Syllabus data
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Teacher name ： 尾嶋 拓
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Course Title
生体高分子計算科学論
Course Title in English
Course Type
-
物質科学専攻・物質基礎解析学・選択科目
生命科学専攻・生体物質機能解析学・選択科目 Eligible Students
Graduate School of Science
Target Grade
1Year
Course Numbering Code
HSSML5MCA1
Credits
2.00Credits
The course numbering code represents the faculty managing the subject, the department of the target students, and the education category (liberal arts / specialized course). For detailed information, please download the separate manual from the upper right 'question mark'.
Type of Class
講義 (Lecture)
Eligible Year/Semester
Fall semester 2026
(Fall semester)
Instructor
尾嶋 拓
Affiliation
理学研究科
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
9
Office Hours and Location
金曜日10：00-12：00
研究棟604室または709室 Contact
メールアドレス
oshima@sci.u-hyogo.ac.jp Corresponding Diploma Policy
A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.
Corresponding Undergraduate School DP
ー
Corresponding Graduate School DP
1◎／4〇／6〇
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course
Ability to keep polishing
Course Objectives and Learning Outcome
【講義目的】
分子動力学シミュレーションは分子運動を厳密に予測することで、実験で直接的に得ることが難しい物質内部の情報を原子レベルで取得することができる。生物はタンパク質やDNAなどの生体高分子からできており、原子レベルではそれらが物理・化学の法則にしたがって働くことで生命活動が営まれており、それらの分子メカニズムの解明に分子動力学シミュレーションは利用されている。また、計算機を用いた医薬開発や材料開発等の応用研究でも利用されており、現在では様々な分野で必要とされる技術となっている。本講義では、分子動力学シミュレーションの基礎・応用を修得することを目的とし、スーパーコンピュータ等を用いた分子メカニズムの解明および創薬応用に向けた最新の取り組みについても理解し、その価値を的確に判断できるようになる。生体高分子を例として扱うが、本講義で習得する知識・技術は高分子材料等へもそのまま応用可能である。 【到達目標】 1)生体高分子の分子動力学シミュレーションの基礎を理解し、その概要を説明できるようになる。 2)計算科学の創薬応用の現状を理解し、その概要を説明できるようになる。 3)既存のシミュレーションシステムを使って簡単な分子を対象にしたシミュレーションを実施できるようになる。 Subtitle and Keywords of the Class
分子動力学シミュレーション、スーパーコンピューター、創薬応用
Course Overview and Schedule
【講義内容】
本講義では最初に生体高分子の基礎知識を理解し、次いで分子動力学シミュレーションの基礎および応用を学ぶ。具体例を通して計算科学の創薬への応用を学ぶ。実際にスーパーコンピュータを用いてタンパク質の分子動力学シミュレーションを実践する。 【授業計画】 1. 生体高分子の計算科学概要 2. 生体高分子の生物物理 3. 分子動力学シミュレーションの基礎（その1） 4. 分子動力学シミュレーションの基礎（その2） 5. 分子動力学シミュレーションの基礎（その3） 6. 分子動力学シミュレーションの基礎（その4） 7. 自由エネルギー計算法（その1） 8. 自由エネルギー計算法（その2） 9. 自由エネルギー計算法（その3） 10. 創薬への応用 11. スパコンを用いたシミュレーション1（スパコンへのログイン、Linuxの使い方の学習） 12. スパコンを用いたシミュレーション2（シミュレーションソフトのインストール） 13. スパコンを用いたシミュレーション3（生体高分子システムの準備） 14. スパコンを用いたシミュレーション4（分子動力学計算の実行） 15. まとめ レポート提出 ※パソコンの利用：講義後半のスパコン利用時に使用予定 ※この科目は毎週2コマ実施するため、授業期間は10〜12月となる In-person/Remote Classification
In-person
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
・対面授業のみ
・遠隔授業単位上限の適用を受けない Uses of Generative AI
Limited permission for use
Precautions for using Generative AI
生成AIの利用にあたっては『本学の教育における生成AIの取扱いについて（学生向け）』の記載内容について留意すること。
この授業においては、以下の範囲において、生成AIの利用を許可し、これ以外の範囲での利用は禁止する。生成AIの利用については担当教員の指示に従うこと。教員が認める範囲を超えて生成AIを利用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。生成AIの出力した内容について、事実関係の確認や出典・参考文献を確認・追記することが重要である。また、生成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ならない。 利用可の範囲：講義資料の要約 Textbook
なし
References
神谷成敏、肥後順一、福西快文、中村春木 著：タンパク質計算科学、共立出版
松林伸幸 編：分子動力学シミュレーションの基礎理論、東京化学同人 など Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
【復習】
講義内容の理解を深め定着させるために配付資料や講義ノートを読み直し（30ｈ）、スーパーコンピュータでのシミュレーションの実施（4回、30ｈ） Contents of Active Learning
採用しない
Grading Criteria and Methods
【成績評価の基準】
生体高分子の計算科学・分子シミュレーションを理解し、活用できる者については、講義目的・到達目標に記載する能力（知識・技能、思考力、判断力、表現力等）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】 レポート 100% 発表内容、実技等を基準として、総合的に評価する。 How to Disclose Assignments and Exam Results
レポート課題は、ユニバーサルパスポートで提示する。クラスプロファイル機能を使って講評を返す。
Precautions and Requirements for Course Registration
Practical Education
該当しない
Remarks
In cases where any differences arise between the English version and the original Japanese version, the Japanese version shall prevail as the official authoritative version.
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