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、大きくわけて(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。

令和2年度は、R言語の初心者向けのコースとします。完全な初心者または、インストールして少し動かしたことがある程度の学生を対象とします。

(1)毎回、30分程度のフラット初心者向けのデモンストレーション的なハンズオンセミナー

(2)少しは動かせるが、質問することでスキルアップをはかりたい「初心者+α」の人のための、よろず相談

(1)が不要な参加者は(2)のみを、(1)から始めたが、途中からは(2)のみにする、など(1)(2)の活用の仕方は自由とします。

初回時に、到達目標を設定し、終回時にコースワークでの目標達成度の自己評価を報告する。

※ 9月会は土曜日、午前午後の集中トレーニング日とし、必須参加とする

※ 最終回での報告発表会への出席は単位の必須項目とする

初回時に、到達目標を設定し、終回時にコースワークでの目標達成度の自己評価を報告する。

※ 9月会は土曜日、午前午後の集中トレーニング日とし、必須参加とする

※ 最終回での報告発表会への出席は単位の必須項目とする

This course focuses on large-scale data science in medicine, such as genome and transcriptome. It handles (1) computation and (2) statistical analysis. Both are essential for medical science researches these days. In the course multiple papers based on omics studies and the participants study data-handling, data-simulation, statistical analyses with hands-on materials. Because the topics that are related to the course aim are broad and the contents of every year vary.

This academic year, 2020, is organized as below.

R is the language of this year. The flat beginners and beginners who have installed R and used a bit but are not sure how to brush up their skills are the targets of this year.

(1) A 30-min hands-on-seminar will be held for flat beginners.

(2) The others who don’t need (1) can ask particular questions to solve their own troubles or to improve their specific skills.

Attendance to (1) or (2) is of participants’ choice every month.

In the first class hour, individual participants should set their goal through the course and in the last class hour, everybody report their self-evaluation.

※ Attendance to the Sept class (Sat) that is a cram course is required for the credit.

※ Attendance to the last class where everybody will present their progress is required for the credit.

2.構 成:
分野等名 教授 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
統計遺伝学 ◎山田 亮
学際融合教育研究推進センター

スーパーグローバルコース医学生命系ユニット
長崎正朗(特定教授)
京都大学・マギル大学ゲノム医学国際連携専攻 川口修治
(◎):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)


(令和2年度予定) ゲノム・オミックス統計解析コース
参加前に R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10日までに連絡を取り、ACの指導のもと整備を終えること

In advance                       R should be installed in your laptop computer.

If you could not it by yourself, please contact     Statistical Genetics office.   statgenetJimu@genome.med.kyoto-u.ac.jp

<http://www.med.kyoto-u.ac.jp/organization-staff/research/doctoral_course/r-028/>

by May 10th.

Our AC will tell you the method.             Be sure to finish the setting by the first course meeting.
第1回 5月27日 Orientation.
第2回 6月24日 Whole day intensive course work from 9AM through 6PM.
第3回 7月22日 Regular hands-on seminar
第4回 9月26日(Sat) Whole day intensive course work from 9AM through 6PM.
第5回 10月28日 Regular hands-on seminar
第6回 11月25日 Regular hands-on seminar
第7回 12月23日 Regular hands-on seminar
第8回 1月13日 Progress presentation.

(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。

仮のテキスト: https://www.researchgate.net/publication/331571258_Medical_Statistics_with_R

A tentative tutorial : https://www.researchgate.net/publication/331571258_Medical_Statistics_with_R

※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)5,6,7,10,11,12月の6回のうち、4回以上の出席

(2)9月の1日集中日と1月会の出席は必須 

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と発展的な使い方を習得する
  • 研究データのデータサイエンス的取り扱い手法を学習する