ゲノム配列解析と検査のトレーニングコース

これは実践的なワークショップで、バイオインフォマティクスの基本を紹介します。分子生物学に関する基礎的な生物学的バックグラウンドと知識を持つ人々向けに設計されており、計算ツールを使用して生物学データを処理し操作する方法を学びたい人に適しています。特に以下の方々を対象としています:

• タンパク質、RNA、DNAなどの生物大分子について実験室で研究している研究者。
• 専門分野が生物学ではないものの、生物学データを取り扱う必要がある科学者。
• 新しい製品（例：医薬品）の導入に関わるマネージャーで、現代のバイオインフォマティクスについて知識を広げたい人。
• 生物学分子を取り扱うプログラムを書く予定のプログラマー。

このコースは理論的パートと実践的パートに分かれています。講義では、単純な実習、クイズ、テストが交えて行われ、受講者が概念を理解していることを確認します。

トレーニング中には、生物学データ分析の基本的な側面すべてをカバーするガイドラインツアーをご提供します。このワークショップは、バイオインフォマティクスとその多様な側面に触れられる絶好の機会です！終了時には、どんな基本的なバイオインフォマティクス問題でも対処できるようになります。必要なデータの入手方法、関連情報の取得方法、基礎ソフトウェアやアルゴリズムの動作方法を理解することができるでしょう。私たちの目指すところは、生物学データの理解を容易にすることです。

コース終了時には、バイオインフォマティクスツールを使用して生物学データを操作できるようになります。

Good Clinical Practice (GCP)は、人間被験者を対象とした臨床研究のためのガイドラインのセットです。GCPは、臨床試験の設計、実施、モニタリング、記録、分析、および報告に関する国際基準として機能します。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者は人間被験者を対象とした臨床試験や研究におけるGood Clinical Practice (GCP)の最も重要なガイドラインと基本的な原則を学びます。本コースは異なるGCP領域の概要を提供しますが、特に国際調和会議(ICH)を中心とする新薬およびバイオ製剤に関するGCPに若干の重点を置きます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります:

• 国際調和会議(ICH)に基づく新薬およびバイオ製剤の臨床試験におけるGCPの基本的な原則を理解する
• GCPで定められたガイドラインを自らの臨床研究や試験に適用する

対象者

• 臨床研究者
• 臨床研究専門家
• 医療・保健専門家
• 臨床試験支援スタッフ
• 研究開発スタッフ

コースの形式

• 講義、ディスカッション、演習、および実践的な練習を組み合わせたもの

微生物ゲノミクスとメタゲノミクスは、配列技術と計算解析を組み合わせて微生物コミュニティのプロファイルを作成し、ゲノムを特徴付け、抗生物質耐性などの機能特性を検出します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、微生物ゲノミクスとメタゲノム配列データの実践的な解析を希望する初心者から中級レベルの研究者やバイオインフォマティシャンを対象としています。

このトレーニングが終了した際、参加者は以下のことを行えるようになります：

• 微生物ゲノミクスで使用される一般的な配列ワークフローと主要なファイル形式を説明する。
• 生のNGSリードの品質管理と前処理を行う。
• マーカーに基づくアプローチやk-merアプローチを使用して系統群プロファイリングを行う。
• 微生物ゲノムとプラズミドの組み立てと注釈を行う。
• SNPを検出し、系統樹を作成し、集団構造を解釈する。
• 抗生物質耐性遺伝子を予測し、機能プロファイルを要約する。
• Conda、Docker、およびノートブックベースのレポートを使用して再現可能なワークフローを実装する。

コース形式

• 概念とツールの紹介（20%）
• 例データセットを使用した実践的なセッション（60%）
• メソッドを自身のデータに適用するためのオープンディスカッションとガイダンス分析（20%）

コースのカスタマイズオプション

• 臨床、環境、または産業メタゲノミクスに焦点を当てたカスタマイズされたワークショップをご希望の場合は、お問い合わせください。

この講師主導型のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、ナノサイエンスとその応用について基礎を学びたい科学者や関心のある方々向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• ナノサイエンスとナノテクノロジーの分野を理解する。
• ナノ範囲とマイクロ範囲を区別する。
• 電子移動やエネルギー移動の基本理論を知る。

このコースは実践的な内容で、プログラムが生物問題を解決する上で強力なツールである理由を示します。参加者はPythonというプログラミング言語を学びます。Pythonは、強力でありながら使いやすいことで広く認識されています。このコースは、バイオインフォマティクスが生物学者の生活をどのように改善するかを示すデモンストレーションともなります。

本コースは、コンピュータサイエンスのバックグラウンドがない人々向けに設計されており、プログラミングを学びたい人におすすめです。

このコースは次のような方々に適しています：

• 生物学データを取り扱う研究者
• 日常業務の自動化やデータ分析を学びたい科学者
• プログラミングがワークフローとプロジェクト管理をどのように改善するかを学びたい管理者

コース終了時には、参加者は短いプログラムを書くことができ、生物データの操作、分析、取り扱いを行い、結果をグラフィカル形式で表示することができます。

このコースは、研究者が統計設計と分析の原理を理解し、それらがさまざまな科学分野での研究にどのように関連するかを把握することを目指しています。

確率と統計的手法についても一部扱いますが、主に実例を通じて学びます。この研修は約30%が講義、70%がガイダンス付きクイズやラボワークで構成されています。

閉鎖型コースの場合、具体的な分野（心理学テスト、公的部門、生物学、遺伝学など）に合わせて実例と教材をカスタマイズできます。

公開コースの場合、多様な実例が使用されます。

このコースではMicrosoft ExcelからSPSSやStatgraphicsなどのさまざまなソフトウェアを使用しますが、主な焦点は研究の原理とプロセスを理解し、推論と結論を導き出すことに置かれています。

このコースはブレンド型でも提供可能で、宿題や課題を取り入れることができます。