付録F: 参考資料

必読書籍

基礎理論

1. “Bioinformatics Algorithms” - Compeau & Pevzner
   • アルゴリズム理論と実装の標準的テキスト
2. “Introduction to Computational Biology” - Waterman
   • 数学的基礎から応用まで網羅
3. “Pattern Recognition and Machine Learning” - Bishop
   • 機械学習の理論的基盤

実装・応用

1. “Programming for Bioinformatics” - Allison
   • 実装技術の詳細ガイド
2. “Computational Molecular Biology” - Pevzner
   • アルゴリズム設計の実践的手法
3. “Systems Biology” - Klipp et al.
   • システム生物学の数理モデル

主要学術ジャーナル

計算生物学専門誌

• Bioinformatics (Oxford Academic): IF 5.8
• PLoS Computational Biology: オープンアクセス
• BMC Bioinformatics: 手法論重視
• Journal of Computational Biology: 理論・応用バランス

応用・学際誌

• Nature Methods: 手法開発のトップジャーナル
• Genome Research: ゲノム解析技術
• Cell Systems: システム生物学
• Science Translational Medicine: 臨床応用

主要データベース・リソース

配列データベース

• NCBI GenBank: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/genbank/
  • 世界最大の公共配列データベース
• UniProt: https://www.uniprot.org/
  • タンパク質配列・機能情報
• PDB: https://www.rcsb.org/
  • 3次元構造データベース

ゲノムブラウザ

• UCSC Genome Browser: https://genome.ucsc.edu/
• Ensembl: https://www.ensembl.org/
• NCBI Genome Data Viewer: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/genome/gdv/

パスウェイ・ネットワーク

• KEGG: https://www.genome.jp/kegg/
• Reactome: https://reactome.org/
• STRING: https://string-db.org/

ソフトウェアツール・ライブラリ

配列解析

• BLAST: 配列類似性検索の標準ツール
• BWA: 高速リードマッピング
• GATK: 変異検出パイプライン
• SAMtools: 配列データ操作

統計解析・機械学習

• R/Bioconductor: 生物統計の標準環境
• Python/BioPython: 汎用プログラミング
• PyTorch/TensorFlow: 深層学習フレームワーク
• scikit-learn: 機械学習ライブラリ

可視化

• Cytoscape: ネットワーク可視化
• IGV: ゲノムブラウザ
• matplotlib/seaborn: Python可視化
• ggplot2: R可視化

オンライン学習リソース

MOOCs・講義動画

• Coursera “Bioinformatics Specialization” (UC San Diego)
• edX “Introduction to Computational Biology” (Harvard)
• 東京大学医科学研究所公開講座

プログラミング演習

• Rosalind: https://rosalind.info/
  • バイオインフォマティクス問題集
• Kaggle: 機械学習コンペティション
• Google Colab: 無料GPU環境

技術ドキュメント

• BioPython Tutorial and Cookbook
• R for Data Science (生物学応用版)
• TensorFlow Tutorials for Biology

技術標準・プロトコル

データ形式標準

• FASTA: 配列データの標準形式
• SAM/BAM: アライメント結果形式
• VCF: 変異情報形式
• GFF/GTF: ゲノム注釈形式

API・Webサービス

• NCBI E-utilities: プログラマティックアクセス
• Ensembl REST API: ゲノム情報取得
• UniProt REST API: タンパク質情報

関連学会・コミュニティ

国際学会

• ISMB (Intelligent Systems for Molecular Biology)
• RECOMB (Research in Computational Molecular Biology)
• PSB (Pacific Symposium on Biocomputing)

国内学会

• 日本バイオインフォマティクス学会
• 情報処理学会バイオ情報学研究会
• 日本分子生物学会

継続学習のための指針

技術トレンド追跡

• arXiv.org cs.CE (Computational Engineering)
• bioRxiv: 生物学プレプリントサーバ
• GitHub: オープンソースプロジェクト

実践プロジェクト

1. 公共データを用いた再現解析
2. 新規アルゴリズムの実装・評価
3. 既存手法の改良・最適化
4. 学際的共同研究への参画

スキル開発ロードマップ

初級 (0-6ヶ月):
- プログラミング基礎 (Python/R)
- 生物学基礎知識
- 基本的な統計解析

中級 (6ヶ月-2年):
- アルゴリズム実装
- 機械学習手法
- データベース設計

上級 (2年以上):
- 新規手法開発
- 大規模システム設計
- 学際的研究リーダーシップ