教育

学部教育

理学部生物科学科に所属しており（ゲノム情報科学教室）、卒業研究での配属が可能です。 2025年度の担当授業は以下の通りです。

• 生物の世界（全学1年生向け; 1ターム）1コマ
• ゲノム生物学（理学部3年生向け; 2ターム）15コマ
• 先端生物学（理学部3年生向け; 2ターム）0.5コマ
• 生物科学概説B（理学部1年生向け; 4ターム）2コマ

卒業論文

• 理学部生物科学科卒業
  • 2024(R6)年度 (2025/03)
    • 内田 航太郎 「公共データベースを活用したメタ解析による低温ストレス応答の新たな知見」
    • 光成 仁 「公共トランスクリプトームデータのメタ解析による新規飢餓応答遺伝子の同定」

大学院教育

統合生命科学研究科の数理生命科学プログラムに所属しております。 2025年度の担当授業は以下の通りです。

• 博士課程前期
  • 生命理学概論（統合生命科学研究科数理生命科学プログラム；1ターム）1コマ
  • バイオインフォマティクス（ゲノム編集先端人材育成プログラム生向け; 3ターム）オンデマンド 15コマ

博士論文

• 小野 擁子 「オープンデータを活用した低酸素応答新規パスウェイの探索手法の開発」 (Development of exploration methods for novel hypoxia response pathways using open data) (2022/09) 【社会人、早期修了】
• 鈴木 貴之 「公共データの利活用によるターゲット遺伝子探索手法の開発」 (Development of a method for exploring target genes using public data) (2025/03) 【早期修了】
• 池田 秀也 「大規模言語モデルを用いた生命科学データベースからの知識抽出手法の開発」 (Development of knowledge extraction methods from life science databases using large language models) (2025/03) 【社会人、短期修了】

研究室の教育プログラム

ドライ研究（バイオインフォマティクス）で生命科学に挑みます。 コンピュータは各自にMacBookProなどを一台づつ貸与して研究を進めてもらいます。 具体的には、公共データベースにあるゲノムやトランスクリプトームデータのメタ解析でドライ研究に必要なスキルを習得し、特にコマンドラインインターフェース(CLI)によるビッグデータの扱い方に習熟します。 その後、自分の興味のある研究の方向性を各自模索していくことになります。

• SlackやTeams、GitHubによる情報共有（随時）
  • オンラインラボノート(GitHub private repository)による進捗管理
• 個別研究ディスカッション（オンサイト／オンライン;随時）
• 研究室セミナー（週例、現在は基本的に火曜日午後）
  • 生命科学者のためのDr.Bonoデータ解析道場 第2版の勉強会（新入生向けに週一回半年弱）
  • グループ研究ディスカッション（当番は約1-2ヶ月に1回）
  • 関連図書の輪読会
    • 2023年度からは各自が論文紹介のセミナー形式
    • 2022年度：後期にバイオインフォマティクスデータスキル
    • 2021年度：後期にPythonによるバイオインフォマティクス
• 坊農が兼務しているライフサイエンス統合データベースセンター(DBCLS)が主催するTogothon(SPARQLthon)や国内版バイオハッカソン、BioHackathonへの参加
• 学会発表
  • 日本分子生物学会や日本ゲノム編集学会の年会（や大会）などで積極的に研究発表
• 学術論文発表
  • 英語論文作成指導
  • bioRxivやBioHackrXivなどのプレプリントサーバーへアップロードののちに、査読つきオープンアクセス論文雑誌への投稿

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