次世代シーケンサーデータの解析手法 第 17 回 バイオインフォマティクス教育の今後

DOI Web Site Web Site 参考文献5件
  • 門田 幸二
    東京大学 大学院情報学環・学際情報学府 東京大学 大学院農学生命科学研究科 東京大学 微生物科学イノベーション連携研究機構
  • 大森 良弘
    東京大学 大学院農学生命科学研究科
  • 寺田 朋子
    東京大学 大学院農学生命科学研究科
  • 三浦 文
    東京大学 大学院農学生命科学研究科
  • 寺田 透
    東京大学 大学院情報学環・学際情報学府 東京大学 大学院農学生命科学研究科 東京大学 微生物科学イノベーション連携研究機構
  • 清水 謙多郎
    東京大学 大学院情報学環・学際情報学府 東京大学 大学院農学生命科学研究科 東京大学 微生物科学イノベーション連携研究機構

書誌事項

タイトル別名
  • Methods for analyzing next-generation sequencing data XVII. The Future of Bioinformatics Education.
  • ジセダイ シーケンサーデータ ノ カイセキ シュホウ(ダイ17カイ)バイオインフォマティクス キョウイク ノ コンゴ

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抄録

<p>2020 年より続くコロナ禍の影響により、我々のバイオインフォマティクス（以下、バイオインフォ）教育の枠組みも大きな変革を強いられた。2020 年以降はオンライン講義が当たり前となり、2019 年まで売りにしていた「1人1台のノートPC を用いた講義」という特徴が消滅しただけでなく、多様なPC 環境に起因する様々な困難に直面した。2021 年は、チームコミュニケーションツールである Slack の併用によって「過去になされた質問とその顛末」の共有が可能となり、一定の省力化がなされた。また、コロナ禍とは無関係に、Python プログラミングに特化した講義の実施や、実験技術の進展に合わせた内容の更新にも取り組んでいる。本稿では、アグリバイオインフォマティクス教育研究プログラム（以下、アグリバイオ）のこれまでの取り組み、オンライン講義のメリット、そしてバイオインフォ教育の今後について述べる。</p>

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