このページは、2022年10月に培風館より刊行された書籍「Web連携テキスト バイオインフォマティクス」のWeb連携に相当する部分です。本書は、その大部分が東京大学・大学院農学生命科学研究科に設置されているバイオインフォマティクスの教育プログラムである、アグリバイオインフォマティクス教育研究プログラムの講義内容と密接に関連しています。幅広い内容を取り扱うため、このページは用語説明が中心ですが、カラーの図、例題の解答、演習問題とその解答、コラム、プログラムや文献へのリンクなど豊富な情報を提供しています。本書はこのページの対応する箇所を眺めながら読み進めてもらうことを想定していますのでご注意ください。既出の情報をページ内検索などで探す手間を減らすべく、本文中の出現順に既出の図や数式を再掲するなどの工夫をしています(ただし同一段落内はその限りではありません)。
計7つの章全体として共通しているのは、用語説明、図、例題とその解答(準備中を含む)、文献へのリンクがあることです。現在見えているこれらが本書のWeb連携資料として提供している部分となります。逆にいえば、それ以外はプラスアルファ(おまけ)として提供しているものですので予めご承知おきください。たとえば、演習問題を提供しているのは第3章と第4章のみであり、他章での提供予定はありません。他のプラスアルファ情報としては、データ解析環境Rを用いた実践的なハンズオン資料の提供があげられます(このページの左側1番下の付録という項目のことです)。本書はRを利用した解析内容が多く含まれているため、Rの基礎的な部分でつまずかないようにするのが主目的です。本書をRのハンズオン講義目的で利用したい教員側にとっては、付録の順番で進めるとよいかもしれません。随時更新していますので、是非有効利用していただければ幸いです。
本書は、バイオインフォマティクス分野のステレオタイプなイメージであるオミックス解析を中心とした内容(第1, 2, 3, 5章)だけでなく、分子シミュレーション(第4章)や分子進化(第6章)、そしてフィールドインフォマティクス(第7章)までカバーしています。その一方で、深層学習(deep learning)など流行りのトピックにはあまり踏み込まず、日本では比較的マイナーな粒子群最適化(PSO)というアルゴリズムを第2章で丁寧に解説するなど、日本のバイオインフォマティクス関連の教科書全体として、記載内容の和集合を広げるような位置づけになっているのも特徴といえます。もちろんアグリバイオインフォマティクス教育研究プログラムでは、深層学習を含む機械学習全般や、本書ではほとんど触れていない事柄(たとえばメタゲノム解析、トランスクリプトーム解析、Pythonプログラミングなど)についても幅広くカバーしています(門田ら, 日本乳酸菌学会誌, 2021)。
冒頭部分でも述べていますが、本書はこのページの対応する箇所を眺めながら読み進めてもらうことを想定しています。このページの具体的な利用法として、目的の章・節・項にたどりつくためには、左記の項目名をクリックしていけばよいです。また、たとえば第2章の63ページ目にジャンプしたい場合は、第2章のページに移動したのち"page063"でページ内検索していただければページ番号でも検索できますので目的に応じてご利用ください。このページの用語説明の主なリンク先はWikipedia ("CC BY-SA")です。文献のリンク先は可能な限りPubMedにしています。このページはR Markdownで作成しており、html変換前の元ファイルはindex.Rmdです。本教科書に関する間違いのご指摘、エラーへの遭遇、要望などは、アグリバイオインフォマティクス教育研究プログラムの問い合わせフォームよりお願いいたします。リンク先のカテゴリの項目では、「教科書について」をお選びください。2 working days以内に返事がない場合や、エラーメッセージのスクショなども含めて問い合わせをされたい方は、筆頭編者の門田(koji.kadota@gmail.com)宛てに直接メールしていただいてもかまいません。