Comuptational Biologyのコンテンツ - ryamadaの遺伝学・遺伝統計学メモ

ケンブリッジのcomputational biologyの修士コースの紹介を聞く機会がありました
コースの体系的内容は以下のようになっていました(この他に、研究室配属のInternship)
- Rを使ったScientific Programming
- ゲノム　インフォマティクス
- 構造生物学
- 機能ゲノミクス
- ゲノム配列解析
- 集団遺伝学
- Analysis & Modelling Comorbidities (複数のを併合する)
- システムズ生物学
- ネットワーク生物学
相互の比較がしやすいように並べ替えて、その中身を
Rを使ったScientific Programming
- データ型、スクリプトの書き方、グラフィクス、関数の書き方、ファイルの入出力、ベクトル演算、Numerics(数値計算法？)、デバッグ、再現できるようにする(解析コードの保管？)
ゲノム　インフォマティクス
- いわゆる、ヒトゲノムプロジェクトで、「DNA配列」を決め、その暗号を読むための技術、読んだ意味を乗せるための手法に関して教えられる人が教える内容。「ゲノム配列分野」の人が教えられる内容。シークエンスのアセンブル、アラインメント、アノテーション、多型、そのデータベース
ゲノム配列解析
- 配列解析・配列推測に関わる、アルゴリズムを専門にしている人が教えられる内容。次世代シークエンサーデータを取り扱ったりする(確率モデル、マルコフ連鎖、HMM、HMMに基づく推定、Viterbi、Baum-Welch)
集団遺伝学
- 集団遺伝学・進化理論生物学をやっている人が教えられる内容(変異、組み換え、遺伝的浮動、淘汰、種間配列比較、がん細胞の集団遺伝学)
機能ゲノミクス
- 体系的発現解析を中心に、シークエンサーベースの発現解析もできる人が教えられる内容。マイクロアレイ発言解析データ、データハンドリング・QC、Differential expression、イルミナとアフィ、aCGH、タイリングアレイ、SNP/CNV、ChIP-chip、Dimension-reduction、クラスタリング、メタアナリシス、生存解析、リシークエンシング
構造生物学
- タンパク質の解析一般。X線結晶解析、NMR、たんぱく構造予測、エネルギー最小化、分子動態、たんぱく折りたたみ・凝集、プロテオミクス、翻訳後修飾
システムズ生物学
- グラフ・ネットワークでデータを取り扱う人が教えられる内容(制御ネットワーク検出、逆問題、スケールフリーネットワーク、制御回路、状態推移モデル、有限分子数での反応系なども)
ネットワーク生物学
- 対象物がネットワークを構成しているものとして、それを見出すことを前提にしたアプローチをしている人が教えられる内容。システムズ生物学とかぶる部分もあるが、システムズの方が「ネットワークであることによって生じる機能」「ネットワークの構造に立ち現れる特性」を目指すのに対して、ネットワーク生物学の方は要素の組の検出などに特化？
Analysis & Modelling Comorbidities (複数のを併合する)
- いろいろな解析層の切り口を総動員して、生物モデルを組む