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--- entrance [2008/03/20 17:03]
mlabadm
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-====== 研究室について ======
-===== 当研究室で指導を受けるには（入試情報等）=====
-当研究室にて指導 (修士号・博士号の取得) を受けるには以下の方法があります。
-  * 東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻に入学し、当研究室を志望する。
-　　　修士課程…[[http://www.i.u-tokyo.ac.jp/edu/course/cs/admission.shtml|コンピュータ科学専攻入試案内書 / 過去問]]
-　　　博士後期課程…[[xxx|xxx]]
-  * 研究指導委託を受ける。
-…他大学の学部・大学院に在籍している方も研究指導委託という形で当研究室の指導・教育を受けることが可能です。
-^過去の研究指導受け入れ実績^学年^人数^
-|中央大学|修士課程|1名|
-|山口大学大学院理工学研究科自然共生科学専攻|博士後期課程|1名|
-|九州大学大学院数理学研究科|博士後期課程|1名|
-|京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻|博士後期課程|1名|
-|東京大学大学院新領域創成科学科メディカルゲノム専攻|修士課程|1名|
-===== 指導員と方針 =====
-==== スタッフ ====
-次のスタッフが学生指導を行います。
-  * 宮野 悟(みやの さとる)-教授-本研究室の責任者
-  * 井元 清哉(いもと せいや)-准教授-ゲノムデータの統計的解析
-  * 長崎 正朗(ながさき まさお)-助教-アルゴリズム、ソフトウェア開発
-==== 指導方針 ====
-選択した研究テーマに関連するテキストや論文を精読しセミナーを行っていただきます。セミナーでのディスカッションは厳しいものですが、より理解を深めるために必要なものです。セミナーの中で生まれた研究成果は、学生自らが第一著者として国際会議や国際的な学術雑誌に論文として発表していただきます。博士課程進学を希望する修士の学生には、既存の問題を解決する能力だけではなく、自らの力で新しい問題を定義でき、かつ解決できる研究者を目指した指導を行います。過去５年間にセミナーのテキストとして採用したものは以下のようなものです。
-^著者|沼田 和幸|
-^題目|xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx|
-^内容|クラスタリングアルゴリズム|
-^著者|加藤 充|
-^題目|Combinatorial Optimization<html><br></html>Graph Drawing -algorithms for the visualization of graphs-<html><br></html>Selected Open Proglems in Graph Drawing., GraphDrawing 2003.|
-^内容|グラフレイアウト|
-^著者|広瀬 修|
-^題目|xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx|
-^内容|統計　状態空間モデル|
-^著者|玉田 嘉紀|
-^題目|Bayesian Methods for Nonlinear Classification and Regression, D.G.T. Denison et al., Wiley.|
-^内容|統計|
-セミナーでのディスカッションを通して学生が第一著者として執筆した査読付きの論文としては過去5年間では以下のようになっています。
-==== 2007年 ====
-  * ------------
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-  * ------------
-==== 2006年 ====
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-==== 2005年 ====
-  * O. Hirose, N. Nariai, Y. Tamada, H. Bannai, S. Imoto and S. Miyano.
-Estimating gene networks from expression data and binding location data via boolean networks. Proc.
-st International Workshop on Data Mining and Bioinformatics, Lecture Note in Comupter Science, 3482, 349-356, Springer-Verlag.
-  * Y. Tamada, H. Bannai, S. Imoto, T. Katayama, M. Kanehisa and S. Miyano.
-Utilizing evolutionary information and gene expression data for estimating gene regulations with Bayesian network models.
-Journal of Bioinformatics and Computational Biology, 3(6), 1295-1313.
-  * Y. Tamada, S. Imoto, K. Tashiro, S. Kuhara and S. Miyano.
-Identifying drug active pathways from gene networks estimated by gene expression data.
-Genome Informatics, 16(1), 182-191.
-  * N. Nariai, Y. Tamada, S. Imoto and S. Miyano.
-Estimating gene regulatory networks and protein-protein interactions of Saccharomyces cerevisiae from multiple genome-wide data. Bioinformatics, 21 Suppl.2, ii206-ii212.
-==== 2004年 ====
-  * N. Nariai, S. Kim, S. Imoto and S. Miyano
-Using protein-protein interactions for refining gene networks estimated from microarray data by Bayesian networks.
-Pacific Symposium on Biocomputing, 9, 336-347.
-  * S. Ott, S. Imoto and S. Miyano
-Finding optimal models for small gene networks.
-Pacific Symposium on Biocomputing, 9, 557-567.
-  * S. Kim, S. Imoto and S. Miyano.
-Dynamic Bayesian network and nonparametric regression for nonlinear modeling of gene networks from time series gene expression data.
-Biosystems, 75(1-3), 57-65.
-==== 2003年 ====
-  * S. Kim, S. Imoto and S. Miyano
-Dynamic Bayesian network and nonparametric regression for nonlinear modeling of gene networks from time series gene expression data.
-Proc. 1st Computational Methods in Systems Biology, Lecture Note in Computer Science, 2602, 104-113, Springer-Verlag.
-  * Y. Tamada, S. Kim, H. Bannai, S. Imoto, K. Tashiro, S. Kuhara and S. Miyano
-Estimating gene networks from gene expression data by combining Bayesian network model with promoter element detection.
-Bioinformatics, 19 Suppl.2, ii227-ii236.
-  * S. Kim, S. Imoto and S. Miyano
-Inferring gene networks from time series microarray data using dynamic Bayesian networks.
-Briefings in Bioinformatics, 4(3), 228-235.
-===== 卒業後の進路 =====
-今までに在籍した学生の進路は次のようになっています。
-  * 学振
-  * 研究生
-  * 客員研究生
-  * 修士修了
-　　　-本研究室助手<html><br></html>
-　　　-本研究室博士進学<html><br></html>
-　　　-東大医学部<html><br></html>
-　　　-東大院XXXX博士進学<html><br></html>
-　　　-京大院情報学博士進学<html><br></html>
-　　　-Boston University 大学院<html><br></html>
-　　　-NTT研究所<html><br></html>
-　　　-日立中央研究所<html><br></html>
-　　　-XXXベンチャー<html><br></html>
-　　　-NTTデータ<html><br></html>
-　　　-NEC<html><br></html>
-  * 博士修了
-　　　-本研究室助手<html><br></html>
-　　　-本研究室ポストドクトラフフェロー<html><br></html>
-　　　-統計数理研究所助手<html><br></html>
-　　　-UKの大学のポストドクトラフフェロー<html><br></html>
-===== 研究費・外部資金について =====
-　充実した研究環境を整えるためには科学研究費助成金(科研費)などの競争的研究資金の獲得が必要です。平成17年度、本研究室のスタッフが研究代表者を務める科研費は以下の通りです。
-  * 特定領域研究「イン・シリコ生命ネットワーク構築のための遺伝子ネットワーク推定とシミュレーション」(研究代表者：宮野悟)(平成17～21年度)
-  * 基盤研究B「プロテオーム解析データからの知識発見に関する情報科学的基礎付け」(研究代表者：宮野悟)(平成15～17年度)
-  * 若手研究A「ベイズ型統計モデルによる複数異種形式データ解析の理論と方法論の研究」(研究代表者：井元清哉)(平成17～19年度)
-===== ゲノム情報科学研究教育機構（受託研究員） =====
-　京都大学化学研究所バイオインフォマティクスセンターと東京大学医科学研究所ヒトゲノム解析センターは、文部科学省の科学技術振興調整費により、ゲノム情報科学研究教育機構となづけたバイオインフォマティクス人材養成プログラムを実施しています。このプログラムは両センターが共同で、大学院生、ポストドクトラルフェロー、民間等からの受託研究員に対して、教育・研究指導・トレーニングを行うものです。
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