分野別11コース

発生・細胞生物学・システム生物学コース

免疫・アレルギー・感染コース

腫瘍学コース

ゲノム・オミックス統計解析コース

神経科学コース

生活習慣病・老化・代謝医学コース

再生医療・臓器再建医学コース

病理形態・病態医学コース

臨床研究コース

社会健康医学コース

医工情報学連携コース

ゲノム・オミックス統計解析

1. 概 要:

本コースは、ゲノム・トランスクリプトーム等の大規模データ型サイエンスに対応することを目的としたコースで、大きく分けて(1)コンピュータにかかわること、(2)統計解析に関することを扱います。医科学・医学の研究を進めるうえで必須の知識・技術の一つではありますが、解析自体を専攻する大学院生はごく少なく、大部分の大学院生はメインとなる研究テーマの遂行のために副次的に必要となる内容と考えられます。題材はオミックスと呼ばれる分野を主な対象とし、データのハンドリング・データシミュレーション・統計解析に関するハンズオン型の実習に重きを置きます。なお、データ解析と一言でまとめることはできますが、実際には多岐に渡るので、年度により実施内容は変わります。

平成30年度は、RとPythonという2つの計算機言語の基礎技術の習得を目指したSelf-learningの機会の提供とします。

Rはhttps://leanpub.com/dataanalysisforthelifesciences 、Pythonは https://leanpub.com/pythonforthelifesciences から、テキストを入手し各回の予定章の予習をしてクラス時間に参加してください。クラス時間には学生間で内容について相互討議・相互質問をします。コースの進行に連れ、プレゼンテーション課題を課す予定です。また、各回の修得の確認のための宿題を課します。

 

2.構 成:
分野名等 教授 准教授 講師 助教
ゲノム医学センター
疾患ゲノム疫学  松田文彦  鎌谷洋一郎
統計遺伝学 ◎山田 亮
(◎):オーガナイザー

3.内 容:

(1)演習:4単位 原則 第4水曜日(*印は変則)


 (平成30年度予定)ゲノム・オミックス統計解析コース
参加前に R,Pythonの実行環境の整備。自力で出来ない履修者は統計遺伝学分野に5月9日までに連絡を取り、TAの指導のもと整備を終えること
第1回 5月23日 R: “Getting Started”, “Inference”, “Exploratory Data Analysis”
第2回 6月27日 R: “Matrix Algebra”, “Linear Models”
第3回 7月25日 R: “Inference for High Dimensional Data”, “Stastitical Models”
第4回 9月26日 R: “Distance and Dimension Reduction”, “Batch Effects”
第5回 10月24日 Python: “Getting Started with Python”, “Python at the LabBench”, “Making Sense of Sequences”
第6回 11月28日 Python: “A Statistical Intelude”,”Opening Doors to Your Data”, “Finding Needles in Haystacks”, “Object Lessons”
第7回 12月26日 Python: “Slicing and Dicing Genomes”, “The Wells! The Wells”
第8回 2019年1月23日 Python: “Molecules in 3D”, “Taiming the Network Hairball”,”Genetic Feedback Loops

(2)実習:2単位 本コース所属大学院生は、本コースに所属する研究室において、上記内容に沿った計算機実習を受ける。

※Wifi対応のノートPCを各自持参すること

4. 演習・実習 単位に必要なこと
合格条件は以下の通りです。
(1)5,6,7,9,10,11,12,1月の8回のうち、6回以上の出席
(2)同8回全ての課題提出

5.取得目標

(考え方)


  • データの扱い方
  • データの見方(記述統計)
  • 統計学手法
  • ゲノム・オミックス分野の諸技法

( 技術 )


  • 統計解析ソフトRを使って解析の基礎を習得する
  • Pythonを使って解析の基礎を習得する