私は獣医学部を卒業しウェットのバイオ系ラボでPh.Dを取得した者です。そのため、理工系の学部生が必修するような数学や物理、情報科学を今までほとんど学んできませんでした。そのような状態で今回のバイオメディカルDX for 2024を受講しました。結果として、私のような初学者でも十分理解でき、すぐにでも自分の研究に使えそうなウェブ上のバイオインフォマティクスツールを多く知ることができました。特にありがたかった点として、バイオインフォマティクスツールのドキュメントが英語で書かれているため、初学者がそれを理解するうえで、英語とインフォマティクスという二段階の障壁があると感じていましたが、この講義で、簡単にですが、各項目にどういった情報が記載されているのかを説明していただいたおかげで、そういったツールを理解するとっかかりができたことです。今後は、講義で知ったウェブ上のツールを使いつつ、ツールの内部プログラムを理解できるように勉強を続けていきたいと考えています。
私は実験系の大学院を修了後、14年間メーカーで勤務してきました。これまではPubMedなどで文献収集するのみで仮説立案をしてきました。バイオメディカルDX for Allに参加して、高度なプログラミングスキルや手持ちにデータがなかったとしても公共データベースからデータを抽出し、解析・解釈して新たな仮説立案・検証ができる時代になっていることを理解することができました。希望を感じると同時にデータマイニングやドライ解析スキルの有無は一個人・技術者としての命運を分けるのではないかと今更ではありますが、感じました。この講習会で得た知識・スキルを実践するために早速新たなテーマを設定し、少しずつでも良いのでアウトプットしてみようと思います。このような機会を作ってくださった清水先生に改めて感謝申し上げます。
バイオインフォマティクスに興味があり、何を勉強したらいいか分からないという方は参加をお勧めします。また、研究を始めたばかりの学部生にも参加をお勧めします。理由は3つあります。1つ目の理由は論文の検索の仕方を教えてくれる点です。大学院生や研究経験の豊富な社会人なら当たり前かもしれませんが、研究経験の少ない学部生にとっては今後の研究生活で役立つ内容だと思います。私自身、研究経験の少ない学部生でpubmedの細かい使い方について知りませんでした。2つ目はバイオインフォマティクスについての概要を体系的に短い期間で学べるということです。私はバイオインフォマティクスについて初学者で何もわかりませんでしたが、短期間でデータベースの使い方やデータベースを使った解析の仕方などの知識を取得できたと思っています。3つ目はバイオメディカルDX FOR ALLの受講後、バイオインフォマティクスをどのように勉強したらよいかという指針を享受してくれる点です。バイオインフォマティクスについてのおすすめの講座や動画などを示してくれました。3つの理由からバイオインフォマティクスに興味ある方、研究経験が少ない学部生の方は受講をお勧めします。
私はアカデミアで仕事をしていますが、しばしば査読や共同研究などで畑違いの研究領域で仕事をしなくてはならないことがあります。最近はそれぞれの領域内で研究データの公共化が進み、研究の進め方も標準化されるようになったため、「界隈では常識」とされる、研究の進め方や使うべきツールが定まってきたように感じます。
バイオメディカルDX for Allの講義は、分野横断的に様々な領域で研究をするときに「押さえておくこと」を網羅的に概説してもらえた点が大変有用でした。私はwet寄りの研究者なので、特にAlphaFold開発後の化合物解析の手ほどきはとても有用で、早速活用しています。
逆に、初学者の方にはそれぞれのツールの有用性がピンと来ないかもしれないという印象がありました。FOXM1を例として提示していただくことが多くありましたが、例えばFOXM1に関する代表的な論文を題材として、論文の流れの中でデータベースやツールがどのように活用されたか(あるいはその論文のどのデータをデータベースから参照できるか)、など、論文のインパクトを踏まえたうえでの見せ方であれば、フリーのデータベースを活用するだけで、最新の研究結果の生データを見に行けるすごさがより伝わるかもしれない、と思いました。
このような活動に参加することで、研究に興味を持ってくれる人が増えてくれるとよいですね。聴講させていただき感謝申し上げます。
Google colabでコード生成できることは知っていたが、実際にやってみると感動した。自分の考えることをコードで実装することのハードルがAIの発展によってとても低くなり、より生命科学研究の自由度が広くなっていることを実感できたので、研究のモチベーションにもなり、参加して良かったです。
Google colabを使った実践的な内容については、具体的な研究手法や最新のAIモデルを使った新しいことなども行ってくれるとなおよいと感じる。
バイオメディカルDX for All 2024に参加し、多くの学びを得られました。バイオインフォマティクスの基礎からAIを活用した簡単なコーディングを具体的に知ることができ、自分の興味関心を充足することができました。特に、バイオインフォマティクスに何から手を付けるべきかということの第一歩を知り、短期中期的なロードマップを知りことが出来た点も良かったです。一方で、当初はサンプルデータを活用した解析も実際にできるのではという期待感もありましたので、その点についてはやや物足りなさを感じました。それでも、初心者から社会人まで幅広く対応できる内容が揃っており、非常に満足度の高いイベントだったと思います。医療バイオ分野やバイオインフォマティクスに興味がある方にはぜひおすすめしたいです。
RNA-Seq解析は何度もやっており、GO・Pathway解析くらいまでは出来るのですが、データベースを活用して結果を深堀するという作業は基本的に行っていなかったので、解釈の部分まで学びたいと考え、「バイオメディカルDX for All 2025」に参加させていただきました。これまで知らなかったデータベース、使ったことはあっても、使ったことのなかったデータベースの機能など、数多くのことを学ぶことができました。多くのことを教えていただけるのはありがたいのですが、理解が追い付かないところもあったので、資料だけでなく、動画の期間限定配信や講義時間外の質問の受付など、アフターフォローがあるとさらに良かったと思います。また、せっかくSlackを使うのであれば、受講生同士で交流ができるような仕組みがあってもよかったかもしれません。人脈を広げることも、研究活動には重要なことだと思っています。先生もチューターの学生の方もお忙しい中で、無料でこうした学びの場を提供してくださったとこに、改めて感謝申し上げます。