大規模オーミクス解析分野 平成30年度の学生募集をします

森下 真一
E-mail: moris{at}cb.k.u-tokyo.ac.jp
研究室HP

研究紹介

【キーワード】DNA オーミクス 1分子・1細胞計測 アルゴリズム 並列計算 機械学習

DNAとオーミクス周辺の生命科学の研究課題に取り組んでいます。生命科学は、情報学・数学・1分子計測技術の魅力的な実験場です。これらの学問を積極的に取り入れています。以下、研究テーマを紹介します。

DNAとオーミクス周辺の生命科学の研究課題

現在の研究課題
過去報告した研究結果

現在、各種DNAシーケンサー(第三世代・長鎖型PacBio Sequel, Oxford nanopore, 10X Chromiumおよび次世代・短鎖型Illumina HiSeq)を利用し、研究室内で独力でDNAデータを収集してます。特に、数万塩基の長いDNA断片を解読できる長鎖型は、新しい研究結果をえるのに役立っています。


図1 クロマチン構造と遺伝的多様性は相関する
(出典 Sasaki et al. Science, 323(5912):401-404, 2009)

1分子・1細胞計測技術の開拓

新しい1分子・1細胞計測技術が、研究課題の分析に必要となことが多いです。たとえばPacific Biosciences社の1分子計測技術 Zero-Mode Waveguide (ZMW) はDNAメチル化難読領域の解明に役立つため、同社と共同研究してます [Bioinfo. 2016]。

情報学・数学からのアプローチ

情報学と数学の実験場として、生命科学は魅力的です。これまでに応用を試した例を挙げます。

特に最適化アルゴリズム、並列計算、機械学習は、これまでの研究発表に役立ちました。定理の証明を理解し、アルゴリズムを実装することが大事です。生命科学で新しい結果が出た場合は科学系の雑誌に報告し、一方、コンピュータ・サイエンスとして価値がある場合には ACM, IEEE 等の雑誌に報告してきました。


図2 1分子計測のノイズを除き CpG メチル化を高精度で観測する最適化アルゴリズムと機械学習の例
(出典 Suzuki et al. Bioinformatics 32 (19): 2911-2919, 2016)

大学院生の研究テーマ選び

自分が興味をもった研究でないと長続きしないので、研究課題の選択は各自に委ねています。ただ新しい課題でないと困るし、インパクトもほしいので、研究室全体で議論します。研究室に無いデータ、サンプル、装置が必要なとき共同研究します。ほとんどの大学院生が、学内の研究室、理研、スタンフォード大学、ワシントン大学等の海外の大学と共同研究してます。英語でメールすることから始めて、国際会議に参加し、共同研究先に訪問・滞在し、実践的な英語力を高めています。

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