生命科学データ解析を支える情報技術

（概要）遺伝子配列解読装置のハイスループット化にともない，膨大な量の生命科学データが生み出されています。このデータはオープンデータとして提供されており，利活用ははじまったばかりです。この生命科学データを解析することによって，将来がんになりやすいかどうかはある程度予測可能になっています。たとえば2013年アンジェリーナ・ジョリーによる「乳がん予防のための乳房切除」が話題となったことは記憶に新しいでしょう。このように得られたDNA配列がどういった特徴を持っているかデータベースに登録されたデータと照合していち早く治療方針を決める時代がきています。生命科学データ解析では，最新の技術が応用されていることはあまり知られていません。本書では，エンジニアに向けて生命科学データを扱う技術の面白さとバイオインフォマティクスのいまをやさしく解説します。（こんな方におすすめ）・バイオインフォマティクスに興味のあるエンジニア（目次）第1章 生命科学データ解析入門1.1 DNAと遺伝情報1.2 生命科学とエンジニアリング1.3 DNA配列データ形式と解析方法第2章 解析環境の構築2.1 解析環境を構築する必要性2.2 Rでの環境構築：Bioconductor2.3 Bioconda2.4 Homebrew2.5 Dockerの利用2.6 GitHubの利用2.7 GUIによる利用2.8 遺伝子発現データ解析の実際第3章 データベース3.1 生命科学分野におけるデータベースの利用3.2 生命科学分野のデータベース構築技術3.3 半構造型データ3.4 MongoDB第4章 テキストマイニング4.1 生命科学とテキストマイニング4.2 生命科学分野の最新のデータ表現方法4.3 英語論文データ4.4 日本語論文データ第5章 クラウド利用の実際5.1 クラウドとオンプレ環境5.2 クラウド環境を使用したゲノム解析環境の構築例5.3 クラウド環境を活用するにあたっての課題第6章 データ可視化6.1 生命科学データにおける可視化の重要性6.2 ゲノムブラウザによる配列データの可視化6.3 Cytoscapeによるグラフデータの可視化6.4 探索的なデータ可視化