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実習 - バイオインフォマティクス実習「データリソース活用II」
GenomeNet で提供されているデータベースを例にとり、Web ベースのエントリ単位のデータの解析から、ファイル単位の多数のデータを一括して解析する方法への基礎技術を習得します。 1. 実習の予定（10:00〜17:30） 10:00 計算機環境の設定（担当：片山） 13:00 配列データベース解析（担当：伊藤） 14:30 化合物データベース解析（担当：服部） 16:00 パスウェイデータ解析（担当：川島） 2. 参考文献など KGML マニュアル <URL:http://www.genome.jp/kegg/docs/xml/> KEGG API 日本語マニュアル <URL:http://www.genome.jp/kegg/soap/doc/keggapi_manual_ja.html> 3. 前提知識 UNIX のファイル操作ができること(cd, ls, moreなど） 分子生
ゲノム知識情報処理論2005 || 東京大学農学生命情報科学大学院教育研究ユニット アグリバイオインフォマティクス 人材養成プログラム
概要 ニューラルネットワーク、隠れマルコフモデル、SVMなどのパターン認識と機械学習の手法紹介と、それらの手法を用いたバイオインフォマティクス的解析方法について実習を交えながら講義します。 担当教員 麻生川稔（日本電気） お知らせ 講義では、ノートPCを用いた実習を行います。個人所有のノートPCを持ち込む方はフリーソフトRをインストールしておいてください。 集中講義の時期（7/25の講義）は、講義開始時刻が1・2限は30分、3・4限は45分繰り上がっています。ご注意ください 講義資料（平成20年度） 平成20年6月13日3限 command.txt 講義資料 平成20年6月20日3限 講義資料 command.txt dat1.txt dat2.txt snn.txt 平成20年6月27日3限 講義資料 command.txt pat.dat snn.dat snnWeight1.d
バイオインフォマティクス, 森下研究室Morishita Laboratory
生命科学は、情報学・数学・１分子計測技術の魅力的な実験場です。私たちは、これらの学問を生命科学に取り入れ、DNAとオーミクス周辺の生命科学の研究課題に取り組んでいます。 情報学・数学からのアプローチ 数学的思考等の知的活動を計算機で自動化することには限界があることは、たとえばゲーデルの不完全性定理等で知られています。この限界を意識しつつ、自動化できる範囲が機械学習、データマイニング等の情報学分野で徐々に広がっています。一方、私たちが取り組んでいるのは、生物における自動化メカニズムの理解です。たとえば、ゲノムがどのように情報をコードして細胞や組織を構築し、また進化してきたか？ 核内でDNAはどのように畳み込まれ遺伝子の発現を制御しているか？ などを深く知りたいと考えています。このような歩みから、生命科学は情報学と数学の魅力的な実験場であると感じています。特に最適化アルゴリズム、並列計算、機械
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ゲノム情報科学研究教育機構 / バイオインフォマティクス特別公開講義 (2006年6月24日)
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http://lab.se-se.jp/bioinfo/wiki/index.php?BioinfoLecture
tag's diary::1st Virtual Training Workshop on Bioinformatics不調？
http://www.bioinfo.sfc.keio.ac.jp/class/bioinfo-a/