| 授業科目名 | 医療データサイエンス特論・演習(99PA012) | 授業科目名(英） | |
| 教員名 | 緒方 浩二,相良 英憲 | ||
| 開講年度学期 | 2025年度 前期 | ||
| 曜日時限 | 水曜1限 | ||
| 開講学科 | 大学院 薬学研究科薬学専攻 | ||
| 単位 | 2.0 | 学年 | 2年 |
| 科目区分・授業形態 | 専門科目 講義・演習 | 単位区分 | 選択 |
| 授業概要 | 医療現場のIT化に伴い様々な医療データが蓄積されている。これらのデータを解析することにより、データ内に隠れていた新たな情報を見出し、医療の進歩に貢献している。本科目においては、医療データ解析に必要な解析技術を理解し、それらの技術の習得を目的とする。特に、多変量解析、及び、機械学習、深層学習などの統計、及び、データ解析技術を実際の例を交えて説明を行う。更に、実際のデータを解析することによりデータ解析の演習を行う。 本授業は面接授業により行う。なお、社会人教育プログラムでは、面接授業と遠隔授業を併用したハイフレックス型（対面・同期オンライン・非同期オンライン）により実施する。 |
| 達成目標 | 医療データに関して、目的に応じた解析方法の選択ができ、実際に解析ができるようになる。そのためにRなどの統計解析ソフトのスクリプトの作成ができるようになる。更に、深層学習などの機械学習の基礎を学び、それらを用いたデータ解析が出来るようになる。 |
| DPとの関連性 | |
| 成績評価方法 | 提出されたレポートや演習課題により評価を行う。 |
| 教科書 | 必要に応じ逐次授業内で紹介する。 |
| 参考書 | ゼロから作る Deep Learning 斎藤 康毅 著、オライリー ゼロから作る Phython 機械学習 プログラミング入門 八谷 大岳 著、講談社 必要に応じ逐次授業内で紹介する。 |
| 履修上の注意 | 本学では「1単位の授業科目を45時間の学修を必要とする内容をもって構成することを標準とする」と定めており、受講15時間に加えて30時間をかけて予習・復習を行うこととしています。従って、時間をかけて予習・復習に取組んでください。具体的には、教科書の次回の授業範囲（指定教科書にない範囲の場合には配布資料）に予め目を通し、難しいと感じる部分を明確にしておいてください。 |
| 授業計画 | 第１回 教育課程における本授業の位置付け、授業の概要、学習・教育到達目標を理解する。 ・医療ビッグデータ解析概要 （緒方） ビッグデータ解析の方法・概要を理解する。 第２回 ・統計ソフトの基礎（１） （相良） 統計ソフトの基本的な操作を理解する 第３回 ・統計ソフトの基礎（２） （相良） 統計ソフトのスクリプトを用いた解析を理解する。 第４回 ・多変量解析（１） （相良） 重回帰分析を理解する 第５回 ・多変量解析（２） （相良） ロジスティック解析を理解する 第６回 ・多変量解析（３） （相良） クラスタ解析を理解する 第７回 ・解析実習 実データを用いた実践と解説（１） （相良） 第８回 ・解析実習 実データを用いた実践と解説（２） （相良） 第９回 ・機械学習 （緒方） 機械学習に用いられている方法を理解する 第10回 ・深層学習（１） （緒方） 深層学習の基礎を理解する 第11回 ・深層学習（２） （緒方） 深層学習による画像解析について理解する 第12回 ・生成AI （緒方） 研究に関連する生成AIのアプリケーションを用いた演習 第13回 ・解析実習 実データを用いた実践と解説（３） （緒方） 第14回 ・解析実習 実データを用いた実践と解説（４） （緒方） 第15回 ・発表 解析実習で行った課題の結果を発表する （緒方・相良） |
| 注意 |
| 授業科目名 | データサイエンス演習1（コンピュータ演習1）(99F3081) | 授業科目名(英） | Exercises of Computer 1 |
| 教員名 | 兼安 洋乃 | ||
| 開講年度学期 | 2025年度 前期 | ||
| 曜日時限 | 木曜3限 | ||
| 開講学科 | 工学部 応用化学科 | ||
| 単位 | 2.0 | 学年 | 1年 |
| 科目区分・授業形態 | 基礎科目(基幹基礎) 講義・演習 教職課程 【科目】 教育職員免許法施行規則(第66条の6)に定める科目 【施行規則に定める科目区分又は事項等】 情報機器の操作 | 単位区分 | 必修 |
| 授業概要 | 本講義では，Microsoft Office365のWord、Excel、PowerPoint等を活用し、工学で必要とされるデータサイエンスの基礎的素養を演習を通して習得する。又、データサイエンスやAIの活用事例を学んでいく。情報リテラシーとして、ネットワーク使用上の情報モラル・セキュリティ（知的財産、個人情報保護、マナー、データ･AI活用時の留意事項）など、情報化社会で必要と成る知識を学ぶ。 |
| 達成目標 | 以下の項目を達成することにより、工学で必要とされるデータサイエンスに関する基礎的素養と、情報技術に関する知識と応用力と情報を利用したデザイン能力、そして自主的に学習できる能力を養う。 ・Word…パソコン上で簡単な文書を入力し、文字修飾、図形描画／挿入、表作成など、体裁を整えることができる。 ・Excel…四則計算とデータサイエンスに必要な関数計算ができる。 表の作成、文字フォント／サイズの変更、罫線の設定、入力したデータからグラフの作成ができる。 ・PowerPoint･･･プレゼンテーションのスライドが作成できる。 ・基礎的なプログラミングができる。 ・実験レポートなどをPCで作成し、印刷することができる。 |
| DPとの関連性 | DP1： DP2：◎ DP3： DP4： DP5： DP6：◯ |
| 成績評価方法 | レポート : 20 演習・小問 : 80 達成目標事項についての演習・小問、レポートを行い、その成績の合計に応じて以下のように評価 を与える。 S:90～100点、A:80～89点、B:70～79点、C:60～69点、D:59点以下 不合格 再試験 : 無 レポートは、以下を考慮して評価する。 基礎的な知識・技能 : 10 思考力・判断力・表現力等の能力 : 5 意欲・取り組む姿勢 : 5 演習・小問は、以下を考慮して評価する。 基礎的な知識・技能 : 50 思考力・判断力・表現力等の能力 : 10 意欲・取り組む姿勢 : 20 |
| 教科書 | 「AIデータサイエンスリテラシー」吉岡剛志ら（技術評論社） その他にも授業で授業資料を配布。 |
| 参考書 | 「大学生のための レポート・卒論で困らないワード/パワポ/エクセルのコツ」加藤 瑞貴ら（秀和システム） 「学生のためのかんたんWord/Excel/PowerPoint入門」松下 考太郎ら (技術評論社) |
| 履修上の注意 | ・実習室にあるPC、及び各自のノートPCを用いて授業を進める。 ・毎回の授業で課題を与え、演習・小問、レポートとして評価する。 ・本科目はJABEEの必修科目である。 ・学習支援として、「学習サポート教室」や「ピアサポーター」を積極的に活用することを推奨す る。 |
| 授業計画 | 1回 ガイダンス、大学のコンピュータ環境 学内コンピュータ環境の説明、ログイン・ログアウト、パスワード設定、UNIPA、Moodle、電子メ ールの利用。 [授業外学習] 大学のコンピュータ実習室のPCの基本操作を確認する。Moodleから各科目の講義資料の閲覧や課題提出ができるようにする。 2回 情報モラル、情報セキリティ 情報社会におけるルールやマナーなど情報モラルを身に付けるとともに、情報セキュリティについ て [授業外学習] 情報モラル、情報セキリティテストを実施。 3回 Microsoft365:設定と基本 パソコンの基本操作、ブラウザ、Zoomの使い方を学ぶ。ネットワーク設定、Microsoft365のインストール。 [授業外学習] Moodle上の課題解説を予習・復習する。 4回 Word(1):文章とレポートの形式 簡単な文章の入力、書式の設定。 [授業外学習] Moodle上の課題解説を予習・復習する。 5回 Word(2):図形や図、表、校正ツール、レポートへの活用 実験レポートの作成。 [授業外学習] Moodle上の課題解説を予習・復習する。Wordの機能を理解し、使用できるようにする。 6回 Excel(1):演算と統計 表の作成、データ入力、基本的な四則演算など。 [授業外学習] Moodle上の課題解説を予習・復習する。 7回 Excel(2):データを用いた表とグラフ 棒グラフ、円グラフ、折れ線グラフ、散布図、レーダーチャート、複合グラフの作成。 [授業外学習] Moodle上の課題解説を予習・復習する。 8回 Excel(3):データサイエンスに必要な関数; データ処理とグラフ化 標準偏差、相関係数など、データ処理に必要な関数、データのソート、抽出、ランキング、グラフ 化(散布図)。 [授業外学習] Moodle上の課題解説を予習・復習する。Excelの機能を理解し、使用できるようにする。 9回 WordとExcelの応用(1):実験レポートの作成 WordとExcelを使い、実験レポートの作成。 [授業外学習] Moodle上の課題解説を予習・復習する。 10回 WordとExcelの応用(2):実験レポートの作成 WordとExcelを使い、実験レポートの作成。 [授業外学習] Moodle上の課題解説を予習・復習する。 11回 PowerPoint(1):図の作成 PowerPointの図形描画機能を用いて、実験装置などの簡単な模式図を作成。 [授業外学習] PowerPointの図形描画機能を使用してみる。Moodle上の課題解説を予習・復習する。 12回 PowerPoint(2):プレゼンテーションの基本 プレゼンテーションの形式、方法について学び、フォント、スライドマスター、ノートなどを使用 して発表用スライドを作成する。 [授業外学習] Moodle上の課題解説を予習・復習する。 13回 プログラミング言語とフローチャート アルゴリズム、プログラム言語、処理の構造について学ぶ。Power Pointでフローチャートを記述し、プログラム手順を明確化する。 [授業外学習] Moodle上の課題解説を予習・復習する。 14回 プログラミングの基礎:変数、四則演算 変数、四則演算、データ型、関数について学ぶ。 [授業外学習] Moodle上の課題解説を予習・復習する。 15回 総合演習:これまでのスキルを総合活用した応用課題 実験レポートの作成。 [授業外学習] Moodle上の課題解説を予習・復習する。 16回 質問、講評 |
| 注意 | Googleのアカウントを取得しておくこと。 |
| 授業名 | 物理学実験(99F3070) | 授業名（英） | Experiments in Physics |
| 教員名 | 笠置 映寛,見山 友裕,金田 和博,木村 良一,岸本 功,吉井 涼輔 | ||
| 開講年度学期 | 2025年度 前期 | ||
| 曜日時限 | 月曜4限、月曜5限 | ||
| 開講学科 | 工学部 応用化学科 | ||
| 単位 | 2.0 | 学年 | 1年 |
| 区分 | 基礎科目(基幹基礎) 実験 教職課程 【科目】 教科及び教科の指導法に関する科目 【施行規則に定める科目区分又は事項等】 物理学実験（コンピュータ活用を含む。） | 課程 | 必修 |
| 概要 | 自然現象を観測・体感し、自然に働きかけてその変化を精査する姿勢は、どの工学分野を学ぶ諸君 にとっても必要である。この授業では、工学の基礎となる典型的な物理現象に注目し、その背景とな る原理・法則を実験をとおして検証し、理解する。併せて、各種物理量の計測・記録・計算・解析の 実習を行い、実験に関連する基本的マナーを習得する。グラフの作成方法や実験報告書の書き方を指 導する。 |
| 達成目標 | ・物理現象を体感し、関連教科に対する理解が深まる。 ・長さ・質量・時間・電圧・電流の汎用計器の使用法が身につく。 ・測定条件や測定値などを実験ノートに記入する基本的な習慣が身につく。 ・測定誤差を考慮した計算ができ、実験結果に対する信頼性を評価できるようになる。 ・数式や図表を用いた報告書の書き方が身につき、実験の成果を文書で発表できるようになる。 ・実験を通し、自然科学についてより実践的に学びながら、化学の専門分野へ発展できる能力を身につける。また、与えられた制約の下で計画的に実験を行い、チームで仕事をするための能力、報告書を作成する技術、実験結果から問題を発見・考察する基礎的な能力を養う。 |
| 学習教育目標 | 目標(A) 広い視野での社会観と責任能力を持つ技術者の養成 ： 目標(B) コミュニケーション能力の養成 ： 目標(C) 数学、自然科学、情報技術の知識の習得 ： ○ 目標(D) 化学の実験的技術と計画的実践力の習得 ： ◎ 目標(E) 化学の専門的知識と応用力の習得 ： 目標(F) デザイン能力とチームワーク力の養成 ： |
| 成績評価方法 | レポート ：100点 実験は6回行い，すべての実験に対してレポートを提出する。 各レポートは10点満点で採点し，その採点基準は，参加姿勢4点，レポートの体裁2点，グラフの完成度2点，考察の内容2点とする。 実験の実施およびデータの解析を行うために必要な知識を獲得するための実習を6回行い，それぞれに対してレポートを提出する。 各レポートは5点満点で採点する。 計12回のレポートの点数を合計し，100点満点に換算し，成績評価とする。 S：90～100点、A：80～89点、B：70～79点、C：60～69点、D：59点以下 不合格 再試験：無 |
| 教科書 | 授業内で指示します。 |
| 参考書 | |
| 履修上の注意 | すべての実験・実習に参加し、レポートを提出することが必要である。 基本的に２名の受講者が１組となり、掲げる実験・実習を２週ごとに１テーマづつ実施する。 実験を実施しない週は実習を行う。 各実習日の実験テーマおよび担当教員は、所定の掲示板にて周知するとともに初回のガイダンス時にも伝達する。 実習の内容についても、所定の掲示板にて周知するとともに初回のガイダンス時にも伝達する。 |
| 授業計画 | 実験テーマ ・太陽電池 電圧計・電流計の使い方を理解し、太陽電池の電流電圧特性を測定する ・弦の振動と定常波 弦の固有振動の観察と弦の密度・張力の測定および波の伝播速度の解析 ・フックの法則と単振動 フックの法則に基づくばね定数の測定および振動周期に基づくばね定数の測定 ・力学法則 等速直線運動および等加速度運動の測定と解析 ・ジュール熱 水熱量計を用いて、直流回路の電流による熱作用の測定・解析をする ・棒磁石の落下と電磁誘導 円形コイルの磁束変化に伴う電磁誘導現象の観察と 永久磁石の落下速度と誘導電圧・誘導電流の関係解析 実習テーマ 1回目: グラフの描き方 データ可視化の基礎を学ぶ 2回目: 最小二乗法と誤差論 データ解析の基礎として、誤差の考え方とその取り扱い方を学ぶ 3回目: 寸法測定工具の使い方 寸法測定工具の使用方法の学習を通して実験における精密測定の基礎を学ぶ 4回目: PCでのプレゼン資料の作成 PCでのプレゼン資料の作成と研究結果を共有する際の注意点などを学ぶ 5回目: ガンマ線測定データの簡単な解析 実際のガンマ線測定データの解析を通してデータを起点としたものの見方を学ぶ 6回目: コンピュータシミュレーション 実験データの理解・現象の予測のために仮説を立てシミュレーションを行うという一連の流れを学ぶ |
| 注意 |
| 授業科目名 | バイオ・ケモインフォマティクス(99P4303) | 授業科目名(英） | Bio/chemoinformatics |
| 教員名 | 畠山 允,緒方 浩二 | ||
| 開講年度学期 | 2025年度 前期 | ||
| 曜日時限 | 月曜2限 | ||
| 開講学科 | 薬学部薬学科 | ||
| 単位 | 2.0 | 学年 | 3年 |
| 科目区分・授業形態 | 専門科目 講義・演習 | 単位区分 | 選択 |
| 授業概要 | 近年、大量のゲノム情報が容易に得られるようになってきた。それらの情報から生物学的な意味を抽出することが求められ、バイオインフォマティクスの重要性が注目されている。遺伝子情報は核酸の配列というデジタル情報に近い性格を持つために、コンピューターとの親和性が高い。さらにマイクロアレイなどの網羅的な解析技術の発展に伴って、遺伝子発現の解析、大量のデータを視覚的に表現する手法などが重要になってきている。また、塩基配列から翻訳されるアミノ酸配列の解析は蛋白質の機能や構造を理解する上で必要不可欠である。一方、ケモインフォマティクスはコンピューターと情報化技術を用いて、化学領域の問題に適用する方法論であり、医薬品化学の創薬研究過程で利用されている（創薬インフォマティクス）。本講義では両方のインフォマティクスを学習する。 【実務経験教員による授業】 本科目の担当教員である緒方は2002年～2005年の３年間ゾイジーン株式会社（三菱化学から出向）にてバイオインフォマティクス部門に１年半在籍し、新規アミノ酸配列の機能予測やオーソログ解析などを行った。また、分子設計グループに属しているときは、構造未知の標的蛋白質の構造を予測し、その構造に高い親和性を持つ化合物の検索を行ったり、標的蛋白質に特異的に結合する化合物とその類似化合物を集めた化合物データベースの作成などの業務を行っていた。これらの経験から実践に即した講義を行う予定である。 |
| 達成目標 | バイオインフォマティクスにおける最近のトピック、及び、インシリコ創薬の工程（ターゲット探索から蛋白質・リガンドドッキング、ターゲット特異的な化合物データベースの作成まで）で実際に使用されている情報科学や物理化学に基づく方法を理解する。具体的な目標は以下のとおりである。 (1) 疾患に対する標的蛋白質の選択の方法について理解する。 (2) 配列解析について理解する。 (3) 蛋白質立体構造とその機能の関係を理解する。 (4) ホモロジーモデリング法を用いた蛋白質立体構造予測法を理解する。 (5) 化合物の記述子とその利用に関して理解する。 (6) 化合物の情報科学的な解析法について理解する。 |
| DPとの関連性 | DP1-1： DP1-2： DP1-3： DP2-1：◎ DP2-2：◎ DP2-3：△ DP3-1：△ DP3-2：△ DP4-1： DP4-2： |
| 成績評価方法 | 成績評価方法は、講義に関する演習・小問とレポートの合計点（100点満点換算）より判定する。具体的には、 ◎演習・小問：50点 各回講義の内容に沿った演習・小問を課し、各回講義10点を上限に点数を付ける。 ただし、講義内容を考慮して演習・小問を課さない回もあり、その際はレポートのみで評価する。 演習・小問の総合点数は （合計点）÷（10×演習・小問の回数）×50 で算出する。 ◎レポート：50点 ・各回講義の内容に沿った課題のレポートを課す。 ・１課題満点を１０点とする。 ・内容に関わらず、提出期限内に出された課題すべてに回答したものは５点とする。 ・提出の遅延は２日毎に１点減点していく。減点の最大は５点とする。 ・レポートの内容に応じて、残り５点を配分する。 （レポート内容の評価は別途ルーブリックを用いる） ・レポートの点数は （合計点数）÷（10×レポートの回数）×50 とする。 合計点に応じて以下のように評価を与える。 S：90～100点、A：80～89点、B：70～79点、C：60～69点、D：59点以下 不合格 再試験：無 |
| 教科書 | 必要に応じて適宜資料を配布する。 |
| 参考書 | 講義毎に参考書、又は、参考文献の紹介を行う。 |
| 履修上の注意 | 本科目は、個人のPCを用いた演習形式で講義を進めていく予定である。従って、必要に応じて授業が始まる前にソフトウェアのダウンロード、又は、インストールを要求することがある。ソフトウェアの操作はGUIを用いるものやコマンドラインからコマンドをタイプするものがあるので、Windowsの最小限の操作法とワープロが打てる程度のタイピングスキルを必要とする。科目間の繋がりはカリキュラムツリーを参照すること。 |
| 授業計画 | Structure Based Drug Design 概論 ・ターゲット蛋白質の決定から薬の設計までの大きな流れを理解する。 ・講義で用いるソフトウェアのインストールを行う。 データベースの利用 ・生命科学におけるデータベースのアクセス法などを習得する。 トランスクリプトミクス概論 ・遺伝子転写産物の網羅的な解析法を理解し、マイクロアレイ解析アプリケーションの使用法を習得する。 プロテオミクス概論 ・蛋白質の網羅的な解析法を理解し、蛋白質相互作用に関する分析用アプリケーションの使用法を習得する。 配列解析の方法とその応用 ・ホモロジー検索の方法を理解し、ホモロジー検索が出来るようになる。 配列解析の方法とその応用 ・動的計画法を応用したアライメント法を理解し、アライメントソフトウェアの使用法を習得する。 配列解析の方法とその応用 ・系統樹を作成するアプリケーションの使用法を習得する。 蛋白質の立体構造（１） ・Protein Data Bankへのアクセスの方法 ・コンピュータグラフィックス（CG)を用いた蛋白質の表示 蛋白質の立体構造（２） ・蛋白質の二次構造 ・蛋白質のドメイン ・蛋白質のフォールディング 蛋白質の配列と立体構造の関係 ・配列の類似性と構造の類似性の関係 ・構造の類似性と機能の関係 蛋白質立体構造の予測 ・類縁蛋白質構造の保存性の立体構造予測への利用 ・類縁蛋白質の情報を利用しいた蛋白質の立体構造の予測 ケモインフォマティクス概論 ・ケモインフォマティクスの基本的な内容や考え方を学習する。 化学物質のデータ表現 ・コンピューターによる取り扱いに適した化学物質データの記法を理解し、データ操作用アプリケーションの使用法について習得する。 化学物質の類似性解析（１） ・様々な化学物質について類似性を評価する考え方を理解し、解析用アプリケーションの使用法を習得する。 化学物質の類似性解析（２） ・主成分分析などを利用した発展的な分析法を理解し、解析用アプリケーションを習得する。 |
| 注意 | それぞれの講義で使用する資料を講義の前日をめどにMoodle上にアップするので、各自でダウンロードし印刷もしくはPC/タブレット等で内容を確認しておくこと。不明な点や分からないことがあれば遠慮なく担当教員に尋ねること。業務状況によりますが必ず対応します。 尚、授業の担当・順番及び講義内容は進行度等によって変更することがある。その際は教官より適宜指示を行う。 |
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