wet研究室でバイオインフォマティクス・データサイエンスに取り組む大学院生募集

wet研究室の中でdry研究を立ち上げる。

岡山大学 組織機能修復学分野は、iPS細胞から誘導した軟骨細胞を用いて基礎医学と臨床医学の橋渡しを専門とするwet研究室です。
その中でdry研究を専門とする教員が加わり、バイオインフォマティクス／データサイエンスを用いた研究を本格的に展開しています。

これはdry研究を専門とする研究室に入るのとは少し違います。
wetの研究課題、実験データ、医学・生命科学的な問いに近い場所で、データ解析を通じてwet研究を発展させたり新しい研究テーマを形にしていくことができます。

たとえば、次のような研究に取り組むことができます。(現在の研究内容はこちらをご覧ください。)

• 遺伝子発現制御の解析
• オミクスデータを用いたガン発症因子の探索
• 公共データベースを活用した仮説生成
• 機械学習を用いたバイオデータ解析
• データ駆動型の生命科学研究

wet研究室だからこそ、単なるデータ解析にとどまらず、生物学的な意味を考え、実験的検証につながる仮説を作る研究を目指すことができます。

このような学生を歓迎します。

以下のいずれかに関心がある方を歓迎します。

• バイオインフォマティクス、データサイエンスを学びたい
• 生命科学データを解析して研究したい
• プログラミングやデータ解析を研究に活かしたい
• RNA、miRNA、ncRNA、遺伝子発現制御に興味がある
• 機械学習を生命科学・医学研究に応用したい
• wetの生命科学とdryの情報解析の両方に関心がある
• 将来的に、生命科学とデータサイエンスの両方を理解する研究者になりたい

現時点で、すべての技術を身につけている必要はありません。
Julia、R、Linux、統計解析、機械学習、オミクス解析などは、研究テーマに応じて段階的に学んでいきます。

一方で、dry研究では自分で調べ、試し、コードを書き、エラーを解消し、結果を解釈する姿勢が重要です。
プログラミング経験が豊富でなくても、データ解析に主体的に取り組む意欲のある方を歓迎します。

他大学・他学部からの進学を歓迎します。

現在所属している大学や研究室にかかわらず、当研究室でバイオインフォマティクス・データサイエンス研究に取り組みたい方を歓迎します。

特に、以下のような方はぜひ一度ご相談ください。

• 初めてdry研究に取り組みたい方
• バイオインフォマティクス研究を本格化したい方
• wet研究の経験を活かしてデータ解析に進みたい方
• 情報系・工学系・数理系の背景を活かして生命科学研究に挑戦したい方
• 医学・生命科学系の背景を持ち、プログラミングや統計解析を武器にしたい方

出身分野は問いません。
生命科学を理解しようとする姿勢と、データから問いを立てる意欲を重視します。

社会人の進学を歓迎します。

当研究室には毎年社会人博士が、2026年には初の社会人修士が参画しています。
社会人としての経験や専門性を活かしながら、バイオインフォマティクス／データサイエンスを用いた生命科学・医学研究に取り組みたい方を歓迎します。

仕事、家庭、現在の専門分野との両立に不安がある場合でも、まずはご相談ください。
研究テーマ、学習の進め方、解析スキルの習得、研究時間の確保などについて、個別の状況に応じて相談しながら進めます。

特に、以下のような方を歓迎します。

• 社会人経験を活かして修士課程・博士課程で研究に取り組みたい方
• 医療、生命科学、製薬、情報、工学、教育などの経験を研究に発展させたい方
• 業務で扱うデータ解析を、より学術的に深めたい方
• 生命科学・医学分野にデータサイエンスを応用したい方
• プログラミングや統計解析を学び直し、研究に活かしたい方
• 社会人修士／社会人博士として新しい研究分野に挑戦したい方

入学時点でバイオインフォマティクスやプログラミングの経験が十分である必要はありません。
これまでの経験を出発点として、必要な知識や解析技術を段階的に身につけながら、自分の研究テーマを形にしていくことを重視します。

身につくスキル

研究を通じて、以下のようなスキルの習得を目指します。

• Julia / Rによるデータ解析
• Linux環境での解析
• RNA-seq、single-cell RNA-seq、smRNA-seq、ATAC-seq、CUT&Tag、Visiumといったオミクス解析
• 統計解析・可視化
• 機械学習の基礎と応用
• 公共データベースの活用
• ネットワーク解析
• 生命科学データの解釈
• 論文読解・研究発表・論文執筆

単に解析ツールを使うだけでなく、生命科学の問いに対して、どのようなデータを使い、どのように解析し、どう解釈するかを重視します。

研究室での指導方針

dry研究では、コードを書く力だけでなく、問題設定、データの品質確認、解析結果の解釈、図表作成、論理的な説明力が重要です。

当研究室では、学生と相談しながら研究テーマを設定し、段階的に解析スキルと研究遂行力を身につけることを目指します。
最初から完成されたスキルを求めるのではなく、以下のような姿勢を重視します。

• わからないことを自分で調べる
• 解析結果を鵜呑みにせず確認する
• 生命科学的な意味を考える
• 失敗した解析からも学ぶ
• wet研究者と議論しながら仮説を深める
• 自分の研究として主体的に進める

配属にあたってのQ&A

大学院進学を希望する皆さんが気になる点をQ&A形式でまとめています。
配属にあたってのQ&A頁をご覧ください。

学生の声

2026年5月にとった匿名アンケートを未編集で学生の声頁にまとめています。
皆さんにあった雰囲気の研究室であるかを確認するのにご活用ください。

まずはお問い合わせください

バイオインフォマティクス／データサイエンスを用いて、生命科学・医学研究に取り組みたい学生を募集しています。

他大学・他学部からの修士課程や博士課程への進学を検討している方は、まずは研究室見学・進学相談のお問い合わせフォームからお気軽にご連絡ください。
まだ受験を決めていない段階でも構いません。
「研究内容を聞いてみたい」「自分の背景で応募できるか知りたい」「修士・博士でどのようなテーマが可能か相談したい」という段階での連絡を歓迎します。
お問い合わせの際には、可能であれば以下の内容をお知らせください。

• 現在の所属・学年
• 修士課程または博士課程のどちらを希望しているか
• これまでの研究・学習内容
• プログラミングやデータ解析の経験
• 興味のある研究テーマ
• 相談したい内容

研究内容の説明、進学に向けた相談、オンライン面談などに対応します。
wetの生命科学とdryのデータサイエンスをつなぐ研究に関心のある方からの連絡をお待ちしています。