| 英文名 | Research Work Practice Required for BE Degree | |
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| 科目概要 | データサイエンス学科４年通年、３群科目、必修、実験・実習、8単位 |
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| 科目責任者 | 岡 浩太郎、榊原 康文、渡辺 豪、河野 信、島津 秀康、齋藤 裕、鎌田 真由美、荒井 康夫 | |
| 担当者 | (※は実務経験のある教員) 岡 浩太郎※、 |
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| 講義室 | ||
研究室に所属し、個人の研究テーマを決め、各教員の指導のもとに研究活動を行い、これを通じて研究の進め方、問題解決法などを学ぶ。
学生各個人のテーマにより、データサイエンスを活用した手法により、研究を進める。前期は研究テーマの遂行に必要な情報科学や計算科学の原理、具体的な手法などを学び、後期は研究を遂行する。進展状況に応じて中間報告を行い、研究の進め方を確認する。研究内容を学年末に卒業論文抄録にまとめるとともに卒業研究発表会において口頭発表を行い、最終的に卒業論文にまとめる。
所属研究室の教員の指導のもと、研究課題ごとに個人又は少人数のグループを編成して研究を行う。研究の進め方等については、指導教員から随時アドバイスやフィードバックを行う。
DP2、DP3、DP4、DP5
| 回 | 項目 | 内容 |
|---|---|---|
| 1 ～ 240回 |
1.テーマの設定 2.テーマ背景の調査 3.研究分野の既存研究調査 4.研究手法の検討 5.研究計画の立案 6.研究の遂行 7.研究結果の考察 8.研究成果のまとめ 9.卒業論文発表会 （プレゼン及び質疑応答） |
1．自ら課題を発見し、適切な研究テーマを設定する 2．研究テーマの背景を調査し、自身のテーマ周辺の知識を収集 3．既存研究を調査し、自身のテーマを取巻く研究状況を理解する 4．様々な手法の中から、適切な研究方法を検討する 5．期間内にまとめられるよう研究計画を立案する 6．研究計画に従い、研究を遂行する 7．得られた研究データを基にテーマに照らし考察する 8．研究成果を卒業論文としてまとめる 9．研究結果から発表用資料、スライドを作成し、他者に理解させられるようプレゼンテーションする |
| ～各研究室の研究テーマ～ ●生物統計分野 ・トランスオミクスデータ（ゲノム、エピゲノム、トランスクリプトーム、プロテオーム、メタボローム） を利用したメタ解析手法の習得（河野信） ・マススペクトルデータ解析手法の習得（河野信） ・超並列DNAシーケンサーのデータを用いたマルチオミクス解析手法の習得（原雄一郎） ・ロングリードシーケンスデータによるゲノム・エピゲノム統合解析手法の習得（青砥早希） ●データモデリング分野 ・データ解析と数理モデル構築技術の習得（島津秀康） ・時・空間データ解析技術の習得（力丸佑紀） ・臨床応用可能なバイオマーカー探索とモデル構築技術の習得（ウ ニクハン） ●バイオイメージインフォマティクス分野 ・生命科学に関連した画像情報の解析理論の習得（岡浩太郎、谷森達） ・画像解析のためのイメージングデータ取得法の習得（新藤豊） ・取得画像の計算機を用いた解析技術の習得（設樂久志） ●人工知能分野 ・医療画像・医療情報データから診断支援する機械学習手法の習得（榊原康文） ・創薬のためのバーチャルスクリーニング手法の習得（榊原康文、秋山真那斗） ・ゲノム合成のための人工DNA配列を設計する深層学習手法の習得（榊原康文、上原美夏 ） ●生物工学のためのバイオインフォマティクス分野 ・機械学習による生体分子の機能改良技術の習得（齋藤裕） ・オーミクスデータ解析のためのバイオインフォマティクス技術の習得（齋藤裕） ・分子シミュレーションを利用した生体分子の解析技術の習得（飯田慎仁） ・計算機を用いたタンパク質改良技術の習得（来見田遥一） ●ソフトマターインフォマティクス分野 ・ソフトマターにおける分子シミュレーションを基盤とした計算科学的手法の習得（渡辺豪） ・情報科学の手法を取り入れた生命科学系分子モデリング技術の習得（石井良樹） ●メディカルインフォマティクス分野 ・電子カルテを用いた健康・医療データ利活用基盤技術の習得（荒井 康夫） ・国際統計分類を用いた健康・医療データの統計学的分類技術の習得（荒井 康夫） ●ライフサイエンスプラットフォーム分野 ・バイオメディカルデータ基盤開発と病態予測手法の習得（鎌田 真由美） ・ライフサイエンスデータを活用した個別化医療のための解析・予測手法の習得（ジャヤクマル ワサンタン） ・ライフサイエンスデータを用いた予測および解析手法の習得（牧垣 秀一朗） |
研究を計画・実行し、解析結果について発表し、卒業論文としてまとめる。
卒業論文（30％）、卒業研究発表（10％）、研究室内での研究への取組み状況等（60％）から総合的に評価する。
【授業時間外に必要な学習時間：ー時間】
予習：研究テーマに関連した下調べ等十分に行うこと。
復習：研究内容の理解を深め、研究の進展に合わせて必要な文献を読むこと。
研究は、常に教員とコミュニケーションを密に取り、その指導に従って遂行すること。
【科目ナンバリング：FU504-VC04】
【関連科目：なし】
（各教員）それぞれの企業・研究所・大学病院等での研究やデータ解析等の経験を活かし、卒業研究指導を行う。
| 種別 | 書名 | 著者・編者 | 発行所 |
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| 教科書 | なし | ||
| 参考書 | 必要に応じて担当教員が提示する |