研究室への参加方法・指導方針

参加方法

  • 東京大学の学生として研究室に参加する場合
    • 修士・博士で小林研究室へ参加を希望される方は工学系研究科 電気系工学専攻の大学院、もしくは東京大学大学院 情報理工学系研究科 数理情報学専攻を受験してください。過去問なども掲載されていますので参考にしてみてください。特に電気系工学専攻の問題は、定量的なデータを解析したりモデルを作ったりする際に、最低限学んでおくべき数学や物理の内容が含まれているので、生物系の方でも勉強してみて損はないと思います。数理情報の問題は少しマニアックですが、ちゃんと勉強すれば数理に関する基礎的な素地を作ることができると思います。
    • 大学院外国人研究生の受け入れについてはこちらを御覧下さい。
  • 学術振興会PDとして研究室に参加する場合
    • まず小林にメールをいただければと思います。一度具体的に研究テーマなどについて話をして参加を検討するのがよいと思います。
  • ポスドクとして参加する場合
    • 公募がされている場合は、公募の要領に沿って応募してみてください。応募以前の問い合わせも歓迎します。
  • それ以外の方法で参加する場合
    • 小林研究室では、指導委託による学生の受け入れや、生物系学生などの一時的な受け入れ(たとえば1年程度の短期の受け入れ)なども、受け付けております。例えば実験研究室に所属しつつ、定量データの解析法や理論的な手法を学びたい学生なども歓迎します。詳しくは小林(tetsuya アット mail.crmind.net :アット→@に変換)までご連絡ください。

学生生活について

小林研は2008年6月にスタートし、2014年現在6年が経過しました。すでに何人かの卒業生を輩出し、今のところ修士卒の学生は総研やトヨタなど良い企業に幸い就職できています。現時点では教員あたりの学生が比較的少なく密な議論や指導ができるかと思っています。

また小林研究室は、同じ生産技術研究所の合原研究室、河野研究室と合同で学生の面倒を見ているので、非常に良い学生間のネットワークなども築けると思います。この点で小林研究室は小規模研究室と大規模研究室、両方のメリットを享受できる環境にあるといえると思います。

研究室の指導方針の一般的なお話

テーマの選択は参加させる学生・PDにお任せします。しかし、どちらにしても理論だけ、実験だけでは本当の意味での新しい話には到達できないと思いますので、自分の強みを生かした範囲で両方にかかわるようなスタンスを求めます。細かいことはやりたいことがあれば自主性に任せますし、こちらで与えてほしければ与えるようにします(まあ適応的におこなうということです)。

もう少し具体的なテーマの内容などについては、研究室の研究内容を参考にしてください。また小林研のメンバーや設備、輪講などの勉強会、そして定期的な進捗報告会の詳細については、About usを参照してください。

メッセージ:生物系の学生に向けて

おそらく生物系の参加者は【テーマ1】が主体となると思います。 理論だけを学ぶのもよいですが、常に実験に戻れる立ち位置を確保するのは生物学者として独立するためには必要です。特に理論の研究室を経験した数少ない実験研究者は、現在これからの生命科学をリードする研究を進める立場になっています(例:理研上田さん、東大黒田さん、)。ただし、全く理論の勉強や研究をしたことが無い方が本研究室で修士以上を始めるのは難しいと思います。もし、実験系で本研究室に参加したい場合は、自分で何らか理論的な研究(シミュレーションやデータ解析を含む)をやったことがあることを前提とします。

とはいえ、理論研究を自分でやることはハードルが高いのも事実です。もしこれから理論を学びたいのであれば、指導委託や共同研究という形での指導も行いますので、実験のできる研究環境と本研究室の環境とをうまく組み合わせることを考えていただくとよいと思います。

また、生産研究所の中のバイオ工学技術や微細加工技術の人たちと共同の実験室に場所を貰っています。もし実験系を自分で立ち上げる気概がある方がいらっしゃったら積極的にサポートします。たぶん数理・データ解析・工学微細加工技術などを同時にそれも実地で学べるのは他にはなかなか無いのでないでしょうか。また何人かの先生から光学顕微鏡や共焦点顕微鏡なども貸していただけるよう話もしているので、そのへんもサポートいたします。P2実験室やマウス部屋なども貸してもらうことができると思います。

メッセージ:理論系・情報系の学生に向けて

どのテーマを希望するにしても、数理や情報の中だけで閉じた研究はこれからの生命科学研究では通用しません。実際、多くの理論生物学やバイオインフォマティクスの若手が実験と理論・情報とを融合させる研究に取り組んでおり、今後こういうスタイルが当たり前になってゆくと思っています。理論生物学やバイオインフォマティクスと実験生物学との関係が、理論物理と実験物理のそれに近づいてゆくといってもいいかもしれません。

実験バックグラウンドの研究者が不得手とする画像解析やデータ解析、そして測定機器作成などにも積極的に(研究時間の3~40%くらいは)かかわることを奨励します。この場合、共同研究者の存在がありますので、始めたテーマは最後まで責任をもってやっていただくことも求められます。

ただ、とはいえ、理論的・情報的な新しさも同様に重要です。 特にゆらぐ生命システムの問題は、数理科学におけるいろいろな手法を貪欲に組み合わせ、新しい理論的土台を気づいてゆくことが必要になります。既存の理論を発展させるより、新しい理論をスクラッチから作ってみたいという方はとても歓迎します。 また情報の面で言えば、定量的なデータを基盤とした生命動態の研究と、多種を網羅的に同時観測するオミックス的な研究との接点は未だ見いだせていません。エピジェネティクスや免疫の研究は私個人は、その接点となりうる重要なテーマであると思っています。ぜひこのような融合的な研究を進めたい情報系の学生も歓迎します。

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