2014年12月アーカイブ

遠山 宏明(とおやま ひろあき)

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工学部/生命情報学科 准教授
大学院工学研究科/生命情報学専攻

専門分野 理論計算機科学
担当授業科目

情報リテラシ 数理論理学 離散数学I 離散数学II                      オートマトンと形式言語 計算理論
大学院/計算量理論特論

私のプロフィール

学ぶ楽しさ、知る喜びを伝えられるように、日々心掛けて学生に接しています。

最終学歴 東京電機大学大学院理工学研究科応用システム工学専攻修了
学 位 博士 (工学) 修士(工学)
所属学会

電子情報通信学会 情報処理学会 日本数学会

連絡先

TEL / FAX 027-265-7358 E-Mail tohyama@maebashi-it.ac.jp
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技術相談・講演・共同研究に応じられるテーマ

クラスPとNP間の階層に関する研究
最適化問題に対する近似手法に関する研究
理論計算幾科学に関する研究

キーワード

計算量理論,近似アルゴリズム,理論計算機科学

現在取り組んでいる研究内容

理論計算機科学とは、計算機(コンピュータ)自身を研究対象とする分野であり、中でも計算の限界についての研究を中心に行ってきた。非決定性多項式時間計算可能な問題のクラスNPは、数多くの身近な問題を含んでおり、またその多くが実際的に計算できないであろうという強い根拠が示されている。しかしその一方で、クラスNPについては数多くの研究があるにもかかわらず、その構造に関する十分な解析を終えているとはいえない。これまでに、n 頂点のグラフ上で行われるハノイの塔問題や、ハイパーグラフ上で行われる川渡り問題といったパズル問題を用い、それらパズル問題の複雑さの解明とパズル問題を用いてクラスNPの階層の構築を実現した。

A B をヒルベルト空間 H 上の正定値有界線形作用素とする(A, B > 0で表す)。任意の実数 x に対して、Ax B A1/2(A-1/2BA-1/2)xA1/2 と定義する。この作用素 Ax Bx = 0 のときは A となり、x = 1のときは B となるので、AB を通るpathとみなすことができる。また、x の範囲を閉区間 [0,1] に限定すると、Ax B は重みつき幾何作用素平均 A #x B に一致する。藤井-亀井は相対作用素エントロピー S(A|B)≡A1/2(log A-1/2BA-1/2)A1/2 を導入したが、この S(A|B) はpath Ax B の点 A における接ベクトルと捉えることができる。古田は S(A|B) の一般化として St(A|B)≡A1/2(A-1/2BA-1/2)t (log A-1/2BA-1/2)A1/2 を導入した。この St(A|B) はpath上の点 At B における節ベクトルとみなすことができる。また、柳-栗山-古市はTsallis相対作用素エントロピー Tx(A|B)≡(Ax B-A)/x を導入した。Tx(A|B) はpath 上の点 AAx B を通る接線の傾きと捉えることができる。近年、これらの相対作用素エントロピーに関する関係や、その基礎的な性質を示し、作用素値αダイバージェンスDα(A|B)≡(AαB - A#αB)/α(1-α)の性質を示した。

量子情報理論では、量子システムの状態をρ≧0 かつtr(ρ)=1である密度行列ρによって表現する。2つの量子システムの状態ρとσ間の差異を表す量の代表は、梅垣が提案したカルバック・ライブラーダイバージェンスの量子化にあたる相対エントロピー s(ρ|σ)≡tr ρ(log ρ - log σ) である。したがって、藤井-亀井が提案した相対作用素エントロピーは、梅垣が与えた相対エントロピーに対応する概念と捉えることができる。また、各密度行列ρに対して、ρ=Σi pii><Ψi| (pi>0, Σi pi=1)なる純粋状態のアンサンブル{ pi, |Ψi> } が存在するが、tr(ρ)=1 をΣni=1 Ai=I と対応付け、Aipii><Ψi| に対応づけることで、正定値有界線形作用素の列AB(作用素分布と呼ぶ)はちょうど密度行列に対応する概念と捉えることができる。これまでに、上記の相対作用素エントロピーの研究を基礎として、作用素分布のもとでの相対作用素エントロピーに関する研究を行っている。今後は、これら作用素分布を染色体表現として捉えた遺伝的操作を開発し、それを用いて作用素分布の推定を行う遺伝的アルゴリズムの開発に取り組みたいと考えている。

主な研究業績

論文

1) Isa, Ito, Kamei, Tohyama, Watanabe: Relative operator entropy, operator divergence and Shannon inequality, Sci. Math. Jpn., 75, pp.289-298 (2012)

2) Isa, Ito, Kamei, Tohyama, Watanabe: Extensions of Tsallis relative operator entropy and operator valued distance, Sci. Math. Jpn., 76, pp.427-435 (2013)

3) Isa, Ito, Kamei, Tohyama, Watanabe: Generalizations of operator Shannon inequality based on Tsallis and R'enyi relative entropies, Liniar Algebra Appl., 439, pp. 3148-3155 (2013)

4) Isa, Ito, Kamei, Tohyama, Watanabe: On relations between operator valued α-divergence and relative operator entropies, Sci. Math. Jpn., in press

5) Isa, Ito, Kamei, Tohyama, Watanabe: Expanded relative operator entropies and operator valued α-divergence, Journal of Mathematics and system science, in press

冨澤 眞樹(とみさわ まさき)

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工学部/生命情報学科 講師
大学院工学研究科/生命情報学専攻

専門分野 計算機科学 情報システム 教育工学
担当授業科目

計算機構成 コンピュータシステム オペレーティングシステム 並列分散処理 コンピュータシステム
大学院/コンピュータアーキテクチャ特論

私のプロフィール

学生時代は、多くの良い先生に恵まれ、計算機科学に関する幅広い分野を勉強しました。卒業研究は、MC68000用ハードウェアモニタを製作しました。学位論文では、並列処理システムに関する研究で、8プロセッサの並列コンピュータ、スレッドスケジューラ、コンパイラを製作しました。その後は、画像処理や3次元計測などの研究に従事していました。現在では、IT技術を生かしながら、社会と人に役立つ情報システムを研究しています。

最終学歴 東京農工大学大学院
学 位 博士(工学)
所属学会

情報処理学会 電子情報通信学会

連絡先

TEL / FAX 027-265-7336

技術相談・講演・共同研究に応じられるテーマ

情報システムの分析/設計/開発/評価(情報推薦システム、コンテンツマネジメントシステム、教育システム)組込みシステム(マイクロプロセッサ応用、組込みソフトウェア)

キーワード

計算機システム、情報ネットワーク、ソフトウェア、ウェブ情報学、学習支援システム

現在取り組んでいる研究内容

情報システム(含むコンピュータシステムやネットワーク)に関する研究しています。情報システムとは、我々の社会環境に馴染んだ情報処理システムのことであり、いろんな要素技術を組み合わせて新しい価値を作り出すことを目的としています。現在では、質的データや位置情報に関する情報システムを研究しています。

主な研究業績

1) 分散共有メモリ型並列計算の要素プロセッサに、命令セットレベルで並列制御機構を組み込む方式を提案した。この方式に基づく並列計算機を開発し、並列処理言語や高速画像処理システムを実現した。

2) 磁気式モーションキャプチャ装置の設計を、双極子の空間配置と座標の逆計算を含む一つの問題として定義し、その解としてヒュリステックな双極子配置と逆計算アルゴリズムを分離して求める方式を提案した。

3) ATMや無線LANなどによるネットワーク環境上に、VOD及びオブジェクト指向データベースを組合せてマルチメディア教材による双方向遠隔教育システム及び人材育成システムを開発した。(通信・放送機構との共同研究)

著書

1) 神沼靖子,和田勉,冨澤眞樹:情報システムのためのコンピュータと基本システム,共立出版(2005)

2) ISディジタル辞典-重要用語の基礎知識-,情報処理学会(2012)

論文

1) 阿刀田央一,岡野公一,冨澤眞樹,田村仁:プログラミックフィルタ高性能低水準画像 処理用非線形フィルタ作成のための一方式,電子情報通信学会論文誌,J79-D-2,6、pp.1034~1045,(1996)

2) 阿刀田央一,中村雄一,冨澤眞樹,横山一也:磁気式モーションキャプチャ装置における双極子配置と座標逆算アルゴリズムの一設計法,計測自動制御学会論文集、30,5,pp.445~453,(1998)

3) 冨澤眞樹,神沼靖子:双方向遠隔学習におけるマルチメディア教材の共用―実証実験による問題の抽出―,情報処理学会コンピュータと教育研究会,55-2,pp.9~16,(2000)

4) 松崎友洋,冨澤眞樹:カテゴリー分類にもとつくFAQの自動生成,情報処理学会全国大会講演論文集,第70回平成20年(1),pp.687~688,(2008)

5) 長尾宗胤,遠山宏明,冨澤眞樹:パケットフィルタリング機能を搭載したNICによるDoS攻撃対策,第8回情報科学技術フォーラム講演論文集,第4分冊,pp.127~128,(2009)

6) 冨澤眞樹,小林界人:撮影情報を使った画像検索システムに基づく情報システム,研究報告情報システムと社会環境(IS),Vol.2014-IS-127,No.4,pp.1-2 (2014)

共同研究

件数:1社

その他

情報処理学会 情報システムと社会環境研究運営委員(2006-)
情報処理学会 特集号編集委員(2007-)
情報処理学会 コンピュータと教育研究運営委員会運営委員(2010-2012)

関口 達也(せきぐち たつや)

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工学部/生命情報学科 准教授
大学院工学研究科/生命情報学専攻

専門分野 生物情報科学
担当授業科目

プログラミング言語‥演習Ⅱ シミュレーション工学 バイオ数値解析  生命情報学輪講 システム生物学特論

私のプロフィール

私はコンピュータを使って生物が生命活動を営むための仕組みを調べ、そこからわかってきたことを利用して、医療や工学に応用することに興味を持っています。また、それらを効率良く行うために必要なソフトウェアの開発をしています。

最終学歴 九州工業大学大学院
学 位 博士(システム生命科学) 修士(情報工学)
所属学会

日本バイオインフォマティクス学会

技術相談・講演・共同研究に応じられるテーマ

システム生物学実験研究者のための生化学反応シミュレータの設計・開発

キーワード

バイオインフォマティクス、コンピュータシミュレーション、生体生命システム情報学

現在取り組んでいる研究内容

生化学の発展により、細胞内の個々の代謝過程(酵素反応)の解析から大規模な代謝経路の解析へと進展し、代謝セットとしての機能解析が行なわれようとしている。これらの動向は、個々の反応の機能解析を進めても、必ずしも生体システムとしての機能が予測できるとは限らないという考えに基づいており、今後は生命のシステム論的解析(システムバイオロジーと呼ばれる)が進むと期待される。これらの解析には実験による証明が必要不可欠であるが、解析対象となる代謝経路が大きくなればなるほど膨大な費用と時間が必要となる。近年のコンピュータの性能の飛躍的向上により、従来では実現が困難であった大規模な代謝経路の動的挙動の予測が、コンピュータシミュレーションによって可能になったため、実験と併用することにより効率的に研究が進められるようになった。このため、生化学反応シミュレータの開発は、システムバイオロジーにおいて最重要研究対象の一つとなった。その研究成果として数多くのシミュレータが開発されている。しかしながら、それらを利用して生化学反応系モデルの構築や、実験結果から未知のパラメータの値の推定を行うには、情報科学的知識を数多く必要とするため、実験研究者の積極的な利用には至っていない。このような状況を打破するために、情報科学的知識を必要とせずに、実験研究者が解析対象である生化学反応系のモデルを容易に構築し、実験データの検証を行うことができる生化学反応シミュレータWinBEST-KITの設計・開発を行っている。開発したシミュレータは、グラフィカルユーザーインターフェースによって、生化学反応系モデルの構築を、ほとんど数式を意識せずに行うことができる。さらに、現時点では実際に生体内で起こる生化学反応系について、全ての反応機構が詳細に解明されているわけでないことから、実験研究者が、解析対象である生化学反応系の反応機構を試行錯誤しながら推定できるように、任意の反応様式を自由に定義、登録できるような機能も装備している。開発したシミュレータの利便性に関しては、すでに実験研究者が、大規模生化学反応系であるクロストリジューム属菌Clostridium saccharoperbutylacetonicum N1-4のアセトン・ブタノール・エタノール発酵の代謝モデルを構築し、システム解析を行っていることから示すことができる。

主な研究業績

論文

1) T. Sekiguchi and M. Okamoto, "System Analysis Using WinBEST-KIT", Software Biology, Vol.5, pp.48-60, (2006)

2) T. Sekiguchi and M. Okamoto, "WinBEST-KIT: Windows-based Biochemical Reaction Simulator for Metabolic Pathways", Journal of Bioinformatics and Computational Biology, Vol.4, No.3, pp.621-638, (2006)

3) H. Shinto, Y. Tashiro, M. Yamashita, G. Kobayashi, T. Sekiguchi, T. Hanai, Y. Kuriya, M. Okamoto and K. Sonomoto, "Kinetic Modeling and Sensitivity Analysis of Acetone-Butanol-Ethanol Production", Journal of Biotechnology, Vol.131, No.1, pp.45-56, (2007)

4) H. Shinto, Y. Tashiro, G. Kobayashi, T. Sekiguchi, T. Hanai, Y. Kuriya, M. Okamoto, K. Sonomoto, "Kinetic Modelling and Sensitivity Analysis of Xylose Metabolism in Lactoccocus lactis lO-1", Journal of Bioscience and Bioengineering, Vol.108, No.5, pp.376-384, (2009)

5) T. Sekiguchi and M. Okamoto, "WinBEST-KIT for Analyzing Multilayer and Multicellular Systems", Proceedings of the 5th IEEE International Conference on Systems Biology (ISB 2011), pp.161-166, (2011)

その他

1) 花井泰三,小林元太,関口達也,牧幸浩,園元謙二,岡本正宏, "微生物工学分野へのバイオインフォマティクス", 生物工学会誌, Vol.84, No.7, pp.271-274, (2006)

福地 佐斗志(ふくち さとし)

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工学部/生命情報学科 准教授
大学院工学研究科/生命情報学専攻/環境・生命工学専攻

専門分野 計算機生物学、タンパク質情報学
担当授業科目

進化情報学 プロテオミクス プログラム演習Ⅰ 生物情報解析演習
大学院/プロテオミクス特論

私のプロフィール

大学院時代より計算機データベースを用いた生物学研究を行ってきた。私が研究を始めた20年前に比べると、生物学に関連する情報が爆発的に増え、生命情報学という一つの大きな分野を占めるに至っている。有り余る情報をどのように料理し、有用な情報を引き出すかという課題に日々取り組んでいる。

最終学歴 東京理科大学大学院理工学研究科博士課程修了
学 位 博士(理学)
所属学会

日本生物物理学会 日本分子生物学会 日本蛋白質科学会

連絡先

ホームページ http://www.maebashi-it.ac.jp/~sfukuchi/

技術相談・講演・共同研究に応じられるテーマ

タンパク質構造・配列解析、ゲノム情報処理、生命情報データベース構築等

キーワード

バイオインフォマティックス、データベース生物学、プロテオーム情報処理

現在取り組んでいる研究内容

DNAを遺伝情報の貯蔵庫とすると、タンパク質は貯蔵された情報が機能する形で現れたものであり、生体内で様々な働きをする重要な分子である。これまで、タンパク質はひも状の分子が立体的折り畳まれ特有な構造(立体構造)を形作ることで機能を発揮すると考えられてきた。しかし近年、自発的には立体構造をとらない分子が、環境により様々に形を変えることで機能を発揮する例、天然変性タンパク質の存在が明らかとなってきた。天然変性タンパク質は研究の歴史も浅く、解らないことの多い領域であり、日々新しい知見が得られているエキサイティングな研究分野である。近年は、天然変性タンパク質の構造・機能・進化等を情報生物学の手法で明らかにすることをテーマに研究に取り組んでいる。

主な研究業績

著書

1)バイオインフォマティックス辞典、日本バイオインフォマティックス学会編、共立出版、(2006)

2)福地佐斗志「タンパク質の進化」遺伝子図鑑 国立遺伝学研究所「遺伝子図鑑」編集委員会 悠書館 (2013)

3)福地佐斗志、太田元規「天然変性タンパク質のプロミスキャスな相互作用」細胞工学 Vol.33 No.7 (2014)

論文

1) Fukuchi, S., Homma, K., Minezaki, Y., & Nishikawa, K. Intrinsically disordered loops inserted into the structural domains of human proteins. J. Mol. Biol. 355, 845-857, (2006)

2) Fukuchi S., Homma K., Sakamoto, S., Sugawara, H., Tateno, Y., Gojobori, T. & Nishikawa, K. The GTOP database in 2009: updated content and novel features to expand and deepen insights into protein structures and functions. Nucleic Acids Res., 37, D333-D337, (2009)

3) Fukuchi, S., Homma, K., Minezaki, Y., Gojobori, T. & Nishikawa, K. Development of an accurate classification system of proteins into structured and unstructured regions that uncovers novel structural domains; It's application to human transcription factors. BMC Struct. Biol., 9, 26, (2009)

4) Nishikawa, I. Nakajima, Y., Ito, M., Fukuchi, S., Homma, K. & Nishikawa, K. Computational prediction of O-linked glycosylation sites that preferentially map on intrinsically disordered regions of extracellular proteins. Int. J. Mol. Sci., 11, 4991-5008, (2010)

5) Fukuchi, S., Hosoda, K., Homma, K., Gojobori, T., and Nishikawa, K. Binary classification of protein molecules into intrinsically disordered and ordered segments. BMC Strct. Biol., 11, 29, (2011)

6) Fukuchi, S., Sakamoto, S., Nobe, Y., Murakami, D. S., Amemiya, T., Hosoda, K., Koike, R., Hiroaki, H., and Ota, M. IDEAL: Intrinsically Disordered proteins with Extensive Annotations and Literature. Nucleic Acids Res., 40, D507-D511, (2012)

7) Ota M., Koike R., Amemiya T., Tenno T., Romero R. P., Hiroaki H., Dunker K., and Fukuchi S. An assignment of intrinsically disordered regions of proteins based on NMR structures. J. Struct. Biol. 181, 29 - 36 (2013).

8) Fukuchi, S., Sakamoto, S., Nobe, Y., Murakami, D. S., Amemiya, T., Hosoda, K., Koike, R., Hiroaki, H., and Ota, M. IDEAL in 2014 illustrates interaction networks composed of intrinsically disordered proteins and their binding partners. Nucleic Acids Res. D1,D320 - D325 (2014)

佐藤 眞木彦(さとう まきひこ)

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工学部/生命情報学科 准教授
大学院工学研究科/生命情報学専攻/環境・生命工学専攻

専門分野 バイオインフォマティクス 遺伝的アルゴリズム 免疫アルゴリズム
担当授業科目

データ構造とアルゴリズム ソフトウェア工学 数値計算法 バイオインフォマティクス
大学院/バイオインフォマティクス特論

私のプロフィール

大学時代は理論物理学、その後、コンピュータシスステム、ニューラルネット、遺伝的アルゴリズムなどを経て、バイオインフォマティクスを専門にするようになりました。テニス、スキー、ジャズピアノ、囲碁が趣味です。

最終学歴 東北大学大学院原子核理学研究科博士課程中退
学 位 博士(情報科学)
所属学会

人工知能学会 バイオインフォマティクス学会 分子生物学会 日本蛋白質学会

技術相談・講演・共同研究に応じられるテーマ

バイオインフォマティクス、及びそのシステム
遺伝的アルゴリズムを適用した最適化問題

キーワード

バイオインフォマティクス、タンパク質の立体構造予測、遺伝的アルゴリズム、免疫アルゴリズム、最適化

現在取り組んでいる研究内容

バイオインフォマティクスとは、分子生物学と情報科学の学際領域で近年急速に発展した学問です。分子生物学における最近の技術的進歩は著しく、タンパク質のアミノ酸配列や立体構造、メッセンジャーRNAの様々な形態の配列、ヒトゲノム計画を筆頭とする多くの生物のゲノム、DNAマイクロアレイによる遺伝子発現データなど、多種多様で非常に大量の生物学的データが蓄積されています。これらのデータから、確率統計論や情報科学の手法を駆使した生物学的な知見の抽出、また、その手法の研究がバイオインフォマティクスです。
幅広いバイオインフォマティクスの分野の中で、現在はウェーブレット変換とサポートベクトルマシンを応用した遺伝子のプロモータ解析について研究しています。またこの手法を他の生物配列に適用できるかに関しても調べています。
一方、免疫の多様性を創出する機構を積極的に導入した、新たな免疫アルゴリズムを考案しました。これについても、その有用性や適用範囲などを積極的に研究しております。

主な研究業績

著書

1) ゲノム研究実験ハンドブック(共著),羊土社(2004)

論文

1) 佐藤眞木彦,他3名:Genetic Algorithms による航空乗務ペアリング,人工知能学会論文誌,Vol.16,No.3-C,pp.324~332,(2001)

2) 佐藤眞木彦, 安達統衛:Genetic Algorithms による航空スケジューリング,人工知能学会論文誌,Vol.16,No.6-E,pp.493~500,(2001)

3) 佐藤眞木彦,他2名:航空機スケジューリング問題への遺伝アルゴリズムの応用,電子情報通信学会論文誌,Vol.J-84-D-1,No.6,pp.888~895,(2001)

4) M.Sato,他6名:Detection of Remote Homologs Based on Hidden Markov Model Profile,Research Communications in Biochemistry,Cell & Molecular Biology,(2004)

5) M.Sato,他7名:Remote Homolog Detection by Match-Node Profile in Hidden Markov Model,8th World Multi-Conference on Systemics,Cybernetics and Informatics(2004)

6) N.Adachi, M.Sato, and S.Kobayashi:Application of genetic algorithm to flight schedule planning,Systems and Computers in Japan,Vol.35,Iss.12,pp.83~92(2004)

7) 小笠原昌子,佐藤眞木彦:リアレンジメントを用いた免疫アルゴリズム,人工知能学会論文誌,Vol.22,No.4-J,pp.454~460,(2007)

8) M.Sato,and M.Ogasawara:Immune Algorithms With Rearrangement,Intelligent Engineering Systems Through Artificial Neural Networks,Vol.18,pp.61~66,(2008)

9) M.Sato:Promoter Recognition with Wavelets and SVM,Intelligent Engineering Systems Through Artificial Neural Networks, Vol. 20, pp. 453-459, (2010)

10) M.Sato: GC Wave Analysis in Promoter Regions via Wavelet Analysis and Support Vector Machine, to be appeared (2011)

11) M.Sato:Promoter Analysis with Wavelets and Support Vector Machines, to be appeared (2012)

中村 建介(なかむら けんすけ)

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工学部/生命情報学科 教授
大学院工学研究科/生命情報学専攻/環境・生命工学専攻

専門分野 生物情報学 計算機化学 
担当授業科目

プログラミング言語演習IV 生物化学の基礎 情報リテラシー 生物情報解析演習 
大学院/生物情報化学特論

私のプロフィール

有機合成からはじめて、計算機化学、ドラッグデザイン、分子進化解析、シーケンサーデータの解析などに取り組んできました。趣味は散歩と写真と自然観察、多くの生き物を見て多様性を感じるのが楽しみです。

最終学歴 慶応義塾大学大学院 理工学研究科
学 位 博士(理学) 修士(理学)
所属学会

日本化学会 日本バイオインフォマティクス学会 日本農芸化学会 ゲノム微生物学会 日本進化学会

連絡先

E-Mail knakamura@maebashi-it.ac.jp
ホームページ http://www.maebashi-it.ac.jp/~knakamura/
※ メールアドレスをコピーする際は@マークを半角にしてください。

技術相談・講演・共同研究に応じられるテーマ

次世代シーケンサーによる配列データの解析
分子軌道計算・分子力場計算・分子動力学計算などによる計算化学解析
タンパク質の配列および立体構造解析・基質との相互作用の解析

キーワード

バイオインフォマティクス、微生物ゲノム解析、金属タンパク質、理論有機化学、次世代シーケンサ

現在取り組んでいる研究内容

計算機を用いて、様々な角度から生命現象を明らかにして行く研究に取り組んでいます。生命現象のメカニズムを解明してゆく事は、我々の知的好奇心を満たすばかりでなく、医療、農学、新素材、エネルギー生産などへの幅広い応用が期待されています。
次世代シーケンサは、ほんの十年程前には巨大な資金と労力を必要とした塩基配列の解読を、一つの研究室レベルの予算と労力で行う事を可能にしました。しかし次世代シーケンサから得られる塩基配列は大量の断片で、このデータを生物学的に有為な目的に応用するためには、計算機を用いた情報学的な解析が不可欠です。実験グループとの共同により、DNA上のタンパク質認識配列(タンパク質結合領域)解読の為の新しい技術の開発を進めています。また、シーケンサから得られた断片配列を繋ぎ合わせるアセンブルについて、生の実験データから最大限の情報を抽出する為の技術の開発を進めています。
配列情報による分子進化や化合物合成系の解析、タンパク質と化学物質の相互作用を評価するための分子動力学計算など、これまでの手法の改良などを進めながら、生体を構成する化学物質の振る舞いを計算機上で再現し、可視化して行くための新たなフレームワークの構築に取り組んでいます。バイオインフォマティクスの世界では様々なプログラムが公開されており、初心者でも簡単に利用することも出来ますが、自分たちでプログラムを作って行くことで、他の人とは違う視点で現象を眺め、新しい発見につながる様な研究をしたいと考えています。

主な研究業績

論文

1) K.Nakamura and N.Go: Function and molecular evolution of multicopper blue proteins. Cellular and Molecular Life Science Vol.62, pp.2050-2066 (2005)

2) M.Yamada, K.Nakamura, T.Ichinose, A.Itai: Starting Point to Molecular Design: Efficient Automated 3D Model Builder Key3D. Chemical Pharmaceutical Bulletin, Vol.54, No.12, pp.1680-1685 (2006)

3) K.Nakamura, A.Hirai, M.A.-U. Amin, H.Takahashi: MetalMine: a database of functional metal-binding sites in proteins. Plant Biotechnology,Vol.26, pp.517-521(2009)

4) K.Nakamura, T.Oshima, T.Morimoto, S.Ikeda, H. Yoshikawa, Y. Shiwa, M.C.Linak, A.Hirai, H.Takahashi, Md.A-U Amin, N.Ogasawara and S. Kanaya: Sequence-specific error profile of Illumina sequencers, Nucleic Acids Research, Vol.39, No.13,e90 (2011)

5) O. Chumsakul, K. Nakamura, T. Kurata, T. Sakamoto, J.L. Hobson, N.Ogasawara, T.Oshima, S.Ishikawa, "High resolution mapping of in vivo genomic transcription factor binding sites using in situ DNase I footprinting and ChIP-seq", DNA Research dst013 (2013)

本間 桂一(ほんま けいいち)

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工学部/生命情報学科 教授
大学院工学研究科/生命情報学専攻/環境・生命工学専攻

専門分野 計算機生物学 生物物理学 タンパク質情報学
担当授業科目

生物情報解析・演習 プログラミング言語・演習III 情報ネットワーク 情報セキュリティ
大学院/構造生物学特論 情報生物物理特論

私のプロフィール

アメリカ留学や、会社・政府の外郭機関での勤務経験に加え、数々の研究室で生物の実験から理論系、情報系まで色々な研究に取り組んで来ました。雑多な人生経験をダシにし、教育や研究でよい味を出したいもの。 最近生物の分野は情報が山盛りになり食傷気味に成りがちだが、生命情報学を活用して消化しようと格闘中。腹にもたれたときは、旅行や山でリフレッシュ。

最終学歴 ハーバード大学大学院生物物理系研究博士課程修了
学 位 Ph.D.(生物物理学)
所属学会

日本分子生物学会 日本蛋白質科学会 日本バイオインフォマティクス学会

連絡先

TEL 027-265-7334 E-Mail khomma@maebashi-it.ac.jp
ホームページ http://www.maebashi-it.ac.jp/~khomma/

※ メールアドレスをコピーする際は@マークを半角にしてください。

技術相談・講演・共同研究に応じられるテーマ

タンパク質の構造、配列、機能解析
ゲノム解析
DNAの変異と疾病の関係

キーワード

バイオインフォマティクス、ゲノム情報処理、データベース生物学、タンパク質、構造生物学、天然変性領域

現在取り組んでいる研究内容

DNAは生物の設計図であるが、設計図だけでは生物は機能しない。生物の機能を担っているのは、主にその設計図に基づいて作られるタンパク質である。皮膚、筋肉、脳などの器官は主としてタンパク質で構成されており、消化などの生体維持機能は主にタンパク質が担っている。タンパク質の立体構造が分かると、生物の機能が解明できる。病気の原因が分かったり、薬が効率的に開発できたりする場合もよくある。
これまで、タンパク質は一定の立体構造を取って機能していると考えられていた。しかし最近になり、単独では一定の立体構造を取らず、ふらふらしている領域(天然変性領域)がかなり存在することが明らかになった。人間のタンパク質の1/3以上が天然変性領域である。このように大量に存在する天然変性領域は、その柔軟性を活かし重要な機能を担っていることが多い。例えばタンパク質の天然変性領域が投げ縄のように働き、DNAと一時的に結合して遺伝子をオンにし、離れてオフにする場合がある。天然変性領域に異常が生じると、正常に遺伝子がオンオフされず、病気になることがある。当研究室では現在、変幻自在な天然変性領域の機能について柔軟に研究を進めている。

主な研究業績

著書

1) 鈴木紘一,崎山文夫,太田隆久編:タンパク質VI, 新生化学実験講座1,東京化学同人(1992)

2) 金久實,小川温子,西原祥子編:バイオデータベース利用法,学進出版(2005)

論文

1)K. Homma, R.F.Kikuno, T.Nagase, O.Ohara, and K.Nishikawa: Alternative splice variants encoding unstable protein domains exist in the human brain, J. Mol. Biol. 343, 1207-1220 (2004)

2)K.Homma, S.Fukuchi, Y.Nakamura, T.Gojobori, and K.Nishikawa: Gene cluster analysis method identifies horizontally transferred genes with high reliability and indicates that they provide the main mechanism of operon gain in 8 species of γ-proteobacteria. Mol. Biol. Evol. 24, 805-813 (2007)

3) S.Fukuchi, K.Homma, Y.Minezaki, T.Gojobori, and K.Nishikawa: Development of an accurate classification system of proteins into structured and unstructured regions that uncovers novel structural domains: its application to human transcription factors. BMC Struct. Biol. 9, 26 (2009)

4)I.Nishikawa, Y.Nakajima, M.Ito, S.Fukuchi, K.Homma, and K.Nishikawa: Computational prediction of O-linked glycosylation sites that preferentially map on intrinsically disordered regions of extracellular proteins. Int. J. Mol. Sci. 11, 4991-5008 (2010)

5)K.Homma, K.Suzuki, and H.Sugawara: The Autophagy Database: an all-inclusive information resource on autophagy that provides nourishment for research. Nucleic Acids Res. 39, D986-D990 (2011)

6)K.Homma, S.Fukuchi, K.Nishikawa, S.Sakamoto, and H.Sugawara: Intrinsically disordered regions have specific functions in mitochondrial and nuclear proteins. Mol. BioSystems 8, 274-255 (2012)

7)C.A.Gough, K.Homma, Y.Yamaguchi-Kabata, M.K.Shimada, R.Chakraborty et al.: Prediction of protein-destabilizing polymorphisms by manual curation with protein structure. PLoS One 7, e50445 (2012)

鍾 寧(しょう ねい, Ning Zhong)

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工学部/生命情報学科 教授
大学院工学研究科/生命情報学専攻/環境・生命工学専攻

専門分野 知能情報学
担当授業科目

データベース データマイニング ヒューマンコンピュータインタラクション
大学院/知識データ処理特論 ウェブインテリジェンス論

私のプロフィール

小中学校ではよく勉強しなかった。哲学が好きであり、最近では以下の原則をよく理解する上で研究教育の活動を行っている。科学技術は人類に対して重要であるが、自然と文化はもっと大事だと思う。専門知識は研究者に対して重要であるが、想像力、創造力はもっと大事だと思う。人間知能、機械知能、社会知能の一体化の研究は重要である。「Big-Science」の時代では「Team-Science」が重要である。

最終学歴 東京大学大学院工学研究科博士課程修了
学 位 工学博士
所属学会

人工知能学会 情報処理学会 ACM  AAAI IEEE-CS IEEE-SMC IEEE-CI

連絡先

TEL / FAX 027-265-7366  E-Mail zhong@maebashi-it.ac.jp
ホームページ http://www.kis-lab.com/zhong/
※ メールアドレスをコピーする際は@マークを半角にしてください。

技術相談・講演・共同研究に応じられるテーマ

ウェブに基づく脳データベースの構築及び脳科学研究支援システム
人間の高次認知メカニズムを解明するためのfMRI/EEG認知実験の設計及びデータマイニング技法
社会ネットワークインテリジェンス、ウィズダムウェブシステムの環境と基盤

キーワード

知能情報学、知識発見とデータマイニング、ウェブインテリジェンス、脳認知科学、知識ベース・知識システム

現在取り組んでいる研究内容

データ・知識・インテリジェンスを中心とする知能情報学の基礎から応用にわたる広範囲の研究を行う。主な研究テーマはデータマイニング (Data Mining: DM)、ウェブインテリジェンス (Web Intelligence: WI)、ブレインインフォマティクス (Brain Informatics: BI) に関するものである。特に、データマイニング技法をWIに融合し、ビジネス・インテリジェンス、ブレインインフォマティクス、e-科学、e-健康、e-政府、e-金融、e-ラーニング、e-サービス、e-コミュニティーなどのための全く新しい方法論やツールを提供するための研究・開発を行っている。

主な研究業績

著書

1) N. Zhong, et al. Web Intelligence, Springer (2003)

2) N. Zhong, et al. Web Intelligence Meets Brain Informatics, LNAI 4845, Springer (2007)

3) N. Zhong, et al. Brain Informatics, LNAI 5819, Springer (2009)

論文

1) N. Zhong, et al. In Search of the Wisdom Web, IEEE Computer, 35(11), pp.27~31,(2002)

2) N. Zhong, et al. Peculiarity Oriented Multi-Database Mining, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 15(4), pp. 952~960,(2003)

3) N. Zhong. Impending Brain Informatics Research from Web Intelligence Perspective, International Journal of Information Technology and Decision Making, World Scientific, 5(4), pp.713~727,(2006)

4) N. Zhong, et al. Envisioning Intelligent Information Technologies from the Prism of Web Intelligence, Communications of the ACM, 50(3), pp.89~94,(2007)

5) N. Zhong, et al. Web Intelligence (WI), The Encyclopedia of Computer Science and Engineering, Vol. 5, Wiley pp.3062~3072,(2009)

6) N. Zhong, S. Motomura. Agent-Enriched Data Mining: A Case Study in Brain Informatics, IEEE Intelligent Systems, 24(3), pp.38~45,(2009)

7) X. Jia, P. Liang, J. Lu, Y. Yang, N. Zhong (corresponding author), K. Li. Common and Dissociable Neural Correlates Associated with Component Processes of Inductive Reasoning, NeuroImage, Elsevier, 56 pp.2292~2299,(2011)

8) Z. Wang, J. Liu, N. Zhong (corresponding author), Y. Qin, H. Zhou, and K. Li. Changes in the Brain Intrinsic Organization in Both On-Task State and Post-Task Resting State, NeuroImage, Elsevier, 62, pp. 394-407, (2012)

9) N. Zhong, J. Chen, Constructing a New-style Conceptual Model of Brain Data for Systematic Brain Informatics, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 24(12), pp. 2127-2142, (2012)

10) N. Zhong, Y. Li, and S.T. Wu. Effective Pattern Discovery for Text Mining, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 24(1), pp. 30-44, (2012)

11) N. Zhong, J.H. Ma, R.H. Huang, J.M. Liu, Y.Y. Yao, Y.X. Zhang, and J.H. Chen. Research Challenges and Perspectives on Wisdom Web of Things (W2T). Journal of Supercomputing, Springer, 64(3), pp. 862-882, (2013)

12) J. Chen, J.H. Ma, N. Zhong (corresponding author), Y.Y. Yao, J. Liu, R.H. Huang, W. Li, Z. Huang, Y. Gao, and J. Cao. WaaS - Wisdom as a service. IEEE Intelligent Systems, 29(6), pp.40-47, (2014)

坂田 克己(さかた かつみ)

工学部/生命情報学科 教授 H29MarKS (2).pngのサムネイル画像
大学院工学研究科/生命情報学専攻/環境・生命工学専攻

専門分野

生物ネットワーク ゲノム情報

担当授業科目

生命情報学概論 機能ゲノミクス コンピュータグラフィクス
大学院/機能ゲノミクス特論 生命情報学論

私のプロフィール

元々は情報工学分野の技術者、研究者で、博士号もその分野で取得しました。イネゲノム・プロジェクトに参加して以来、生命科学の研究を進め、ゲノム・データベースやアノテーションと呼ばれる配列解析を行うシステムを開発しました。近年では、生物ネットワークを対象に、情報科学や物理学を含めた包括的な視点から研究しています。横浜市出身ですが、茨城県つくば市に8年、前橋に来て8年と北関東圏に縁があり、空気が良く気に入っています。東京の大学・大学院を目指している学生にもこうした教育・研究環境を見直してみることをお勧めします。私の研究室では、学生が参加した研究の成果発表を積極的に行っています(主な業績の論文7,9,10など)。

最終学歴 慶応義塾大学大学院 工学研究科
学 位 博士(工学)
所属学会

日本応用数理学会、日本分子生物学会 

連絡先

E-Mail ksakata@maebashi-it.ac.jp
ホームページ http://www.maebashi-it.ac.jp/~ksakata/
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技術相談・講演・共同研究に応じられるテーマ

モデリングとシミュレーション

キーワード

生物ネットワーク

現在取り組んでいる研究内容

遺伝子系、生態系などの生物ネットワークを対象に動特性のモデル化などの研究を行っています。最近は、その研究の基礎になる不可逆過程やカオスなどの情報科学・物理学の領域について学生と一緒に知識の整理を図っています。又、トランスクリプトーム、プロテオーム、メタボロームなどのオーミクスデータから生命機能の解明に繋がる情報を引き出す研究を行っています。例えば、ダイズの湿害応答機構の研究です。植物オーミクスおよび計算機支援創薬の研究では海外の研究機関と協力しています。

主な研究業績

著書

  1. Sakata K., Komatsu S.: Plant proteomics: from genome sequencing to proteome databases and repositories. In Jorrin-Novo et al. eds. Plant proteomics, methods and protocols, second edition. New York, Springer, pp. 29-42 (2014)
  2. Sakata K., Nakamura T., Komatsu S.: Mining knowledge from omics data. In Kishor P.B.K. et al. eds. Agricultural bioinformatics. New York, Springer, pp. 179-187 (2014)

論文

  1. Sakata K., Antonio B.A., Mukai Y., Nagasaki H., Sakai Y., Makino K., Sasaki T.: INE: a rice genome database with an integrated map view. Nucleic Acids Res., 28, 97-101 (2000)
  2. Sakata K., Nagamura Y., Numa H., Antonio B.A., Nagasaki H. et al.: RiceGAAS: an automated annotation system and database for rice genome sequence. Nucleic Acids Res., 30, 98-102 (2002)
  3. Sasaki T., Matsumoto T., Yamamoto K., Sakata K. et al.: The genome sequence and structure of rice chromosome 1. Nature, 420, 312-316 (2002)
  4. Mitsui S., Sakata K., Nobori H., Komatsu S.: A novel metric embedding optimal normalization mechanism for clustering of series data. IEICE Transactions on Information and Systems, E91.D, 2369-2371 (2008)
  5. Sakaka K., Ikawa H., Watanabe H., Ashikawa I., Shimizu Y. et al.: A bioinformatics resource for crop functional genomics: GFSelector module in automated annotation system, RiceGAAS. JARQ, 43, 103-113 (2009)
  6. Sakata K., Ohyanagi H., Nobori H., Nakamura T., Hashiguchi A., Nanjo Y., Mikami Y., Yunokawa H., Komatsuet S.: Soybean Proteome Database: a data resource for plant differential omics. J. Proteome Res., 8, 3539-3548 (2009)
  7. Komatsu S., Shirasaka N., Sakata K.: 'Omics' techniques for identifying flooding-response mechanisms in soybean. J Proteomics. 93, 169-178 (2013)
  8. Sakata K., Ohyanagi H., Sato S., Nobori H., Hayashi A., Ishii H., Daub C.O., Kawai J., Suzuki H., Saito T.: System-wide analysis of the transcriptional network of human myelomonocytic leukemia cells predicts attractor structure and phorbol-ester-induced differentiation and dedifferentiation transitions. Sci Rep., 5:8283 (2015)
  9. Bibi S., Sakata K.: Current status of computer-aided drug design for type 2 diabetes. CCADD. 12, 167-177 (2016)
  10. Sakata K., Saito T., Ohyanagi H., Okumura J., Ishige K., Suzuki H., Nakamura T., Komatsu S.: Loss of variation of state detected in soybean metabolic and human myelomonocytic leukaemia cell transcriptional networks under external stimuli. Sci Rep., 6:35946 (2016)

共同研究

フロリダ農工大学(米国) (研)農業食品産業技術総合研究機構 (研)量子科学技術研究開発機構

井田 憲一(いだ けんいち)

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工学部/生命情報学科 教授
大学院工学研究科/生命情報学専攻/環境・生命工学専攻

専門分野 ソフトコンピューティング 最適化手法
担当授業科目

オペレーションズ・リサーチ 数理計画 ソフトコンピューティング
大学院/数理計画特論 ソフトコンピューティング論

私のプロフィール

学生時代にグリークラブで合唱をやっていました。パートはトップテノールです。その頃から鍛えられていたので、発声には自信があり、講義にマイクを使わなくても特に不自由を感じません。今も当時のクラブ仲間で集まってハモることもあります。今では私の数少ないストレス解消法の一つになっています。

最終学歴 工学院大学大学院工学研究科修了
学 位 工学博士
所属学会

電子情報通信学会 日本経営工学会 電気学会
日本知能情報ファジィ学会 米国IIEなど

連絡先

TEL / FAX 027-265-7360  E-Mail ida@maebashi-it.ac.jp
※ メールアドレスをコピーする際は@マークを半角にしてください。

技術相談・講演・共同研究に応じられるテーマ

各種ソフトコンピューティング技術に基づく最適化手法の研究
生産計画やSCMなどにおける各種スケジューリング手法の研究開発
輸送・配送計画や積荷の上げ下ろしなどの最適レイアウト設計手法の研究開発
自分の望む曲が簡単に作れる自動作曲システムの開発
損をしない投資信託のための銘柄選択手法の研究開発

キーワード

生産管理、数理計画、ソフトコンピューティング、最適化手法

現在取り組んでいる研究内容

私たちは計画を立てたり、行動したりしようとするとき、必ず意思決定を行っている。それは旅行や買い物という個人レベルのものから企業や国家の浮沈に関わる重要なプロジェクトまで非常に幅が広い。
数理計画は、この意思決定に対する科学的なアプローチであり、対象となるシステムを数学モデルで定式化し、その数学モデルを操作してシステムを運営する最適な方法(最適解)を見つけるものである。従来の数理計画では、この数学モデルを確定値モデルとして定式化してきたが、現実には確定値で表現するよりむしろ、「だいたいこれくらい」というようなあいまいな値で表現するほうが適切な場合も多い。また、人間の神経細胞をモデルとしたニューラルネットワーク(NN)や生物学の生物進化の現象をモデルとした遺伝的アルゴリズム(GA)などのソフトコンピューティング技術が数理計画の新しいアプローチとして注目されている。
本研究では、このようなあいまいさをもつファジィモデルやソフトコンピューティング技術を各種数理計画問題に導入することを試みるとともに、その効率的な解法アルゴリズムの研究とプログラム開発を行う。
本研究過程で得られた成果は、国内外の各種学会論文誌や国際会議などで掲載・発表されているとともに、そこから生み出されたプログラムは、大学、農林試験場、畜産試験場、病院などの公共機関から建設、石油プラント、電機、金属などの民間企業まで広く提供され、実際に利用されている。また、これらの各種プログラムは、インターネット上でのオンラインソフトとして無償で公開・頒布も行っている。

主な研究業績

著書

1) 玄光男,井田憲一:Mathematica ニューラルネットワークと最適化,共立出版,pp.164,(1998)

2) 玄光男,井田憲一:線形計画-最適化とケーススタディ-,共立出版,pp.162,(2003)

論文

1) 井田憲一,大澤明:遊休時間短縮型GAによるジョブショップスケジューリング問題の一解法,電気学会論文誌C,125,8,pp.1305~1312,(2005)

2) Y.Kimura, and K.Ida:Improved genetic algorithm for VLSI floorplan design with non-slicing structure,International J. of Computers and Industrial Engineering,50,4,pp.528~540,(2006)

3) 木村要介,井田憲一:パレタイジング問題のための形質を継承する遺伝的アルゴリズムの提案,電子情報通信学会論文誌(A),J90-A,12,pp.960~966,(2007)

4) K.Abe, and K.Ida:Genetic local search method for re-entrant flow shop problem,International J. of Intelligent Engineering Systems Through Artificial Neural Networks,18,pp.381~387,(2008)

5) 井田憲一,岡 賢作:GAによるフレキシブルジョブショップスケジューリング問題の一解法,電気学会論文誌C,129,3,pp.505~511,(2009)

6) K.Abe, K.Ida, and M.Gen:GA method for the multi-objective transportation problem,International J. of Intelligent Engineering Systems Through Artificial Neural Networks,20,pp.251~258,(2010)

授業紹介

プログラム言語・演習III

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当学科では4学期にわたりコンピュータでC 言語のプログラムを作成する演習を行い、情報処理能力を修得させています。2年次の後期に50人程度の小人数クラスで開講している本演習は、演習 I、IIで学んだ知識を基礎にして自らプログラムを作成する能力を育てます。教官に加え大学院の学生がTA となり、懇切丁寧に個別指導していきます。

計算理論

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高性能なコンピュータを用いて問題を解こうとしても、解き方(アルゴリズム)が良くなければ、コンピュータの性能を十分発揮することができません。これまでに様々な問題に対して効率的なアルゴリズムが開発されてきていますが、この講義では、各問題に対して、どこまで効率的なアルゴリズムが開発できるのか、その限界を追及していきます。

進化情報学

生命は38億年前に誕生し、様々な変化を経て今日の形になったと考えられています。この「変化」が進化であり、進化の源となるのはDNAに起きる変化です。DNAの変化の様子は長い研究の歴史を持ち、その歴史の中で生まれた手法は生命情報学の基礎となっています。この授業では、進化・遺伝の基本と共にこれらの手法を学びます。

プログラミング言語実習IV

生命情報学科ではプログラムを作り出す力を付けることに重点を置いています。本講義は3年生の前期に開講されており、プログラミング言語演習IからⅢで学んだCプログラムの知識をベースに、UNIXシステム上で大きなDNA配列やアミノ酸配列などの生命情報に関するデータを加工し、必要な情報を抽出する実践的な技術を身に付けることを目指しています。

データベース

データベースは2年次に開講されている専門基礎科目です。データベースの概念を理解し、情報を正しく活用できる能力を養うことを目的とし、そのために必要な基本概念と実践的な企画・設計・実装・管理の知識を学びます。主な内容として、データベース言語、データベース管理システム、データモデリング、データベース設計と実装技術、データベースの分類などについて解説します。また、データベースの基礎を既知とした上で、3年次に開講されているデータマイニングでは、より高度なデータの利用、分析、データからの知識発見、知識処理の技術を学びます。

Teacher's Voice

生命情報学科
鍾 寧 教授

高度ICT技術と生命科学、認知神経学を組み合わせることによって、人間の情報処理メカニズムを深く解明し、新たな認知モデルの発見や医療・福祉、マーケティング、脳やバイオビッグデータに基づく新たな知的サービス産業・イノベーションの創出などに応用していきましょう。認知症やうつ病の病理の解明、治療、予防や人工知能・ウェブインテリジェンスの開発を目指しています。

プログラミング言語・演習II

プログラミング言語・演習はIからIVまで開講され、2年間をかけて卒業研究や専門科目における課題を解くために必要なプログラミング技術を学びます。演習IIでは、演習Iで学んだC言語の基礎に続いて、ポインタ・構造体・ファイル処理等の実用的なプログラムを作成するためには欠かせない文法事項を学びます。講義による文法事項の説明・知識確認の小テスト・プログラム作成課題を通してプログラミング技術の向上を図ります。

Teacher's Voice

生命情報学科
関口 達也 准教授

生命情報学は、生物機能の仕組みを情報科学的手法を利用して解明していく学問分野です。そのため、プログラムの作成は多くの研究テーマで重要な役割を果たします。コンピュータを駆使して、目に見えない細胞の中の生命現象を探求することの難しさと楽しさを知ってもらいたいと思います。

機能ゲノミクス研究室

遺伝子系、食物網などの生物ネットワークを対象にした動特性のモデル化研究を行っています。又、ゲノム情報から生命機能を解明する研究を行っています。例えば、ダイズの環境応答研究です。留学生受け入れ、米国の大学との共同研究、外国人研究者の招聘をしている国際的な研究室です。外国人に言い負けないよう英語をしっかり学んで来てください。

知識情報処理研究室

高度ICT技術と脳科学を組み合わせた脳情報学によって、人間の情報処理メカニズムを深く解明し、認知モデルの発見や医療・福祉、脳ビッグデータに基づく新たな知的サービス産業・イノベーションの創出などに応用します。更に、認知症やうつ病の病理解明、治療、予防や人工知能・ウェブインテリジェンスの開発を目指しています。

将来について

取得可能な資格

  • 基本情報技術者試験
  • 応用情報技術者試験
  • ITパスポート試験
  • 医療情報技師

卒業後の主な進路

  • 本学または他大学の大学院進学
  • 情報通信関連企業
  • 製造関連企業(機械・電気・精密機器など)
  • 金融機関
  • 公務員 ほか

カリキュラム・卒業認定基準

CURRICULUM POLICY

生命情報学科では、ディプロマ・ポリシーを達成するために、共通教育科目、専門教育科目(専門基礎科目、専門科目)に分けて、以下のカリキュラムを開設し、年次に従って実施します。

  1. 1年次においては、共通教育科目を中心とし、生命情報に関する専門基礎科目も学ぶ。生命情報学科でもっとも重視しているプログラミングの演習は1年次から開始する。
  2. 2年次においては、1年次で学んだ専門基礎科目を発展させた科目と、情報ネットワーク分野とゲノム情報分野に共通する専門基礎科目を学ぶ。
  3. 3年次では、情報ネットワーク分野とゲノム情報分野に関する専門科目を学び、ゼミナールでは専任教員の研究室に所属して、卒業研究で扱う専門分野の基礎を学修し、その分野の理解を深める。
  4. 4年次の卒業研究では専任教員の研究室に所属し、与えられた研究テーマについて調査・実験・研究を進めながら、技術論文のまとめ方、プレゼンテーション技術、討議の仕方などを学ぶ。

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DIPLOMA POLICY

卒業に必要な単位数を修得し、以下に示す能力を有すると認められたものに学位を授与します。

  1. コンピュータ、データベースおよびネットワークシステムの仕組みと働きに関する基礎的な知識を有し、それらを活用することができる。
  2. 分子生物学、ゲノム科学に関する基本的な知識を持ち、医療、製薬、農業などのバイオテクノロジーに関する最新の技術情報を理解することができる。
  3. 基本的なプログラミングを行う能力があり、与えられた問題を解決するために必要なプログラムを作成できる。
  4. 社会的に高い倫理規範を持ち、自らの知識を社会貢献に役立てようとする強い意思を持つ。
  5. 文書、および口頭でのプレゼンテーションにより、アイデアを共有することができる。
専門教育科目
専門基礎科目
専門科目
必修
選択
必修
選択
1年次
前期
情報リテラシ
後期
プログラミング言語・演習Ⅰ
数理論理学
情報基礎数学Ⅰ
生物化学の基礎
論理回路
先端生命情報学講義
2年次
前期
プログラミング言語・演習Ⅱ
データ構造とアルゴリズム
離散数学Ⅰ
情報基礎数学Ⅱ
計算機構成
バイオインフォマティクス
数値計算法
生物情報解析・演習
後期
プログラミング言語・演習Ⅲ
生命情報学概論
情報ネットワーク
情報基礎数学Ⅲ
離散数学Ⅱ
データベース
シミュレーション工学
分子生物学の基礎
コンピュータアーキテクチャ
3年次
前期
プログラミング言語・演習Ⅳ 医療情報システムⅠ
オペレーティングシステム
オートマンと形式言語
コンパイラ
情報セキュリティ
ソフトコンピューティング
データマイニング
コンピュータグラフィクス
バイオシミュレーション
機能ゲノミクス
分子生物学Ⅰ
遺伝情報学
後期
ゼミナール 並列分散処理
計算理論
数理計画
ヒューマンコンピュータ・インタラクション
医療情報システムⅡ
プロテオミクス
分子生物学Ⅱ
ソフトウェア工学
4年次
前期
卒業研究
後期

» 3つのポリシー 工学部

教員紹介

氏名
役職
専門分野
研究室HP
教授
生物情報学 計算機化学                          生物情報化学研究室:われわれ生物の姿や行動がどのようにして形作られているのかを知るために、ゲノムDNAの持つ「情報」を計算機で調べています。
教授
ソフトコンピューティング 最適化手法
教授
機能ゲノム学 ゲノム情報科学                                    機能ゲノミクス研究室:生物相互作用ネットワーク(生態系、遺伝子網など)を研究しています。データ解析と計算機シミュレィションの方法で行います。 HP
教授
知能情報学                                                     知識情報処理研究室:データ・知識・インテリジェンスを中心とする人工知能や知的情報処理技術の基礎から応用にわたる広範囲の研究を行っています。
教授
計算機生物学 生物物理学 タンパク質情報学                             理論生物研究室:DNA配列などの生物関係の大量データの山をコンピュータにより選別し、病気の発症メカニズムなどの宝探しをしています。
准教授
バイオインフォマティクス 遺伝的アルゴリズム
免疫アルゴリズム                                              バイオインフォマティクス研究室:当研究室では、現在、ウェーブレット変換とサポートベクトルマシンを応用した遺伝子のプロモータ解析について、研究しています。
准教授
計算機生物学、タンパク質情報学                                              タンパク質情報研究室:近年、生物学で得られるようになった大量のデータをコンピュータで解析し新しいことを発見したいと思い頑張っています。
准教授
生物情報科学                                                  システム生物学研究室:酵素反応の解析を行っています。そのために必要なアプリの開発や、微生物の代謝過程を数式で表現する方法の研究を行っています。
准教授
理論計算機科学                                                理論計算機科学研究室:コンピュータで問題を解くために用いるアルゴリズム(計算方法)とそれに要する計算の手間(計算量)に関する研究しています。
講師
計算機工学 教育工学 計算機科学 情報システム                            情報システム研究室:拡張現実を利用したカード型教材、遊びながら学ぶという療育システムや小型コンピュータを使ったセンサーノードを開発しています。

生命情報化学研究室

生命現象の根幹をなすタンパク質の構造やタンパク質の設計図である遺伝子情報の解析を行っています。近年発達の目覚ましい次世代シーケンサーと呼ばれる機器から得られる膨大なデータを解析し、人間に理解できるかたちに可視化するためには計算機の能力が不可欠です。学部教育でプログラミング技術を身に付けた学生達とともに楽しく研究を進めています。

情報システム研究室

私の研究室では「自身の置かれた環境で、興味ある課題を見出し、工学や心理学などの知識を駆使しながら、その課題を解決する情報システムを設計・開発する」という方針で研究しています。最近では、小学生向けの拡張現実を利用したカード型教材、遊びながら学ぶという療育システムや小型コンピュータを使ったセンサーノードを開発しています。

学科の年間行事予定

2017年度

実施日

行事内容

場所

4月5日 入学式 前橋市民文化会館
4月6日 新入生オリエンテーション 国立赤城青少年交流の家
6月3日 前橋工科大学開学20周年記念講演会 前橋テルサ
7月17日 オープンキャンパス・夏 前橋工科大学
 
8月11日、12日 こども科学教室(参加研究室) 前橋工科大学
8月18日 研究室見学会 前橋工科大学
9月24日 保護者会 前橋工科大学
10月初旬 卒業研究中間発表会 前橋工科大学
10月28日 オープンキャンパス・秋 前橋工科大学
 
年末までに 学科主催・共催の講演会を数回予定 前橋工科大学
 
 
2月下旬 卒業研究発表会 前橋工科大学
 
3月26日 学位記授与式 前橋市民文化会館

在校生・卒業生メッセージ

生命科学、情報技術の基礎から先端技術への応用を試みる

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生命情報学科 4年
name_st_life01.png さん
(私立大阪青凌高等学校出身)

生命情報学科では、生命科学、情報技術の基礎を講義を通して学ぶことができます。私は、両方の知識、技術の基礎を身に付けたかったので、多くの講義を受けました。少人数であることで、教員の方々との距離が近く、理解を深めやすかったです。今は、生命科学についての勉強を進めています。これがやりたいと決まっている人も、別の分野の話を聞いてみると意外な発見があるかもしれません。
また、県外からの学生も多く、すぐに打ち解けることができて、勉強以外の面でも大学生活を満喫しています。一緒に幅広い知識を身に付け、自分の可能性を広げてみませんか。

情報科学と生命科学の2つの分野の融合

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株式会社ジーシーシー 勤務
name_st_life02.png さん
平成29年3月 生命情報学専攻 卒業
(長野県木曽青峰高等学校出身)

生命情報学科は、情報科学と生命科学の2つの分野を学ぶことができる学科です。
私は高校時代、生物に興味を持っていましたが、学ぶ機会がありませんでした。大学で初めて学び、理解を深めていくうちに遺伝性の精神疾患に関するデータの解析に興味を持ったため、生命科学の分野に情報科学を用いて2つの分野を融合し研究しました。そのため、片方の分野に偏らず選択肢の幅を狭めなかったため、地方自治体業務をサポートする有力I T 企業に就職することができました。
情報科学や生命科学に興味のある方にとって、充実した大学生活が送れると思います。

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