実験系生物学者のための数理・統計・計算生物学入門コース［１単位（通年）］
Basic Course in Mathematical, Statistical and Computational Biology for Experimental Biologists.
担当者氏名：
本田直樹（京都大学生命科学研究科）
今吉 格（京都大学生命科学研究科）
大羽成征（京都大学情報学研究科）
鈴木裕輔（京都大学医学研究科）
平島剛志（京都大学医学研究科）
配当学年：博士、修士
単位数：1
開講期：通年
曜時限：月5限（16:30-18:00）
場所：医学部キャンパスF棟１階セミナー室
授業形態：講義・演習
履修要件：ノートPCを持ってくることができること
授業の概要・目的：
昨今の生命科学における学際融合研究に必要な基礎知識となる数理、統計、計算生物学の入門となる場を提供する。
対象となるのは、主に実験系の生命科学研究室に所属し、数理・統計・計算生物学に興味がある大学院生。
これらの知識を理解し、自分の研究に生かせるようになることを目的とする。
到達目標：
上記の知識を基に、様々な生命現象を数理モデルで記述し、計算機によるシミュレーションを通じて動作原理の検証や作業仮説を抽出することができるようになる。
授業計画：下記の日程表を参照
---- ２０１８年度授業日程 ----
4月23日：授業概要の説明、微分方程式の基礎と解法
5月28日：細胞内シグナル伝達系・常微分方程式による数理モデル化と数値解析 MATLAB入門
6月25日：ODEソルバー・神経発火の数理モデル・ヌルクライン
7月23日：偏微分方程式（反応拡散・流れ）
8月27日：細胞運動、形態形成、上皮の力学（automatonやバネモデルなど）
9月25日：統計基礎（確率分布・確率過程など）
11月5日：機械学習と時系列解析への応用
11月26日：バイオインフォマティクス、統計アドバンス、主成分分析
12月25日：多変量解析
1月28日：生体イメージングデータのための画像処理 基礎編
2月25日：生体イメージングデータのための画像処理 応用編 - 1
3月25日：生体イメージングデータのための画像処理 応用編 - 2
＊授業計画と内容については4月23日の講義で説明するので、出席すること。
成績評価の方法・観点及び達成度：
【評価方法】
それぞれの担当教員に提出する小レポートにより評価する。小レポートは到達目標の達成度に基づき評価する。
詳細については、開講時に説明する。
【評価基準】
出席および原則として全講師へのレポート提出を重視する。