| 英文名 | Graduate Research on Biomedical Data Science I | |
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| 科目概要 | 未来工学研究科（修士課程）生命データサイエンス専攻修士１年通年、特別研究、必修、実験・実習、6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 | ||
本専攻における4分野のうち、自身が所属する研究分野において、実際に修士論文をまとめるのに必要な様々な手法【分野：①生命現象を可視化するための新規な技術の開発、②物理化学的な手法による分子モデリングとその情報を理解するためのデザイン技術、③新規な機械学習アルゴリズムの開発とプログラミングによる実装、④新規な生命系データベースの作成と様々なデータモデリング手法の開発】について、その基礎的な考え方などを含めて研究室での実習を通じて修得する。
それぞれの研究分野で使われている様々な手法（様々な分子細胞生物学実験、シミュレーション技法、人工知能技術、データベース作成とデータモデリング）などについて実際に修士論文作成に必要な技術・技能を身に付ける。
それぞれの分野ごとに研究室に分かれて指導教員の指導の下、必要な技術・技能をラボワークとして修得する。研究内容や研究の進捗状況等については、ディスカッションの中で指導教員から適宜講評やフィードバックを行う。
DP1、DP2、DP3、DP4
| 回 | 項目 | 内容 |
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| 1～ 180 回 |
1.修得技術の設定 2.修得技術の背景調査 3.修得技術の実習 4.自らの研究課題への修得技術の適用 5.修得手法の結果の検討 （２〜5をいくつかの技術に関して繰返し行う） 6.研究内容の考察 7.まとめ 8.中間報告 （プレゼン及び質疑応答） |
1．自ら必要な研究テーマに必要な技術を設定する。 2．修得する技術の背景について文献調査を行う。 3．実際に技術を適用する。 4．自らの研究課題に当該技術を適用する。 5．研究計画に従い、成果を取得する。 6．得られた研究データを基にテーマに照らし考察する。 7．研究内容をまとめる。 8．研究内容及びこれまでの成果を発表用資料として作成し、中間報告のプレゼンテーションを行う。 |
修士論文作成に必要な様々手法についてその基礎から理解し、自ら実験（計算機実験を含む）やアルゴリズムの実装ができるようになる。
本科目の成果については学年末に行う中間報告会でのプレゼンテーションとディスカッションを通じて、修士論文作成に十分な技能を修得できたかを判断し、評価する(100％)。
【授業時間外に必要な学習時間：ー時間】
予習：研究室で行われるそれぞれの実習内容については、指導教員から指定される文献や論文などを通じて事前に十分に習熟していることが求められる。
復習：実習内容については後日指導教員とのディスカッションを通じてフィードバックが可能であるようにこまめな記録（結果だけでなくその過程が議論できること）を求める。
【関連科目：生命データサイエンス特論演習Ⅰ、生命データサイエンス特別研究Ⅱ】
※本科目の単位が未修得の場合は、「生命データサイエンス特別研究Ⅱ」の受講を認めない。
| 種別 | 書名 | 著者・編者 | 発行所 |
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| 教科書 | なし | ||
| 参考書 | 必要に応じて指導教員から指示する |