ゲノムやトランスクリプトーム、メタボロームなどの情報がオンライン上に蓄積するとともに、研究機関や企業においても独自に取得できるオミックス情報が大規模化している。しかし、オンライン上の多くの実験データは、ダウンロードしても記載情報が不十分であるなどの理由から、そのまま利用することが困難である。また、解析・収集したオミックス情報を円滑に処理し、目的とする遺伝子や代謝産物などを同定する際には、個々の解析手法の特性を理解した上で、的確なアプローチにより解析を実施する必要がある。
　そこで、本講習では、オンライン・データベースから目的情報を迅速かつ的確に収集するための収集・解析手法、高速シーケンサーから得られた塩基配列データの解析手法 (ゲノム配列、および、RNA配列) 、ゲノム配列からの遺伝子探索、発現遺伝子配列解読と生物学的機能解析、遺伝子発現量解析、遺伝子発現制御因子解析、代謝パスウェイなどのマルチオミックス情報解析について解説する。そして、遺伝子の機能解析や新規遺伝子探索を加速化する上で求められる高信頼度アノテーション情報収集解析法についても言及する。また、解析効率を飛躍的に向上するための計算機環境は低コストで導入・運営できる。ここでは、解析環境整備において求められるLinux OSや計算機言語についても触れる。

1. バイオインフォマティクスとは
   1. バイオインフォマティクスで何ができるのか
   2. バイオインフォマティクスに必要な基礎知識
      • 代表的なオームとオミックス
      • DNAシーケンサー
      • NGS解析
   3. 解析環境
      • 基本的なLinuxコマンド
      • その他ツール使用時に必要な知識
2. 配列解析
   1. 塩基配列、アミノ酸配列の主要データベース
   2. 配列情報からの生物学的機能推定法
3. シークエンシング・データ解析
   1. RNA – Seqデータによる遺伝子発現量推定
   2. DNAシークエンシングによるゲノム配列情報取得
4. 遺伝子発現解析
   1. 有用遺伝子候補の探索方法
   2. オーソログ情報、マルチオミックス情報、知識情報の活用
   3. ゲノムとトランスクリプトームの情報からのシス因子探索法