目標とする。C言語は、現在もっとも広く使われている実際的なプログラミング言語である。まずはじめに、プログラムの制御構造と基本的なデータ型、及び関数の使い方を学習する。次に、より実際的なプログラミング技術を習得することを目指し、関数の再帰処理、ファイル処理などを学習する。
バイオプログラミング第2 (2年次・秋学期)
バイオプログラミング第1でのC言語習得を踏まえて、第2ではより実際的な問題の解法のために必要となるプログラミング手法とアルゴリズムについて学ぶ。プログラミング言語の文法を学んだだけでは問題の解を計算するためのプログラムを書くことは出来ない。効率的なプログラムを書くためには、アルゴリズムと呼ばれる基本的ないくつかのプログラム手法を習得して、それらを組合わせることにより目的の問題のためのプログラムを作成できる。
基礎生命実験（情報系課題） (2年次・秋学期)
情報系課題では、ウェットでもドライでも必要となってくる各種データベースの使用法を学ぶ。
アルゴリズムと情報処理 (2年次・秋学期)
コンピュータを用いてデータの中から特徴的なパターンや規則を抽出する技術をパターン認識という。本講義では、パターン認識の基本および必要とされる情報科学の基礎的な内容を生命科学に応用する立場から説明する。多次元のデータ解析として線形識別関数やベイズの確率論、DNAなどの配列解析のためにオートマトンや文脈自由文法などの形式言語理論を中心に説明する。
3年次
生命情報実験A（情報系課題） (3年次・春学期)
情報系課題では、ツールを使った比較ゲノム解析、バーチャルスクリーニングを行うとともに、自分で作成したプログラムで実際の解析を行い、これからの生命科学の研究に必要な基礎を養う。
バイオインフォマティクス (3年次・春学期)
人間の長さ約30億のゲノム配列が完全決定されたポストゲノム時代において、遺伝子配列解析やタンパク質の構造予測、機能解析などの諸問題を、計算機科学や人工知能のアルゴリズムと手法を用いて解析する研究がバイオインフォマティクスである。本講義では、配列解析を中心に動的計画法に代表されるアルゴリズムや隠れマルコフモデルなどの高度な手法について説明する。さらに、パターン認識手法を用いた発現解析やDNAコンピュータなどの最新の研究についても紹介する。