学会活動

バイオインフォマティクス技術者認定試験出題範囲

生命科学分野

生物学基礎

細胞(細胞、細胞内小器官、真核生物、原核生物)、細胞周期(体細胞分裂、減数分裂)、遺伝学(メンデルの法則、連鎖、Hardy-Weinbergの法則)、ウイルス(ファージ、複製サイクル、エンベロープ、ウィロイド、プリオン)、発生・再生学(生殖、受精、初期発生、器官形成、細胞運命、iPSC)、内分泌(ホルモン、制御経路、内分泌腺、恒常性)、免疫学(自然免疫と適応免疫(獲得免疫)、MHC(主要組織適合遺伝子複合体)、抗原抗体反応、アレルギー)、神経生物学(神経、シナプス、シグナル、神経伝達物質、脳、記憶と学習)

 

分子生物学・生化学

エピゲノム、セントラルドグマ、複製(DNA)、転写(RNA、遺伝子発現、逆転写、スプライシング)、翻訳(タンパク質、tRNA、リボゾーム、遺伝暗号、二次構造、三次構造、四次構造、翻訳後修飾)、シグナル伝達(受容体、シグナル変換)、遺伝子制御ネットワーク

 

バイオテクノロジー

ゲノム(ショットガン法、次世代シークエンサ、de novoアセンブル、アノテーション)、トランスクリプトーム(マイクロアレイ)、立体構造決定(X線結晶構造解析、NMR、電子顕微鏡)、PCR、クローニング、遺伝子組換え、ゲノム編集、倫理

 

情報科学分野

コンピュータシステム

二進数、論理演算(論理積、論理和、排他的論理和)、数値演算(浮動小数点数、丸め誤差、桁落ち)、プログラミング言語(C、C++、Python、R)、ネットワーク(OSI参照モデル、IPアドレス)、マークアップ言語(HTML、XML)、コンピュータアーキテクチャ、CPU、GPU、クラウドコンピューティング、仮想化

 

アルゴリズム

データ構造(スタック、キュー、リスト、木構造)、探索(二分探索、ハッシュ表、木探索)、ソート(バブルソート、クイックソート、マージソート、ソートの安全性)、文字列比較、動的計画法、計算量(時間計算量、空間計算量)

 

データベース技術

データモデル(階層型、リレーショナル型)、SQL

 

確率・統計

確率分布・確率変数(母集団、標本、独立性、ベイズの定理、正規分布の性質)、データ解析(平均、分散、相関、回帰)、推定・検定(点推定、区間推定、帰無仮説、対立仮説、有意水準)

 

機械学習

教師あり学習(決定木、k-近傍法、ニューラルネットワーク、深層学習、サポートベクトルマシン、アンサンブル学習)、評価指標(感度、特異度、適合率、F値、ROC)、クロスバリデーション法、教師なし学習(クラスタリング、K-平均法、自己組織化マップ(SOM))、関数最適化(勾配降下法、ニュートン法)

 

バイオインフォマティクス

分子生物学

データベース 文献DB、ゲノムDB、核酸配列DB、アミノ酸DB、モチーフDB、代謝パスウェイDB、発現DB、アノテーション、遺伝子オントロジー、オーミクスDB(代謝、発現量、オントロジー)、構造DB

 

配列解析

配列アラインメント(マルチプルアラインメント)、ドットプロット、動的計画法、類似性スコア、インデクシング(ハッシュ表、接尾辞配列)、HMM(隠れマルコフモデル)、相同性検索(BLAST)、次世代シークエンサのマッピング、配列アセンブル、モチーフ解析(正規表現、位置特異的スコア行列)、タンパク質機能予測(膜貫通部位予測、細胞内局在部位予測)、RNA二次構造予測、遺伝子発見(コドン、ORF予測、フレームシフト、スプライシング解析、プロモータ解析、偽遺伝子)、ゲノム特徴抽出(繰り返し配列発見、GC含量、ワードの使用頻度、モチーフ検索)、ゲノム比較(ゲノムアラインメント、系統プロファイル法、遺伝子並び順の保存、メタゲノム解析

 

タンパク質 / 立体構造・機能解析

立体構造表現(立体化学、分子グラフィックス、コンタクトマップ、ラマチャンドランマップ)、立体構造比較(重ね合わせ、RMSD、構造アラインメント、構造モチーフ、構造分類)、タンパク質二次構造予測、立体構造予測(ホモロジーモデリング、フォールド認識、スレッディング、3D-1D法)、タンパク質複合体構造予測(結合部位予測、テンプレートモデリング、タンパク質ドッキング)、タンパク質低分子複合体構造予測(結合ポケット予測、低分子ドッキング)、プロテオーム(質量分析、二次元電気泳動、酵母ツーハイブリッド法)、タンパク質相互作用解析

 

進化・遺伝

全ゲノム相関研究(GWAS)、連鎖解析、分子疫学、量的形質、ハプロタイプ、転座、遺伝子重複、遺伝子の水平伝搬、多型マーカー(一塩基多型(SNP)、コピー数多型(CNV)、VNTR、制限断片長多型(RFLP)、ヒト白血球型抗原(HLA)型タイプ、マイクロサテライト)、分子系統解析(オーソログ、パラログ、距離行列法、UPGMA、近隣結合法(N-J法)、最節約法、最尤法、同義置換、非同義置換)

 

オーミクス

遺伝子発現クラスタリング、遺伝子ネットワーク推定(ブーリアンネットワーク、ベイジアンネットワーク)、次世代シークエンサ、ChIP-seq法、メタボローム解析、ネットワーク解析(スケールフリー、ハブ、ネットワークモチーフ)、動的シミュレーションとシステム解析(微分方程式、ロバストネス、フィードバック、フィードフォワード、感度解析、安定性解析、代謝流束解析)

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