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講義資料http://www.tsurumi.yokohama-
cu.ac.jp/bioinfo/self_introduction/Kidera/
L1.pdf
設問http://www.tsurumi.yokohama-
cu.ac.jp/bioinfo/self_introduction/Kidera/
Q1.pdf
著作権上、許可を得ていない資料があるので、個人利用に限る
バイオインフォマティクス入門日本バイオインフォマティクス学会 編
ISBN：978-4-7664-2251-1
ISBN: 978-4105064112
情報とは何か？
According to Gleick, the impact of information on human
affairs came in three installments: first the history, the
thousands of years during which people created and
exchanged information without the concept of measuring it;
second the theory, first formulated by Shannon; third
the flood, in which we now live.
The decoding and translation became cheaper and faster
as time went on, the price decreasing and the speed
increasing according to Moore’s Law. Now a human
genome can be decoded in a few weeks and costs a few
thousand dollars. Around the year 2000, a turning point was
reached, when it became cheaper to produce genetic
information than to understand it.
Flood/Big Data
https://www.nybooks.com/articles/2011/03/10/how-we-know/
Freeman Dyson
Claude Shannon
Jacobs, Konrad -
https://opc.mfo.de/
detail?photo_id=3807
Theory
ムーアの法則（ムーアのほうそく、英: Moore's law）とは、大規模集積回路（LSI IC）の製造・生産における長期傾向について論じた1つの指標であり、経験則に類する将来予測である。米インテル社の創業者のひとりであるゴードン・ムーアが1965年に自らの論文上に示したのが最初であり、その後、関連産業界を中心に広まった。
https://ja.wikipedia.org/wiki/
ムーアの法則
Julben - self-made; Moore_Law_diagram_(2004).png
https://www.intel.com/pressroom/kits
/events/moores_law_40th/
Gordon Moore
Engineering/Technology
https://www.genome.gov/images/content/costpergenome_2017.jpg
次世代シークエンサー：生命ビッグデータ
個人ゲノム
Illumina
HiSeq 4000
1,500,000,000,000 base/run/3.5days
180 sets of human exome
12 sets of whole human genome
=
The throughput of computer
analysis determines the rate limit.
$1,245
$95,263,071
いま将棋が上達するための情報は莫大な量がある。でも、情報は情報で単に情報でしかない。それ自体に意味は全くない。羽生善治
東洋経済 6, 40 (2006)
A Flood of Information / Big Data
2019 03 26 「将棋棋士が考える、AI時代における知能の本質」 西尾明
https://ledge.ai/shogi-ai-nishio/
https://www.yokohama-cu.ac.jp/academics/icas/sci/medical_life_science.html
https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Biological_organisation&oldid=769557036
巨視的現象
微視的現象
生命の階層性
生命現象の研究phenotype = 巨視的世界
↓
genotype = 微視的世界
１．その現象の原因となる遺伝子群の同定genotype = ゲノムシステム 配列情報 = virtual
↓
立体構造情報 real
２．その現象が起こる機構をその遺伝子産物群（タンパク質群）の働きから理解する
微視的世界 → 巨視的世界
３．そのタンパク質群を操作して目的の現象を生じさせる薬剤 治癒
生命医科学
生命の階層性
薬剤耐性菌
SB Levy, B Marshall, Nat Med. 2004 10: S122.
薬剤耐性菌
https://ja.wikipedia.org/wiki/薬剤耐性
Bacterial cell wall
https://ja.wikipedia.org/wiki/ファイル:Bacterial_cell_wall.png
https://ja.wikipedia.org/wiki/クリエイティブ・コモンズ
Copyright © 2019 Name All right reserved
Open Access
https://en.wikipedia.org/wiki/Peptidoglycan
DD-transpeptidase
N-acetylglucosamine
N-acetylmuramic acid
http://www.genome.jp/kegg-
bin/show_pathway?map00550
Penicillin binding protein 4 (Escherichia coli)
β-lactam
PDB: 2EX6 by Park, S.-Y., Tame, J.R.H.
Ampicillin
Ser62
cleave
Ser62
Penicillin-G
β-lactam
Class A β–lactamase (Bacillus licheniformis)
PDB: 3LY4
Ser70
cleave
Ser70
Penicillin binding protein
Domain
PBP
β-Lactamase
タンパク質は異なった祖先に由来する複数の部分（domain）からなる
