シラバス情報

授業科目名
生命科学特別講義
(英語名)
Recent Progress in Life Science
科目区分
専門基礎科目(専門関連科目)
対象学生
理学部
学年
2年
ナンバリングコード
HSSBA2MCA1
単位数
1.0単位
ナンバリングコードは授業科目を管理する部局、学科、教養専門の別を表します。詳細は右上の?から別途マニュアルをダウンロードしてご確認ください。
授業の形態
講義 (Lecture)
開講時期
2024年度前期
(Spring semester)
担当教員
緒方 英明、玉田 太郎
所属
非常勤講師
授業での使用言語
日本語
関連するSDGs目標
目標4
オフィスアワー・場所
講義終了後、講義室にて
連絡先

対応するディプロマ・ポリシー(DP)・教職課程の学修目標
二重丸は最も関連するDP番号を、丸は関連するDPを示します。
学部DP
2◎/11◎/12◎
研究科DP
全学DP
教職課程の学修目標

講義目的・到達目標

生命現象の多くは様々なタンパク質の働きによって制御されている。タンパク質の立体構造に基づいて、タンパク質の機能を原子のレベルで説明できる力を習得することが講義の目的である。

講師は複数の構造解析手法、特に中性子を用いたタンパク質の立体構造解析に関する研究を展開している。また、民間企業において構造解析と構造情報を利用した創薬研究に従事した経験を有している。講義ではこれらの研究内容を、歴史的背景から最新の成果までを概説する。履修者は複数のタンパク質構造解析手法を学び、タンパク質に関する知識を習得・活用して、立体構造を用いたタンパク質の機能の理解と構造情報を利用した応用展開の詳細を説明できるようになることを目指す。


授業のサブタイトル・キーワード
タンパク質、中性子、構造情報利用
講義内容・授業計画
1講 タンパク質の基礎
2講 構造生物学の歴史
3講 複数の構造解析手法
4講 中性子の特徴
5講 中性子構造解析の実際
6講 構造情報の利用-1
7講 構造情報の利用-2
8講 振り返りとまとめ

[生成系AIの利用] 生成系AIの利用については教員の指示に従うこと。生成系AIによる出力結果をそのまま課題レポートとして提出してはいけない。生成系AIによる出力をそのまま提出したことが判明した場合は単位を認定しない、又は認定を取り消すことがある。
教科書
必要があれば当日配布する。
参考文献
なし
事前・事後学習(予習・復習)の内容・時間の目安
レポート作成(15h)、講義内容の理解を深め定着させるための教材を読み直し(15h)
アクティブ・ラーニングの内容
簡単な質疑応答、グルーピング活動を行う。
成績評価の基準・方法

【成績評価の基準】

講義目的・到達目標に記載する能力の到達度に基づき、S(90点以上), A(80点以上), B(70点以上), C(60点以上)による成績評価のうえ、単位を付与する。

【成績評価の方法】

講義への参加(出席と発表)(60%)とレポート(40%)によって評価する。
課題・試験結果の開示方法
問い合わせがあった場合は個別に対応する。
履修上の注意・履修要件
実践的教育
該当しない
備考
英語版と日本語版との間に内容の相違が生じた場合は、日本語版を優先するものとします。