本講義では、今まで化学を学んだ事のない、またはもう一度化学を学び直したい学生を対象に、色んな事象を化学で解き明かしながら、化学とは何か？をその基礎、面白さから理解する事を目的とする。
世界の物質は全て原子、分子、つまり化学で成り立っている事から、環境問題、食料問題、資源問題を考える場合、世界が何で構成されているのか、そして分解されたら何になるのかを議論することが大切です。講義では、その手法、化学的に事象を議論できる技術を学べるよう、化学の基礎知識から講義する。
文系、理系問わず、基礎から化学を学びたい学生を歓迎します。

This unit is for the students never study chemistry before or who wants to study chemistry from basic again. The objective of this unit is to understand the chemistry from super basics by solving and understanding various phenomena via chemistry.
As everything is made of atoms or molecules, chemistry is an important subject when we consider environmental problems, food problems, and resource problems. This unit welcome students who want to learn chemistry from the basics, regardless of their background.

化学の基礎を理解し、環境問題、食料問題、資源問題等を化学で議論できるようになる。また自分の進めている学習テーマに化学の知識を反映させる。

Understand the basics of chemistry and be able to discuss environmental problems, food problems, and resource problems, etc. in chemistry. Also, reflect your knowledge of chemistry in your learning or/and research theme.

化学の基礎を現象、事象を解き明かす事で学んでいく。

第一回　イントロダクション (Introduction)
化学とは何か？世界の物質が全て原子、分子、つまり化学で成り立っている事をまずは理解する。
What is chemistry? Will understand all things are made up of atoms and molecules.

第二回　燃焼 (Combustion)
物が燃えると何になるのか？なぜ燃える物と燃えない物があるのか？燃焼反応について学ぶ。
What happens when things combust? Why do some combust, and some do not? Learn about combustion reactions.

第三回-第五回　固体、液体、気体 (Solid, liquid, gas)
固いものはなぜ固いのか？柔らかいものはなぜ柔らかいのか？元素、原子、分子がどのような状態の時に物質の性質が変わるのかを学ぶ。
Why are hard things hard? Why are soft things soft? Learn how elements, atoms, and molecules can change the properties of things.

第六回-第八回　炭水化物、タンパク質、脂質 (Carbohydrates, proteins, lipids)
なぜ人間は食事をとるのか？食物にはどのような元素が多く含まれているのか？発酵とは何か？等から化学反応を理解する。
Why do humans eat? What kind of elements do foods contain? What is fermentation? Will understand the chemical reaction.

第九回-第十二回　プラスチック (Plastics)
プラスチックとは何か？どのような元素、分子で形成されているのか？プラスチックは何故分解し難いと言われているのか？生分解性プラスチックとは？等から高分子を学ぶ。
What are plastics? What kind of elements and molecules are they made of? What are biodegradable plastics? Will learn about polymers.

第十三回-第十五回　化学構造を調べてみよう (Chemical analysis)
世界の物質が全て原子、分子、つまり化学で成り立っているなら、その構造はどうやって調べるのかを解説する。
Will explain how to investigate the chemical structure by analysis.

工学・自然科学系研究科所属の生徒は履修不可

平常点（出席状況）50% と数回の課題とレポート 50%
Attendance to lecturers 50% and several assessments and reports 50

特に無し

本講義では、人類の長い歴史を辿りながら、感染症と人類の深い関わりを、最新のトピック・知見を紹介しながら、疫学の観点から解説する。
This course is designed to provide an overview of the long history of humankind and explain the profound relationship between infectious diseases and humankind from the perspective of epidemiology, introducing the latest topics and findings.

人類と感染症の関りを理解する。
Students are expected to understand the relationship between humankind and infectious diseases.

1. 概要　感染症と人類
Overview Infectious Diseases and Humanity
2. 疫学的転換
Epidemiological Transition
3. 疾病交換
Disease exchange
4. 感染症の自然史
Natural history of infectious disease
5. 医学の発展
History of medicine
6. 感染症疫学の誕生
Infectious disease epidemiology
7. 疾病構造の変化
　 Shifts in mortality and disease patterns
8. 姿を消す感染症と新興・再興感染症
Disappearing and emerging/reemerging infectious diseases
9. One health
One health
10. 気候変動と感染症
Climate change and infectious diseases
11. 薬剤耐性菌
Drug-resistant bacteria
12. マイクロバイオーム
Microbiome
13. グローバル感染症への対策
Pandemic Preparedness
14-15. 新型コロナウイルス感染症が人類に与えた影響
Effects of Covid-19 on humanity

特になし

出席と討論、学生発表、ならびにレポートによって行う。
Grading will be based on attendance, discussion, student presentation and reports.

特になし

この授業は、主に理学研究科数学教室および数理解析研究所の教員が講師となり、リレー形式で数学・数理科学の様々なテーマについて紹介するオムニバス講義である。各講師が専門分野の話題について入門的な講義を行い、数学・数理科学の最前線で行われている研究を俯瞰する。自然科学をはじめ、情報科学や社会科学など多くの分野に共通する理論的基盤となっている数学・数理科学の様々なテーマに触れることで、諸分野における数学の可能性を知り、数学・数理科学に関する幅広い視野を身に付けることを目的とする。

（１）数学・数理科学の最前線で行われている研究の概要を知ることで現代の数学・数理科学の研究を俯瞰できるようになる。
（２）数学・数理科学の様々なテーマに触れることで、諸分野における数学の可能性を知り、数学・数理科学に関する幅広い視野が身に付く。

主に理学研究科数学教室および数理解析研究所の教員が講師となり、代数・幾何・解析・応用数学などにおけるそれぞれの分野の話題についてリレー形式で計15回（十数名の講師による講義14回＋フィードバック1回）の講義を行う。各回の講師や講義のタイトルについては、後日掲示やKULASIS、LMS等で連絡する。

本科目は「数学・数理科学イノベーション人材育成強化コース（通称：数学・数理科学コース）」を構成する科目である。

特になし

平常点（出席状況）が６割、レポートの評価が４割。
レポートは自分が興味をもった授業について内容を整理してまとめたり、或いは授業内容と関係することを自分で調べてまとめる。最低２回のレポート提出が求められる。

リレー形式で数学・数理科学の様々なテーマについて授業が行われるため、授業後に授業内容の概要を理解できるように、授業内容を復習し、関連する事柄を調べたりすることを推奨する。

本科目は「数学・数理科学イノベーション人材育成強化コース（通称：数学・数理科学コース）」を構成する科目であるが、コース履修に関わらず本科目のみ履修することも可能である。

入門科目として、数理科学と情報科学における基本的な考え方の習得を目標に解説する。

数理・情報科学講座所属の教員全員によるリレー講義である。
毎回、各教員が自らの専門領域を中心に、数理科学・情報科学関係の初歩的な講義を行う。
種々の現象の数学的モデルを数理科学の手法を用いて解析し、我々を取り巻く世界の認識を深める。情報の表現とその処理に関する初歩について理論と応用の両面から探求できるようになる。

下記のようなテーマについて、１テーマあたり１〜２週の授業を15回（フィードバックを含む）で解説する予定である。

・量子力学の数理（足立匡義）
・確率論の応用について（上木直昌）
・ニュートン法から複素力学系へ（木坂正史）
・カオスとフラクタルの体験（角大輝）
・イマジナリーキューブの数理（立木秀樹）
・非線形波動の数理（林雅行）
・データハイディング（日置尋久）
・人工知能・機械学習の数理（丸山義宏）
・論理と位相（ディブレクト，マシュー）
・実数の計算理論（ティース，ホルガー）

上記に加えて、最近の研究動向などについても解説する予定である。

特になし

毎回の出席を原則とする。
各講義を聞いた上で，関心をもったテーマを2つ選び，それらのテーマについて講義での指示に従ってレポートを提出すること。なおレポートとして，同一の教員のテーマを2つ選ぶことは認めない。
提出されたレポートの内容と授業への参加状況に基づいて成績を評価する。
詳細は授業中に指示する。

各自で予習・復習を行い、示された課題に取り組むこと。

グリーンケミストリーとは「環境に優しい化学」等に言い換えられます。
化学物質を合成する(作る)人達が、環境に配慮してものを作るためにはどうすれば良いかを考える、現実的な化学の概念です。 その考え方は人体、環境に対する害(リスク）を「リスク＝ハザード×暴露」と捕らえ、今までの暴露を減少させる方法ではなく、根本の物質、製品を作りだす時のハザードを減少させ、健康や環境のリスクを下げるという、ハザード管理型の考えです。詳しい手法、内容は以下の授業計画を参照。
本講義では、グリーンケミストリーの基礎を、創始者により提唱されたグリーンケミストリーの原則十二カ条に沿って理解し、、種々化学反応、プロセスに応用できるようになる事を目的とする。

Green Chemistry is the design of chemical products and processes that reduce or eliminate the use and generation of hazardous substances in the field of chemistry. This unit teaches the introduction to green chemistry by following its twelve principles.

グリーンケミストリーの基礎を理解し、環境調和型の反応やプロセスをデザインできるようになる。

Students study the tools and knowledge in the field of green chemistry that can design and create the sustainable reactions and processes.

グリーンケミストリーの十二カ条に沿って授業する。

第一回　イントロダクション (Introduction)
第二回　廃棄物は”出してから処理”ではなく、出さない。 (Prevention)
第三回　原料をなるべく無駄にしない形の合成をする。(Atom economy)
第四回　人体と環境に害の少ない反応物・生成物にする。(Less hazardous chemical syntheses)
第五回　機能が同じなら、毒性のなるべく小さい物質をつくる。(Designing safer chemicals)
第六回-第七回　補助物質（溶媒、分離剤）はなるべく減らし、使うにしても無害なものを。(Safer solvents and auxiliaries)
第八回-第九回　環境と経費への負担を考え、省エネを心がける。(Design for energy efficiency)
第十回　原料は、枯渇性資源ではなく、再生可能な資源から得る。(Use of renewable feedstocks)
第十一回　途中の修飾反応はできるだけ避ける。(Reduce derivatives)
第十二回　できるかぎり触媒反応を目指す。 (Catalysis)
第十三回　使用後に環境中で分解するような製品を目指す。 (Design for degradation)
第十四回　プロセス計測を導入する。 (Real-time analysis)
第十五回　化学事故につながりにくい物質を使う。(Accident prevention)

化学の基礎知識がある事が望ましい。

Better to have basic chemistry knowledge.

平常点（出席状況）40% と講義中の課題と小テスト 30％ と講義終了後のレポート 30%
Attendance to lecturers 40%, tests and tasks during lectures 30%, and the final report 30%

特になし

界面の吸着分子や薄膜中の分子構造を定量的に解析するのに，振動分光学はきわめて強力な解析手段である．有機半導体薄膜，液晶，化学・バイオセンサーといった応用分野もちろん，分子集合系が示す独特な物性を構造と関連付けて理解するのに，振動分光が使いこなせるとよい．本講義では，赤外分光法を中心に，分子振動の物理，選択律の量子論及び電磁気学，薄膜分光の物理，光学配置の異なる測定によって得られるスペクトルの相互理解，多変量解析などを学ぶ．薄膜・界面の化学に関わる多くの大学院生にとって，身近な分光器を研究の主力にするべく，学部の講義ではほとんど語られることのない分光学の基礎をまとめて把握することを目的とする．

もっとも身近な分光器のひとつフーリエ変換赤外分光器（FT-IR）を使いこなし，分子のコンフォメーション，パッキング，官能基ごとの配向，結晶多形の解析および分子間相互作用の定量化などが自在にできるようになり，単分子膜レベルの超薄膜試料の解析に自信をもって取り組めるようにする．また，分光の基礎を知らないと誰でも簡単に陥る過ちを把握し，間違いのない定量的な議論ができるようする．

1. 赤外スペクトルからなにがわかるか：　分子コンフォメーション，パッキング，会合，イオン性化合物の
　塩形成など
2. 連成振動子解析の基礎：　基準座標と基準振動，連成振動子から見る赤外およびラマン分光法の違い
3. 選択律：　フェルミの黄金律，群論，Beer-Lambert則の電磁気学的理解
4. フーリエ変換分光の詳細とFT-IRの基本パラメータ
5. 薄膜分光の基礎：　試料の厚みを波長より十分に減らすと何が起こるのか
6. 種々の薄膜分光法：　各種測定法と電磁気学的表現による定量的な理解
7. 種々の薄膜分光の相互理解を可能にする信号理論：　コンボリューションの考え方，Kramers-Kronigの関係
8. 多変量解析：　スペクトルの縦軸を生かす
9. 多角入射分解分光（MAIRS）法：　薄膜中の分子配向の定量的解析

特になし

出席．演習課題の評価．

なし

高齢化社会を迎え、社会の大きな柱である年金制度は日本のみならず世界各国でも課題を抱えている。

しかし、その課題は、世間一般の認識とは必ずしも一致していない。
確かに、公的年金分野においては、少子高齢化の進行、経済成長の鈍化などを背景に、年金給付水準の確保と年金財政の持続可能性の保持を目指した年金制度の再構築が常に進行中である。

また、公的年金を補完する企業年金分野においては、従業員雇用形態の多様化、資産運用環境の変化、年金受給者の増加、更には国際会計基準の導入などを背景に、企業年金を採用する企業が減少しており、こちらも再構築中である。
本講座では、こうした年金制度の現状についての理解を深めた上で、年金制度設計の根幹となる『年金数理』についての基本的な考え方を学ぶと共に、それに関連する会計制度や資産運用などについても言及し、受講者に正しく課題を認識するための視点を与えることを目的とする。

年金制度を考察することは、働き方や社会・経済の仕組みを考察することにもつながり、様々な研究科の皆さんが、社会で広い視野をもって生きていくための基盤となるものと考える。

・年金制度設計の理念を理解する。
・年金制度設計の基本となる「年金数理」の基礎的な概念を理解する。
・年金制度を取り巻く会計制度等の概念を理解する。

この講義はリレー講義です。企業で活躍している３人の実務家が下記テーマをもとに講義します。
第１章を４週、第２章以降は各章ごとに１〜２週講義の予定です。合計15回の授業（フィードバックも含む）を行います。
第１章　　年金制度論　：本当は何が問題なのか！　（喜多）
第２章　　年金数理の基礎：年金数理のイメージをつかむ　（齊藤）
第３章　　計算基礎率の算定：計算の前提の算定方法を知る　（齊藤）
第４章　　年金現価：年金現価を知る　（齊藤）
第５章　　財政計画と財政方式：計画的な積立方法を知る　（齊藤）
第６章　　各種財政方式の構造：積立方法を分解する　（齊藤）
第７章　　財政計算：掛金を決定する　（齊藤）
第８章　　財政検証：計画通りか検証する　（齊藤）
第９章　　退職給付会計：会計の概念を理解する　（金澤）
第１０章　年金資産運用と年金数理：その他関連する事柄を知る　（金澤）

特になし

・各講師が扱うテーマごとに課すレポート（計３回）で評価する。

特になし

・理系はもちろん文系にもためになる講義です。
・オフィスアワーも設定予定です。

この授業は、主に理学研究科数学教室および数理解析研究所の教員が講師となり、リレー形式で数学・数理科学の様々なテーマについて紹介するオムニバス講義である。各講師が専門分野の話題について入門的な講義を行い、数学・数理科学の最前線で行われている研究を俯瞰する。自然科学をはじめ、情報科学や社会科学など多くの分野に共通する理論的基盤となっている数学・数理科学の様々なテーマに触れることで、諸分野における数学の可能性を知り、数学・数理科学に関する幅広い視野を身に付けることを目的とする。

（１）数学・数理科学の最前線で行われている研究の概要を知ることで現代の数学・数理科学の研究を俯瞰できるようになる。
（２）数学・数理科学の様々なテーマに触れることで、諸分野における数学の可能性を知り、数学・数理科学に関する幅広い視野が身に付く。

主に理学研究科数学教室および数理解析研究所の教員が講師となり、代数・幾何・解析・応用数学などにおけるそれぞれの分野の話題についてリレー形式で計15回（十数名の講師による講義14回＋フィードバック1回）の講義を行う。各回の講師や講義のタイトルについては、後日掲示やKULASIS、LMS等で連絡する。

本科目は「数学・数理科学イノベーション人材育成強化コース（通称：数学・数理科学コース）」を構成する科目である。

特になし

平常点（出席状況）が６割、レポートの評価が４割。
レポートは自分が興味をもった授業について内容を整理してまとめたり、或いは授業内容と関係することを自分で調べてまとめる。最低２回のレポート提出が求められる。

リレー形式で数学・数理科学の様々なテーマについて授業が行われるため、授業後に授業内容の概要を理解できるように、授業内容を復習し、関連する事柄を調べたりすることを推奨する。

本科目は「数学・数理科学イノベーション人材育成強化コース（通称：数学・数理科学コース）」を構成する科目であるが、コース履修に関わらず本科目のみ履修することも可能である。

次世代シーケンサー（NGS）の台頭により、生命科学研究においてもこれまでとは桁違いのビッグデータをベースに研究をすることが必須になってきている。これからの生命科学研究者はその膨大な情報を自ら読み、理解し、解析する力が問われている。

本科目では、情報科学と生命科学という２つの分野を融合していく上で必須となる知識と技術を提供する。生成AIの登場で誰もが情報科学的なツールに触れることができるようになったが、大規模データ（ビッグデータ）から真に重要な情報を取り出すためには、原理を知り、基礎技術を固めることが欠かせない。

まず、講義パートにおいて、これまでのシーケンス技術の発展を歴史的に俯瞰し上で、実際にNGSを用いた最前線の研究例を紹介する。続く演習では、NGSが出力するデータに実際に触れ、UNIXやR、Python等を用いた解析を行い、数字・文字の羅列であるビッグデータから、生物学的な意味を抽出する。ビッグデータを扱ったことのない初学者でも、2日間の講義・演習でNGS解析ができるレベルにまで引き上げることが目標である。化学研究所のスパコンに各自の端末を接続する形式で行うため、大規模な計算を行う際のノウハウについても学ぶことができる。

生物学・生命科学におけるビッグデータの扱い方を基礎から体験しながら学べる機会であり、本科目を受講しておくことで、自分自身の研究でデータ分析が必要になった際に大きなアドバンテージを得ることができるであろう。

多様な研究科や研究所に所属する同年代の大学院生とネットワークを形成する絶好の機会でもある。2日間の濃密な時間を共に過ごす中で、充実した大学院生活を送る足場を築くきっかけにしていただければ幸いである。

実習パートについては、日本語版のほかに、英語版の実習テキストも用意する予定である。英語話者については、英語での対面指導を行うことが可能である。

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With the advent of next-generation sequencing (NGS), life science research increasingly relies on the analysis of large-scale biological data. Future researchers are therefore required to independently read, understand, and analyze such data.

This course provides essential knowledge and practical skills for integrating information science and life science. Through lectures and hands-on exercises, students will learn the fundamentals of NGS technologies and data analysis using UNIX, R, and Python, and will gain experience in extracting biological meaning from big data. Even beginners with no prior experience in big data analysis are expected to acquire basic NGS analysis skills within the two-day intensive course.

The course is conducted using supercomputing facilities, allowing students to also learn practical approaches to large-scale computation. This course offers a strong foundation for data-driven research in biology and life sciences and provides an opportunity to build a network with graduate students from diverse research fields. English instructional materials and in-person guidance in English are available for the hands-on exercises.

[1] 次世代シーケンサーの原理・特徴について説明でき、様々な解析手法と応用研究について理解できること。
[2] 基本的なUNIXコマンドについて理解し、ターミナル上で自由に操作することができること。
[3] 次世代シーケンサーが出力するファイル形式を理解し、その解析に必要なソフトウェアについて理解・操作することができること。
[4] 次世代シーケンサーが出力する数字・文字の羅列であるビッグデータから、生物学的な意味を抽出できること。
[5] スパコンの仕組みを理解し、実際に接続し、計算を行うことができること。

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[1] Be able to explain the principles and characteristics of next-generation sequencing (NGS), and understand a range of analytical methods and their applications in research.
[2] Understand basic UNIX commands and be able to operate freely in a terminal environment.
[3] Understand the file formats generated by NGS platforms, and be able to use and operate the software required for their analysis.
[4] Be able to extract biological meaning from big data consisting of numerical and textual outputs generated by NGS.
[5] Understand the architecture of supercomputing systems, and be able to connect to and perform computations on a supercomputer.

9月10日(木)と9月11日(金)の2日間で実施する。授業計画と内容については初日の講義で改めて説明する。

9月10日（木）（1日目）　講義・演習
2限目　（講義1） 山本拓也（iPS細胞研究所）：次世代シーケンサー(NGS)を用いたiPS・ES細胞研究について
3限目　（演習1） UNIXの基本的なコマンド操作・ターミナル操作方法の習得
4限目　（演習2） UNIXによるテキスト処理
5限目　（演習3） NGSに関連する配列データフォーマットの解説
　　　　
9月11日（金）（2日目）　講義・演習
2限目　（演習4） RNA-seq解析（１）：ショートリードのゲノム配列へのマッピング
3限目　（演習5） RNA-seq解析（２）：発現変動遺伝子の抽出
4限目　（演習6） RNA-seq解析（３）：Rを用いたデータ解析・生物学的意味の抽出
5限目　（演習7） RNA-seq解析（４）：Rを用いたデータ解析・生物学的意味の抽出

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The course will be held over two days, Thursday, September 10, and Friday, September 11. The detailed course plan and contents will be explained during the lecture on the first day.

Day 1 (September 10): Lectures and Hands-on Sessions

Lecture: NGS-based research on iPS and ES cells

Exercises: Basic UNIX commands and terminal operations; UNIX-based text processing; overview of NGS-related sequence data formats

Day 2 (September 11): Hands-on Sessions

Exercises: RNA-seq analysis, including read mapping, identification of differentially expressed genes, and data analysis using R to extract biological meaning

本演習では、受講生のPCを用いて、京都大学化学研究所のスパコンにリモート接続し、シェルを用いて計算を行う。PCのOSはWindows/Macの種類を問わないが、HDDの空き容量に余裕があること、メモリは8GB以上あることが望ましい。UNIXやスパコンの使用経験は問わない。所持するPCのスペックが上記を満たさない受講者に対しては、生命科学研究科で準備したMacbookを貸与できる（台数に限りあり）。開講までの準備期間に貸与希望の調査についてはその旨をLMS等を通じて連絡する。

対面形式での演習を予定しているが、履修希望者数が一定数を上回った場合は、オンライン形式での受講措置等を講じることがある。詳細については追って通知するので注意すること。

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In this course, participants will use their own personal computers to remotely connect to the supercomputing facilities of the Institute for Chemical Research, Kyoto University, and perform computations via a shell interface. The operating system of the PC may be either Windows or macOS. Sufficient free disk space and at least 8 GB of RAM are recommended. No prior experience with UNIX or supercomputers is required.

For students whose personal computers do not meet these requirements, a limited number of MacBooks prepared by the Graduate School of Biostudies can be loaned. Information regarding requests for loaned computers will be announced in advance via LMS or related platforms.

The exercises are planned to be conducted in person; however, if the number of applicants exceeds capacity, alternative arrangements such as online participation may be implemented. Further details will be announced at a later date.

2日間の講義と演習に全て出席した上で、課題を提出することを成績評価の前提とする。詳細については開講時に説明する。

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Attendance at all lectures and exercises over the two-day course, as well as submission of the assigned coursework, is required for assessment. Further details will be provided at the beginning of the course.

あらかじめ下記のサイトの「UNIX基本コマンド」「R入門」を読んでおくことが望ましいが、必須ではない。 https://github.com/nibb-unix/gitc2017a-unixr/wiki

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It is recommended, but not required, that students familiarize themselves in advance with basic UNIX and R commands.

連絡担当教員：東樹宏和　メールアドレス： celisis_genome@mail2.adm.kyoto-u.ac.jp

※オフィスアワーの詳細については、KULASISで確認してください。この科目は前期集中科目ですが、採点登録・成績開示は後期科目と同時期に行います。

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Contact Instructor: Hirokazu Toju
Email: celisis_genome@mail2.adm.kyoto-u.ac.jp

Please check KULASIS for details on office hours. Although this course is offered as an intensive course in the first semester, grade registration and grade release will be conducted at the same time as second-semester courses.

本科目では、理学研究科数学・数理解析専攻と数理解析研究所が共同で主催する「数学・数理科学グローバル特別講義」シリーズとして実施される複数の集中講義の中から、学生がいずれか一つを選んで履修する。各「数学・数理科学グローバル特別講義」は、代数・幾何・解析・応用数学など数学・数理科学の諸分野で特に目覚ましい発展をとげている研究について、第一人者の研究者が簡単な背景から将来の展望にいたるまでを入門的に解説する集中講義である。なお、「数学・数理科学グローバル特別講義」の講師の多くは海外研究者である。

数学はその普遍的な性質により、自然科学は勿論のこと、情報科学や社会科学など多くの分野に共通する理論的基盤となっており、現在でも新たな理論が次々と生まれている。本科目は、数学・数理科学の様々なテーマに触れることで諸分野における数学のポテンシャルを知る機会を提供し、数学・数理科学を基盤とする分野の大学院生の視野を広げるとともに、研究へのモチベーションを高めることを目的とする。

※本科目は隔年で開講され、偶数年度に開講、奇数年度に不開講となる。

特別講義で扱われるテーマについて、その背景と将来の展望について理解するとともに、そこで展開される数学に関する知見が深まる。また、学生自身の研究に対するモチベーションが高まる。

理学研究科数学・数理解析専攻と数理解析研究所が共同で主催する「数学・数理科学グローバル特別講義」シリーズのうち、前期に開講される特別講義の中からいずれか一つを学生自らが選んで受講する（注1）。各「数学・数理科学グローバル特別講義」は8コマからなる集中講義であり、数学・数理科学の諸分野で近年発展している研究について、第一人者の研究者がその背景や他分野との関わりから今後の展望にいたるまでを俯瞰的・入門的に解説する。学生は講義に出席するとともに、集中講義期間中に提示されるレポート課題にも取り組む。特別講義の講師が海外研究者の場合、その講義は原則として英語で行われる。

（注1）2026年度前期には以下の講師による複数の集中講義を「数学・数理科学グローバル特別講義」シリーズとして開講予定（講師の都合により変更となる可能性があります）。

講師：Marco Manetti（ローマ・ラ・サピエンツァ大学、代数幾何学・変形理論分野）
講師：Alberto Minguez（ウィーン大学、数論分野）
講師：Helene Guerin（ケベック大学モントリオール校、確率論分野）
講師：Jeremie Brieussel（モンペリエ大学、幾何学的群論分野）


各「数学・数理科学グローバル特別講義」の日程、内容、受講登録方法については、後日掲示やKULASIS、LMS等で連絡する。また、本科目は「数学・数理科学イノベーション人材育成強化コース（通称：数学・数理科学コース）」を構成する科目であり、本科目で受講対象となる「数学・数理科学グローバル特別講義」の詳細は以下のコースwebサイトにも掲載する：
https://www.math.kyoto-u.ac.jp/ja/ktgu/courses


（注2）同期開講の複数の特別講義を履修しても、本科目の習得単位は1単位であるので注意すること。

各自が選択する「数学・数理科学グローバル特別講義」で扱われるテーマについては関係分野に関する学部レベルの数学的知識があることが望ましい。

各自が選択した「数学・数理科学グローバル特別講義」に対し、参加状況（60％）とレポート課題（40％）により総合的に評価する（レポート課題の提出は必須）。レポート提出において、生成AIの出力をそのまま使用することは認めません。

選択した特別講義に関係する数学的な内容について各自で学習すること。

本科目は「数学・数理科学イノベーション人材育成強化コース（通称：数学・数理科学コース）」を構成する科目であるが、コース履修に関わらず本科目のみ履修することも可能である。

　2011年度に設立された生理化学研究ユニットでは、生命現象を化学的な手法を用いて解析するケミカルバイオロジーを基盤として、これに一般生理学を融合することにより、新たな学術となる「生理化学」を確立することを目的としている。これまてに得られた研究・教育実績に基づき、生理化学概論を開講する。

【研究科横断型教育の概要・目的】
生理化学概論は、農学研究科と薬学研究科による連携プロジェクトによる最先端の研究成果を、幅広く紹介するものであり、研究科横断型の大学院教育コースに相応しい内容である。本講義内容は、産業界において即戦力となる研究者リーダーの養成にも寄与するものと考えられる。

生理化学領域の最近の研究についての理解を深める。

下記の項目について講義をそれぞれ1-2回行う。
1.循環と輸送に関する生理化学（木岡、小段）
1) 筋細胞の収縮シグナルと薬理学
2) 細胞膜における細胞外環境の感知と細胞機能の制御

2.老化に関する生理化学（由里本、高岡、村井、村上）
1) レドックス動態と機能性化合物の生理化学
2) ミトコンドリア のエネルギー代謝の生理化学
3) アミロイドβとアルツハイマー病の生理化学

3.機能性食品・栄養に関する生理化学（佐々木、井上、大日向、後藤、小川、安藤）
1) 食欲の調節メカニズム
2) 報酬系—行動する動機の制御と食品による調節
3) 「食」の生理化学〜多彩な生理活性を示すペプチド群〜
4) 肥満・エネルギー代謝と食品の機能性
5) 食品機能・食料生産と微生物機能

4.疾患と創薬に関する生理化学（掛谷、池田、大野、塚野）
1) 多因子疾患治療薬シーズの探索・開発
2) 化学構造に基づく医薬品の理解
3) 食品・生薬に含まれる機能性成分等の天然物の化学合成と活性評価

フィードバック:講義終了後、質問に適宜対応する。

生化学、有機化学、分子生物学の基礎を修得していること。

【評価方法】講義終了後に提出するレポート試験、ならびに、毎回、出される課題に対するレポートの成績　にて評価する。

【評価基準】生理化学研究領域の理解度と知識に基づいた「評価基準」をもとに、その「達成度」を評価する。

生理化学領域における重要な論文に、適宜、目を通しておくこと。

農学研究科食品生物科学専攻・応用生命科学専攻の学生は、修了に必要な単位として認定する。

薬学研究科の学生は、分野が認める場合には、専攻の学修要項の範囲内で修了に必要な単位として認定できる。

オフィスアワーの詳細については、KULASISで確認してください。

本科目では、理学研究科数学・数理解析専攻と数理解析研究所が共同で主催する「数学・数理科学グローバル特別講義」シリーズとして実施される複数の集中講義の中から、学生がいずれか一つを選んで履修する。各「数学・数理科学グローバル特別講義」は、代数・幾何・解析・応用数学など数学・数理科学の諸分野で特に目覚ましい発展をとげている研究について、第一人者の研究者が簡単な背景から将来の展望にいたるまでを入門的に解説する集中講義である。なお、「数学・数理科学グローバル特別講義」の講師の多くは海外研究者である。

数学はその普遍的な性質により、自然科学は勿論のこと、情報科学や社会科学など多くの分野に共通する理論的基盤となっており、現在でも新たな理論が次々と生まれている。本科目は、数学・数理科学の様々なテーマに触れることで諸分野における数学のポテンシャルを知る機会を提供し、数学・数理科学を基盤とする分野の大学院生の視野を広げるとともに、研究へのモチベーションを高めることを目的とする。

※本科目は隔年で開講され、偶数年度に開講、奇数年度に不開講となる。

特別講義で扱われるテーマについて、その背景と将来の展望について理解するとともに、そこで展開される数学に関する知見が深まる。また、学生自身の研究に対するモチベーションが高まる。

理学研究科数学・数理解析専攻と数理解析研究所が共同で主催する「数学・数理科学グローバル特別講義」シリーズのうち、後期に開講される特別講義の中からいずれか一つを学生自らが選んで受講する（注1）。各「数学・数理科学グローバル特別講義」は8コマからなる集中講義であり、数学・数理科学の諸分野で近年発展している研究について、第一人者の研究者がその背景や他分野との関わりから今後の展望にいたるまでを俯瞰的・入門的に解説する。学生は講義に出席するとともに、集中講義期間中に提示されるレポート課題にも取り組む。特別講義の講師が海外研究者の場合、その講義は原則として英語で行われる。

（注1）2026年度後期には以下の講師による複数の集中講義を「数学・数理科学グローバル特別講義」シリーズとして開講予定（講師の都合により変更となる可能性があります）。

講師：Umut Varolgunes（コチ大学、幾何学分野）
講師：Matthias Hieber（ダルムシュタット工科大学、流体数学・PDE分野）
講師：Ariane Mezard（ジュシュー数学研究所/パリ高等師範学校、数論分野）
講師：Kwokwai Chan（香港中文大学、幾何学分野）


各「数学・数理科学グローバル特別講義」の日程、内容、受講登録方法については、後日掲示やKULASIS、LMS等で連絡する。また、本科目は「数学・数理科学イノベーション人材育成強化コース（通称：数学・数理科学コース）」を構成する科目であり、本科目で受講対象となる「数学・数理科学グローバル特別講義」の詳細は以下のコースwebサイトにも掲載する：
https://www.math.kyoto-u.ac.jp/ja/ktgu/courses

（注2）同期開講の複数の特別講義を履修しても、本科目の習得単位は1単位であるので注意すること。

各自が選択する「数学・数理科学グローバル特別講義」で扱われるテーマについては関係分野に関する学部レベルの数学的知識があることが望ましい。レポート提出において、生成AIの出力をそのまま使用することは認めません。

各自が選択した「数学・数理科学グローバル特別講義」について、参加状況（60％）とレポート課題（40％）により総合的に評価する（レポート課題の提出は必須）。

選択した特別講義に関係する数学的な内容について各自で学習すること。

本科目は「数学・数理科学イノベーション人材育成強化コース（通称：数学・数理科学コース）」を構成する科目であるが、コース履修に関わらず本科目のみ履修することも可能である。

生命科学領域の中で特に目覚ましい発展をとげている研究から、それぞれの領域の第一人者の先生に簡単な背景から将来の展望にいたるまでを講義をしていただき、大学院生の研究へのモチベーションを高めることを目的とする。また、近年急速に発展している生命情報解析について積極的に取り上げる。
Prominent leading scientists from several research fields of life science will provide their research histories from their backgrounds to future prospect, to encourage young scientists. In addition, we will actively address bioinformatics analysis, which has been rapidly developing in recent years.

Learning the most advanced topics in selected research fields such as cell and molecular biology, biophysics, plant science, neuroscience, developmental biology, regenerative medicine, bioinformatics and information science.

１：Oct. 13 (Tue), 2026
15:30-16:45
17:00-18:15
講師未定

２：Oct. 27 (Tue), 2026
15:30-16:45
17:00-18:15
講師未定

３：Nov. 10 (Tue), 2026
15:30-16:45
17:00-18:15
講師未定

４：Nov. 24 (Tue), 2026
15:30-16:45
17:00-18:15
講師未定


*Please be aware that details are subject to change.
** Place: Large Seminar Room (1F), Science Frontier Bldg, South Campus
(Building 16 in the Faculty of Medicine campus. https://www.kyoto-u.ac.jp/en/access/medicine-campus-map)

特になし

Evaluation will be based on attendance and effort. Further details will be announced in the first lecture.

Basic knowledge of molecular biology will be required to understand the course content. No particular preparation is necessary, but students are advised to read related papers, which will be useful to understand lectures.

連絡担当教員:　今吉 格(imayoshi.itaru.2n@kyoto-u.ac.jp)
博士課程2回生以上の学生の出席も歓迎します。