# 想定問答要点
## 自己紹介
- 学科，勉強内容
- Rhelixa

## 志望理由
- 理２出身でバイオには興味あった，ロマンを感じていたが，生体工学への興味や，情報科学の普遍性から計数に進学
- 進学後も生情の授業を受講する，Rhelixaでの仕事などで，やはり自分が一番ロマンを感じるのはComputional Biologyだと思った
- そこから，大学院で研究というものをするなら，最もロマンを感じる，ワクワクする分野でやりたいと思い，またいくつかの研究室に見学に伺ったところどこもお忙しい中とても丁寧なご対応をいただき，志望した

## 計数の院でなく新領域にいく理由
- バイオロジーに感じるロマンの大きさが一番強い
- 情報科学，数学の普遍性は確かに魅力的
- 計数でも興味のある分野の研究室は存在していたが，自分が進学してからボスが定年でご退官されてなくなる研究室が多数(生田研，満淵研，合原研，石川研など)
- 普遍性の高い，よく言えば潰しのきく情報科学，数学の技術は計数の方がおそらくは身に付く
- しかしある程度の基礎が身についているので勉強はできる

## なぜこの研究室なのか
- 見学に伺ったどこも魅力的であったことを前提に
- それぞれの研究者が自らの興味のあるテーマに対して研究しており，非常に幅広い研究がある
- その幅広い興味を持った人たちが，週1.5回あるというラボミーティングで自分の研究テーマや興味を持った論文について発表するというのも大きい魅力．バイオを専攻にしていた人と比較すると乏しい自分のバイオロジーの知識を補うのにも，また常に最新のトピックに触れて疑問を感じられるという環境がある
- ラボ見学での先生の対応も丁寧で，また多くの研究員やドクターの学生さんもいる
- 見学に伺った際には大学院入学までに読むべき教科書のリストをいただけるなど，学生のことを考えてくれていると感じた
- 仲木からも岩崎先生や研究室についてここなら間違いないとお墨付きをいただき決断に至った

## 岩崎研の研究内容
- 本当に色々やってる
- MiFish
- 祖先状態復元(MAP推定)
- 動物の行動解析

## 最近気になった論文
- 角田先生と黒田先生が関わっていらっしゃるディープインサイト(おとといプレスリリース)
- 各サンプルの遺伝子発現量ベクトルを，各遺伝子の発現量ををあるピクセルの濃淡とすることで二次元画像に変換してCNNに食わせてがんの種類の分類などをする
- 画像化での各遺伝子のピクセルへの射影 : 発現傾向の近い遺伝子は距離的に近いピクセルに来るようにすることでCNNの局所受容野を利用する．具体的にはPCAを用いて数万ある遺伝子を二軸の平面にプロットして，そのプロット全てが入る長方形を切り出す．この長方形内の遺伝子の位置に応じて画像内でこの遺伝子を割り当てるピクセルが決まる
- 多くの超高次元データで使える可能性のある普遍的な数理手法
- ただ，プレスリリースにあった「深層学習の能力を活かすには画像データにする必要がある」という記述は語弊があるので訂正した方が良いと思います

## 最近気になった論文②
- 計数の合原先生の研究室
- 健康状態と病気の状態の間の「未病」を検出する数理手法について
- 動的ネットワークバイオマーカー理論というのを使う
- 健康および長期的な病気というのをそれぞれ安定な状態と捉え，その間に不安定な山があると考える
- 不安定なところ = 「未病」では様々なバイオマーカーの値(例えば遺伝子発現量)が揺らぎの影響を強く受けるようになり，分散や自己相関係数が大きくなるなどの特徴が見られる
- 実験ではマウスのメタボリックで，ちょうど未病と見られるところで顕著に多くの遺伝子の発現量が不安定になっている

## どのような研究がしたいのか
- 具体的に詳細にこの分野がやりたいというのは決められていない
- バイオ分野では基本的には超高次元・小サンプルのデータが多いのでPCAなどを除けば機械学習はあまり使えていない，そこをなんとかできないかとか思う
- システム生物学も自分の学んできたシステム工学が生きる分野だと思うので学部のうちにちょっと勉強しときたい
- ロマンを感じ，かつ何かしらの普遍性を(ローカルなところを出発でも良いので)もつ研究ができればと思う

## 具体的に生命科学のどこに魅力を感じるのか
- 一番大きいのは，目的を持って進化してきたわけではないはずなのに，ここまでうまいこと動くものができているというところ
- 教養で一番感動したのはATP合成酵素の回転．プロトンの濃度勾配にそった移動によるエネルギーを回転を通して伝搬してATPを合成する(この逆反応としてATPを添加すると合成酵素の一部が回転するのを視覚的に示した実験もエレガント)
- それ以外にもシステム生物学で言えば回路学や制御論で学んだような制御システムを生体は当たり前のように古代から利用している
- ニューラルネットが最近になってようやく実用的になってきてはいるが，人間の脳ほど汎用的なものはまだできない
- DNAを取れないとか母性効果因子の問題とか色々あるけれど，マンモスを蘇らせることすらできるかもしれない
- ウイルスが人間を攻撃する機構とか，それに対する免疫機構，また近年のノーベル賞ものの研究ではオートファジーも本庶先生の免疫チェックポイント阻害薬もCRISPR-Cas9も面白い
- ガンという病気は大嫌いだけれど，ガン細胞の強さというものには強さを感じる
- 近年のNGSによってオーミクス研究はさらに盛んになってきており，このような生命の非常に賢い，ロバストな仕組みを垣間見ることができればすごくロマンがある