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  * 専門は一般にバイオインフォマティクスと呼ばれるあたりになります。旧来の生物学は定性的な議論に終始していて、歴史ある分厚い生物学の教科書を開いても図のおえかきしか載っていない、期末試験は持ち込み可というゆるゆるっぷりですが、本当に最近になって数理モデルで生命現象を解き明かそうとか言い出し、数学的なアプローチの導入が少しずつ進んでいます。常微分方程式だけでなく、偏微分方程式だったり、Agent-Based Modelだったり、弊研究室みたいに統計的学習理論を導入したりとなかなかおもしろいです。例年ただひたすら実験をし続け、細胞チャンの機嫌を損ねないように一生懸命培養し、学生の卒論発表では「この遺伝子叩いてもダメだったので今度はこのへん叩きます」みたいなことになりがちですが、それも少しずつ変わっていったらいいなぁとは思います。   * 専門は一般にバイオインフォマティクスと呼ばれるあたりになります。実験はしません(細胞培養は1回しかしたことない)。旧来の生物学は定性的な議論に終始していて、歴史ある分厚い生物学の教科書を開いても図のおえかきしか載っていない、期末試験は持ち込み可というゆるゆるっぷりですが、本当に最近になって数理モデルで生命現象を解き明かそうとか言い出し、数学的なアプローチの導入が少しずつ進んでいます。常微分方程式だけでなく、偏微分方程式だったり、Agent-Based Modelだったり、弊研究室みたいに統計的学習理論を導入したりとなかなかおもしろいです。まだまだただひたすら実験をし続け、細胞チャンの機嫌を損ねないように一生懸命培養し、学生の卒論発表では「この遺伝子叩いてもダメだったので今度はこのへん叩きます」みたいなことになりがちですが、それも少しずつ変わっていったらいいなぁとは思います。

chika

Email: <ychika AT ims.u-tokyo.ac.jp>

Twitter: @chika0509_0u0 

Facebook: Yoichi Chikahara

Languages: 日本語, English, Deutsch, Français, 汉语

Research Interests: 計算機生物学、数値計算・数値解析、統計的学習理論

  • 趣味
    • 語学、演劇、お酒(ワイン・カクテルが好き、飲みやすい日本酒は危険だ、飲み会はさそってください)
  • すきなのみもの
  • すきな音楽
    • ラルクとかが好き、しかし普段聞いてるのはだいたい音ゲーの曲でkors k, Ryu☆, 猫叉Masterがすごく好き。あとカラオケしたい。

自己紹介

  • 経歴
    • 愛知県出身。高校の頃は水泳部、しかし運動神経は壊滅的でほぼ全ての球技は全く駄目。美術もダメ。ついでに図画工作・家庭科は昔1をとったことがあり、特に裁縫は指と爪の接した領域に針を刺し、血塗れになりながら頑張っていた過去を持つ男。
    • 慶應義塾大学というところに進学する。履修していたドイツ語の講義で自身を神と名乗り、教科書をミサと呼ぶユニ~クな教官に邂逅し、もともと英語もわりと好きだったのでドイツ語にどっぷり漬かる。そのうち飽き足らなくなり、フランス語に手を伸ばし、外国語学校に通いだしてお金持ちそうなマダム達と仲良くする。その後、仏検とか独検とかを受けながら、渡仏・渡独。人生で初めてホームステイしたり、多国籍なクラスでObdachlosigkeit(ドイツ語でホームレス)についてみんなと議論したり、あとfacebookで隣室のアジア人にdisられたりした。良いおもいで。
    • 卒研テーマは「可変ステップ幅数値積分による生化学ネットワークシミュレータの実装」。簡単に言うと反応速度で表された非線形連立微分方程式を効率よく解いて、しかも精度保証しちゃうためのメソッドを導入して、生化学反応の解析ツールをつくりましたという話。Euler法やRunge-Kutta法とかの古典的手法は結局一定の刻み幅を与えないと解けないけど、それを与えずに微分方程式の挙動からベストな刻みを与えようという話。常微分方程式の数値解析はガチ数値計算研究者からみたら20世紀までに飽和しきった話ですが、バイオロジー分野でこれだけガチでやってる研究室はなかなかなかったとおもいます。興味持つ人居ないとおもいますが、E.ハイラーのが深いところまでまとまっていてよいです。ちなみにマイナビニュースに載りました。やったね。

    • 4年間私立理系に通い続けて家計が困窮してしまったので国立の大学院進学を決意し、選んだのがここでした。ぼくはアーキテクチャもOSも形式言語も計算量理論もなにも習ったことがなく、受験を決意したのが6月の頭でほとんど時間もなく、院試の問題はなにを言っているかわからず、参考書開いてもわからず、それはもう地獄でした。しかしがんばったおかげで優秀な皆様と出会えたのでよかったです、慶應の頃の学科の同期とはそんなうまが合わなかったですが、ここは居心地がよいかもです。
    • 専門は一般にバイオインフォマティクスと呼ばれるあたりになります。実験はしません(細胞培養は1回しかしたことない)。旧来の生物学は定性的な議論に終始していて、歴史ある分厚い生物学の教科書を開いても図のおえかきしか載っていない、期末試験は持ち込み可というゆるゆるっぷりですが、本当に最近になって数理モデルで生命現象を解き明かそうとか言い出し、数学的なアプローチの導入が少しずつ進んでいます。常微分方程式だけでなく、偏微分方程式だったり、Agent-Based Modelだったり、弊研究室みたいに統計的学習理論を導入したりとなかなかおもしろいです。まだまだただひたすら実験をし続け、細胞チャンの機嫌を損ねないように一生懸命培養し、学生の卒論発表では「この遺伝子叩いてもダメだったので今度はこのへん叩きます」みたいなことになりがちですが、それも少しずつ変わっていったらいいなぁとは思います。

M1 冬学期時間割

  

1限

 

 

 

 

 

2限

 

算法設計要論 

データサイエンス 

 

 

3限

 

情報論的機械学習 

 

 

 

4限

 

 

 

 

現代創薬概論 

5限

 

 

 

 

 

M1 夏学期時間割

  

1限

 

 

 

 

 

2限

 

 

 

 

 

3限

生物情報実験法 

 

 

創造情報学連携講義Ⅱ 

 

4限

生物情報実験法 

 

 

配列解析アルゴリズム特論Ⅰ 

生物物理学Ⅱ 

5限

 

 

 

 

 


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chika (最終更新日時 2015-03-03 18:07:53 更新者 chika)