自分は遺伝子という今までの講義で習わなかったテーマを選びました。そのため前期は基礎知識の勉強に時間を取られてしまい、本題の研究に取り組むことができませんでした。また、前期のセミナも基礎知識の勉強というよりは、すでに分野が限定されてしまっていたため、自分がやりたいものというものを見つけることができませんでした。それでも、当初は自分で調べて自分がやりたいことを先生に提案するつもりでいたのですが、講義を必要以上に選択し、またSAなどもやっていたため思っていたよりも忙しくなってしまい、基礎知識を勉強する程度で自分で研究テーマを見つけるまでには至りませんでした。もう少し研究テーマを見つけるのに時間を費やせたらよかったと思います。
後期になって本題である研究にやっと入れたのですが、この時期になると TOEFL の勉強との平行作業になってしまい、とにかく早く卒論を終らせてしまおうと思いました。まずシミュレータープログラムを作りました。そのアルゴリズムを調べたことによって自分の研究すべき点が具体的に明らかになったので良かったと思います。また、このシミュレータがあったおかげで自分の推論を検証することができたのも非常によかったと思います。ただ惜しむ点は自分の研究に使う部分は実質前半部分だけであり、後半の実際にリアセンブルする部分を全く使用しなかった点です。ただもったいなかったというだけの話ですが。そういう意味では、確率論的な要素に関して、自分の研究では単純に分布の比較だけになってしまい、セミナや性能解析の講義で習った待ち行列理論などを使えなかったことももったいなかったと思います。無理矢理使うものではないので仕方ないとは思いますが。
ところで、このシミュレータプログラムは ruby, mysql という自分は今まで使ったことがないものを使用して作成しました。研究にはさほど直接的に関係のあることではありませんが、新しいものを経験できたのはよかったと思います。特に DNA のような大容量データを扱う際のプログラミング技法について学べたのはよかったと思います。
また論文に対する姿勢として最初は与えられたテーマ、リピートファインディングのことですが、ができてしまえば完成のつもりで書いてしまっていました。つまり、既存の技術に比べてどこが改良されているのかということにまで頭が回っていませんでした。今回の経験で研究の進め方の基本というものを学べたのは今後のために非常に勉強になったと思います。