エピゲノムデータからの機械学習による病態解明

• 辻田悠希 et al. H3K9me3の脱メチル化によるトランスポゾンの活性化は心筋細胞の遺伝子発現に影響を与える, 第45回日本分子生物学会年会 (ポスター発表)

• バイオインフォマティクス技術者認定試験合格
• 統計検定2級合格
• 基本情報技術者試験合格
• 趣味：パワーリフティング・卓球・登山

オンライン研究を振り返って, 2024.03.06掲載

こんにちは、清水研にてBiomedical Data Science Club並びにオンライン研究制度でお世話になっている辻田悠希と申します。

私は大学入学直後から自分の大学で研究室に足を運び、そのなかで一通りの分子生物学の実験やシークエンスの解析を学んできました。実験手法は一通りできるようになりましたが、プロトコルがあれば慣れたら誰でもできるお料理教室のような状況から脱して、自分で仮説を立てるところから始めて計画を立て、結果を出すというのに憧れを持っていました。また、文献を読んだり解析したりするなかで時折出てくる統計や機械学習などを敬遠してしまっていましたが、自分が今後研究していくなかで必ず通らなければいけないと感じ、今やらなければ絶対に学ぶ機会がないと思っていました。そして、地方単科医科大学であることもあり、自分以外解析などをやっている学生は一人もおらず、風通しが悪い状態でした。この状況では自分は成長できなくなってしまうと感じ、活発に研究活動を行なっている学生ともっと交流したり議論したりしたいと思い、思い切って申込のメールを送りました。

BDSCの人たちは本当にレベルが高く、毎回の発表のたびに驚かされます。発表だけでなく、質疑応答も非常に活発で、そういう着眼点があったか！といつも勉強になっています。オンラ
イン研究では、自分が苦戦しているときに清水先生が丁寧なアドバイスをしてくださり、ここで研究させていただいていることに本当に感謝しています。

私のように地方の大学で少しでも興味がある人は是非チャレンジしてみてください！大学生活で絶対に得られない知識・経験を身につけることができます！