生命科学・医学研究の現場において，バイオデータベースとバイオインフォマティクスツール（DBとツール）は研究インフラとして欠かせない役割を担っている．数多あるDBとツールを取捨選択したり，それらを的確に組合わせて活用する技術の習熟度合いが，日々の研究活動の効率的な進展に影響するだけでなく，研究プロジェクト全体の可能性を左右するといっても過言ではない．一方で，生命科学･医学分野の実験手法や技術革新は目覚ましく，またインターネット技術の驚異的な進歩とともに，その種類や対象，データ量は拡大の一途をたどっている．… 小野浩雅（情報・システム研究機構データサイエンス共同利用基盤施設ライフサイエンス統合データベースセンター（DBCLS）） 序にかえて ─ バイオデータベースとバイオインフォマティクスツールを知り，学び，使いこなし，研究成果をつかむために【小野浩雅】 第1章　研究を効率化する汎用ツール デ

生命科学・医学系の大規模データ解析の現場では，データ量の増大による計算時間およびネットワーク転送時間の問題やセキュリティー上の課題等から，大規模データを整備したスーパーコンピューター（スパコン）やクラウド環境の整備とその利用方法の習得が必要となってきている．本特集では研究者がスパコンやクラウドを使いはじめる際の障壁がなるべく小さくなるよう，利用の基本的な考え方と利用可能なスパコン・クラウドの紹介，申請のしかた・利用支援の受け方，利用方法および応用事例を紹介する．… 小笠原 理（国立遺伝学研究所生命情報・DDBJセンター）

初心者でもわかる！バイオインフォマティクス入門やさしいUNIX操作から遺伝子・タンパク質解析まで 坊農秀雅／著 2002年10月04日発行 B5判 158ページ ISBN 978-4-89706-290-7

みんなのバイオDX公共データの海で宝探しをはじめよう 坊農秀雅／企画 2021年11月19日発行 B5判 133ページ ISBN 978-4-7581-2550-5 概論 バイオDXとは何か，なぜ今バイオDXなのか What is BioDX？ Why BioDX now？ 坊農秀雅 Hidemasa Bono：Graduate School of Integrated Sciences for Life, Hiroshima University / Database Center for Life Science, Joint Support-Center for Data Science Research, Research Organization of Information and Systems〔広島大学大学院統合生命科学研究科/情報・システム研究機構データサイエンス共同利用

序文 著者一覧 Annual Updateについて Chapter1　メタゲノムデータ解析に必要なコンピュータリテラシー （1）Anaconda仮想環境とDocker【坊農秀雅】 （2）データ解析インフラ【久保竜一】 Chapter2　細菌叢の組成を調べる ─16Sアンプリコン解析 （1）Short read ① QIIME 2【志波 優】 ② VITCOMIC2，LEA【森 宙史】 （2）Long read ① GenomeSync + GSTK法【KRYUKOV, Kirill，中川 草，松尾禎之，廣田喜一，今西 規】 ② NanoGalaxy【大石直哉】 ［COLUMN］DIYメタゲノム解析【大石直哉】 Chapter3　細菌叢の機能にまでふみこむ ─ショットガン解析 （1）メタゲノムアセンブリと系統解析 PhyloPhlAn3 + GraPhlAn【上坂一馬】 （2）アノテーション

文部科学省より発表された2021年度戦略的創造研究推進事業の戦略目標の一つとして「『バイオ DX（デジタルトランスフォーメーション）』による科学的発見の追求」が掲げられている．「バイオDX」と名を冠したプロジェクトが多数立ち上がってきているが，なかでもこれまでに公共データベースに蓄積してきたデータを利活用するという方向性でのバイオ DX に注目が集まっている．そこで，本企画では公共データの海で宝探しをするがごとく，データを利活用する流れについて紹介する．… 坊農秀雅（広島大学大学院統合生命科学研究科/情報・システム研究機構データサイエンス共同利用基盤施設ライフサイエンス統合データベースセンター（DBCLS））

序【荒川和晴，宮本真理】 第1章　Introduction 1　序論：誰もがゲノムシークエンシングできる時代に【荒川和晴】 2　ナノポアシークエンスの原理と技術発展【宮本真理】 3　DRY解析環境のセットアップとデータ解析プラットフォームGalaxyの使い方【大田達郎，志波　優】 4　ナノポアシークエンス実践ガイド 〜ライブラリプレップから解析環境選びまで【上村泰央】 第2章　プロトコール①　リピートと構造変異 1　動物の長鎖リピート解析（クモ糸を例に）【河野暢明】 2　ヒト疾患関連の長鎖リピート解析【三橋里美】 3　ヒト疾患関連のSV解析【坂本祥駿，三宅修平，岡　実穂，鈴木　穣，鈴木絢子】 4　核酸の塩基修飾解析【古田芳一】 5　メガベースをめざせ！ultra-long readプロトコール【中村浩之，河野暢明，荒川和晴】 第3章　プロトコール②　ゲノムアセンブリ 1　初めてでもできる！

CRISPR最新ツールボックス高効率・高精度なゲノム編集から遺伝子座の制御・検出まであなたの研究を拡張する！ 山本　卓，佐久間哲史／企画 2021年04月20日発行 B5判 137ページ ISBN 978-4-7581-2543-7 概論 ゲノム編集ツール開発の最新動向 Recent trends in the development of genome editing tools 佐久間哲史，山本　卓 Tetsushi Sakuma/Takashi Yamamoto：Graduate School of Integrated Sciences for Life, Hiroshima University（広島大学大学院統合生命科学研究科） 本特集では，「CRISPR最新ツールボックス」と題し，進展著しいゲノム編集技術の最新開発動向を多面的に紹介する．前半の相田・中出の稿，片山・西田の稿，

本コーナーでは，実験医学連載「Opinion」からの掲載文をご紹介します．研究者をとりまく環境や社会的な責任が変容しつつある現在，若手研究者が直面するキャリア形成の問題や情報発信のあり方について，現在の研究現場に関わる人々からの生の声をお届けします．（編集部） 本稿のタイトルのように大学院生に言われたことがある．これから述べる『研究と創作活動』というテーマについては，おそらくこの言葉にすべてが集約しているのではないだろうか． 私は，研究の傍らに小説を書いているが，それほど古い趣味ではなく，2015年頃に京都大学（当時）と愛知教育大学の友人たちとしていた雑談のなかで「研究費がなくて苦しんでる研究者のライトノベルを書いたらおもしろいのでは」という話になって，はじめてweb小説投稿サイトに登録し，執筆をはじめたのである．この作品『魔法大学院第三呪術研究室には研究費がない』は，幸い多くの反響をいた

序にかえて：生命科学研究を加速する機械学習【小林徹也，舟橋　啓，杉村　薫】 第1章　機械学習入門 1．Google Colaboratory入門―機械学習を体験しよう【舟橋　啓，徳岡雄大，山田貴大】 2．ImageJを使った機械学習による生物画像解析入門【三浦耕太】 第2章　バイオインフォマティクス Ⅰ．遺伝子発現機構・発生・分化 1．1細胞RNA-seqを用いた細胞タイプの同定技術【松本拡高】 2．scRNA-seqを用いた細胞系譜の軌跡推定―データの背後の流れを読みとる技術【前原一満，大川恭行】 3．scRNA-seqデータから空間的遺伝子発現パターンを再構成する機械学習【大河内康之，坂口峻太，本田直樹】 4．ラマン分光を用いた細胞内の遺伝子発現の推定【若本祐一】 Ⅱ．免疫・微生物・化学・創薬 5．機械学習を応用したT細胞受容体レパトア解析【横田　亮，小林徹也】 6．メタゲノム解析にお

序文 著者一覧 遺伝学簡易用語集 Annual Updateについて Chapter 1　バリアントデータを検索する（世界） （1）興味ある遺伝子の数塩基多型・構造多型を調べる 〜dbSNP，dbVar【秦 千比呂】 （2）興味あるゲノム領域にみられるバリアントを調べる 〜gnomAD（ノマド）【三嶋博之】 ［COLUMN］ヒト以外のバリアント情報の検索と比較【坊農秀雅】 （3）Pathogenic なバリアントを調べる 〜ClinVar【鎌田真由美】 ［COLUMN］OMIMとNCBI 〜疾患関連のリソース【仲里猛留】 （4）アクセス制限されたデータベースから，興味あるバリアントを保有するデータを探索・利用する 〜GA4GH Beacon とNBDC ヒトデータベース【川嶋実苗】 （5）病名・遺伝子名・バリアントのID などから検索してGWAS の知見を活用する 〜GWAS catalo

mRNAとそれがコードするタンパク質のどちらが大きいのか? セントラルドグマで見られるメッセンジャーRNA(mRNA)分子は，細胞の生命活動を駆動する主要なタンパク質をつくり出すために必要な，はかないメッセージの1つである．このような表現は，mRNAがそれよりもはるかに大きなタンパク質装置をつくり出すための小さな設計図であるかのようなイメージを彷彿とさせる．しかし実際には… 翻訳にあたって まえがき 推算リスト 謝辞 序章：生物における数の指針 なぜ生物を考えるうえで数に気を使う必要があるのか？ BioNumbers リソース どのように大雑把な計算をするか？ 「桁数の生物学」におけるツールキット 大雑把な計算のための厳格なルール 細胞の地理的特徴 第1章　サイズと幾何学 細胞とウイルス ウイルスはどのくらいの大きさか？ 大腸菌の大きさと質量はどのくらいか？

基礎から学ぶ植物代謝生化学 水谷正治，士反伸和，杉山暁史／編 2018年12月20日発行 B5判 326ページ 付録：章末問題の正解 ISBN 978-4-7581-2090-6

序文（本書の編集方針） Annual UpdateとWeb Supplementについて Chapter1　まずはこれだけ！解析環境を整える〜Mac＋Biocondaを中心に【安水良明】 Chapter2　データを入手する （1）RNA-Seqの注意点〜外注時のリード数，小分子・長分子での違いなど【木本舞】 COLUMN　RNA-Seq vs マイクロアレイ【石井善幸】 （2）公共データの利用〜AOEとRefEx，SRAデータ取得，メタ解析【坊農秀雅】 Chapter3　転写産物の発現を定量する （1）リファレンスゲノムにマッピングする方法①〜HISAT2 + StringTie【安藤美波，粕川雄也】 （2）リファレンスゲノムにマッピングする方法②〜STAR + RSEM【上樂明也】 COLUMN　Strand NGS〜RNA-SeqデータをGUIで解析する【田中英夫】 （3）リファレンス

生命科学・基礎医学研究者にとって「タンパク質」は，どのような専門分野にも深く関連する機能単位である．これまでのタンパク質研究は生命のセントラルドグマに従ってリボソームで産み出され，立体構造を形成して機能するタンパク質を基礎としている．しかし，昨今，新たな翻訳動態の発見や，細胞内でのタンパク質の存在状態にブレイクスルーが起こり，従来の古典的なタンパク質の見方だけでは細胞内のタンパク質の世界を語れない状況になりつつある．また，そのような新しいタンパク質の世界が神経変性疾患などの病気にも密接にかかわることもわかってきた．さらに，天然に存在しないタンパク質を合理的にデザインする人工タンパク質の研究から，医療・産業を推し進める夢のような機能分子が発掘されることも期待される．本特集では，タンパク質の新しい見方に関する最新トピックスを紹介することで，分野外の研究者がもつタンパク質に関する固定観念を刷新し

本コーナーでは，実験医学連載「Opinion」からの掲載文をご紹介します．研究者をとりまく環境や社会的な責任が変容しつつある現在，若手研究者が直面するキャリア形成の問題や情報発信のあり方について，現在の研究現場に関わる人々からの生の声をお届けします．（編集部） Pythonをご存じだろうか．名前だけでも聞いたことがあるかもしれない．Pythonとは，汎用プログラミング言語であり，シンプルなコードと幅広い応用分野を特徴とする．Pythonを駆使するとさまざまなことが可能となる．簡単なグラフが描けるだけではない．微分方程式を解くことも機械学習でレントゲンやCTの画像を解析することも，1細胞RNA-seqやChIP-seqの解析だってできる．例えば，Kaggleなどのデータサイエンスのコンペティションではほとんどの参加者がPythonかRを用いて解析を行っている．ちなみに最近の私の趣味はドローン

Opinion―研究の現場から 本コーナーでは，実験医学連載「Opinion」からの掲載文をご紹介します．研究者をとりまく環境や社会的な責任が変容しつつある現在，若手研究者が直面するキャリア形成の問題や情報発信のあり方について，現在の研究現場に関わる人々からの生の声をお届けします．（編集部） 「大西研の佐谷です」．がん若手メンバーの前で掴みを取る私のボスの鉄板小ネタである（笑）．がん若手飲み会なる交流会を定期的に行うなか，「大西さんのこと聴いていますよ」「今度後輩を連れてきてもいいですか？」などとお声掛けいただくようになり，ボスから「若手の間では僕よりも君の方が有名やからなー」と言われることがネタの由来である（もちろんそんなことには成り得ないのだが）． 文部科学省の科学研究費補助金「特定領域研究」がん研究に係わる特定領域研究（がん特）の頃から続く支援活動『がん若手研究者ワークショップ』は今