統計遺伝学分野

統計遺伝学分野 075-753-9470 ryamada@genome.med.kyoto-u.ac.jp 山田

研究室のこと • 医学部キャンパス→南西病棟 • 教員　１人 • 大学院生　２人

マイコースでできること • ゲノム疫学のデータハンドリング • 統計ソフト R の使い方 • ゲノム・オミックス解析の統計処理 • 実験医学・実験生物学系の統計処理 • 臨床医学系の統計処理 • 統計遺伝学の手法開発 • システム・バイオロジー的なシミュレーション • 臨床判断・診断の統計学的・推論的検討 • 数理生物学の理論

平成２３年度の４回生 • 統計遺伝学の手法開発 • レアバリアントの解析手法の理解とRによるプログラム実装 • 国際学会発表段階まで進んだけれど、現在、休止中 • 臨床医学系の統計処理 • 疾患診断・分類基準の数量的定義とその判定・算出のプログラムの実装、ならびに、臨床診断のアルゴリズム化とプログラム実装 • 厚生労働省に報告 • 院生が引き継いで、論文化中

その他の学部学生 • ゲノム・オミックス解析の統計処理 • ハイスループット薬理学実験データの取扱いと回帰(現４回生) • 国際学会発表予定(６月) • 統計遺伝学の手法開発 • 多次元分割表の代数統計的取扱いと遺伝学への応用(現１回生) • 国際学会発表予定(８月)

大学院生は • 院生もコンピュータ・スキルなしからスタートしているので、院生がやっている内容は学部生もできる • 大規模災害時のDNA鑑定アルゴリズムの開発 • 心血管系疾患のゲノムワイド関連解析　など

ラボローテーション中の実際 • デスクワークのみ • パソコンも座学も両方とも、嫌いな人にはつらい

おススメ • 臨床に行っても基礎に行ってもデータ処理は必ずついて回る • データの扱いができることは、英語ができるのと同じくらい、基礎的なスキル…と思います • 英語は外注して翻訳してもらうという手がありますが、統計をそうするのはかなり難しいのが現実 • 大多数の学部生にとっては、データ解析・統計処理・数理生物学的なことを真面目にやるほとんど最後のチャンス

統計・計算機を１からやりたい人にも付き合います統計・計算機を１からやりたい人にも付き合います • 数物系・計算機系の基礎がある人は、学会・論文発表まで行けることが多いと思います(真面目にやれば) • 医学・生物学の現象を数理モデル化してみることは、貴重な経験になります

教養の「統計学」とはずいぶん違います • 興味があれば、ひとまず相談 • やりたいことと実際にできることとの間に乖離がないことを確認するため • データ処理・データ解析に抵抗のない医師・研究者の必要性は非常に高いので、計算機・データ処理をやってみたければ、マイコースとは別枠でも、相談に乗ります

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