NIH Kグラントセミナー
毎年この時期になると、NIHのKグラントセミナーが行われる。
今年のお題は割と総論ていなセミナーであった。
どのKグラントを選ぶのか?
どのような点に注意して書くとよいのか?
を中心に3人のスピーカーによって話される内容である。
どのKグラントを選ぶのか?
グリーンカードのあるなし、また学位取得からの年限によって大きく選択肢の幅が違ってくる。グリーンカードがなければ、K99を目指すしかないが、最近学位取得から4年以内という制限がでたので、これまた学位をとってしばらくしてから留学してきた人には不利である。またグリーンカードなしでアプライできるため、K99は結構狭き門でもある。
グリーンカードがあれば、K01(基礎系), K08(臨床系)の大きく二つの選択肢がある。またfaculty positionを前提としたK22というのもある(アプライ時点でfacultyでなくてもよいが、予算執行時にfacultyでないと執行できない(*))
いずれにせよ、業績がよくないと総合の評価点が悪くなってしまう、もしくはスコアが付かないという事態になる。スコアがつかないと、その先予算が取れる可能性は極端に低くなるらしいので、まずは業績(one big paper)がほしいところである。」
どのような点に注意して書くとよいのか?
要点としてはScience&publicationの部分が重要なのはいうまでもないが、競争になる人はみんなこの部分はすぐれているので、差がつくのは別の部分になるというか、オールマイティでスコアがよいことが必要である。このためtranining plan, environment, candidate, mentorの情報の部分も結構重要で、申請者の研究計画をサポートするかなり綿密なものを作っておかないといけないということでした。
まとめると
1)できるだけ詳細に
2)コースワークはいままでの経歴と考えて相補的なものが望ましい
3)トレーニングプランと実験計画との時系列的な整合性も考慮しておくべき
(例えばバイオインフォマティックスのデーター解析した後で、バイオインフォマティックスのトレーニングを受けるというといったことがあるとネガティブになるとか)
いったことになるようです。
![](https://blogimg.goo.ne.jp/user_image/39/9e/6fe68197a097fac2093ef9b5eda950f1.jpg)
![](https://blogimg.goo.ne.jp/user_image/6c/2f/8bf78d15ec7e21c6229d240d72339661.jpg)
なおトレーニングプランなどに求められる記載の詳細さは思った以上で、研究環境、上にの記載のよい例、悪い例が記載されていますが、トレーニングプランも同じで非常に詳細でないといけないようです。
といっても文字数があるので、日本人には至難の業かもしれません。
(*)まちがっても施設からのサポートレターに、予算がとれることがfaculty positionをうる前提条件ですというような文言をいれないことといっていました。施設が施設内もしくは他施設でfaculty positionを取れるように支援するといった内容でよいようです。
毎年この時期になると、NIHのKグラントセミナーが行われる。
今年のお題は割と総論ていなセミナーであった。
どのKグラントを選ぶのか?
どのような点に注意して書くとよいのか?
を中心に3人のスピーカーによって話される内容である。
どのKグラントを選ぶのか?
グリーンカードのあるなし、また学位取得からの年限によって大きく選択肢の幅が違ってくる。グリーンカードがなければ、K99を目指すしかないが、最近学位取得から4年以内という制限がでたので、これまた学位をとってしばらくしてから留学してきた人には不利である。またグリーンカードなしでアプライできるため、K99は結構狭き門でもある。
グリーンカードがあれば、K01(基礎系), K08(臨床系)の大きく二つの選択肢がある。またfaculty positionを前提としたK22というのもある(アプライ時点でfacultyでなくてもよいが、予算執行時にfacultyでないと執行できない(*))
いずれにせよ、業績がよくないと総合の評価点が悪くなってしまう、もしくはスコアが付かないという事態になる。スコアがつかないと、その先予算が取れる可能性は極端に低くなるらしいので、まずは業績(one big paper)がほしいところである。」
どのような点に注意して書くとよいのか?
要点としてはScience&publicationの部分が重要なのはいうまでもないが、競争になる人はみんなこの部分はすぐれているので、差がつくのは別の部分になるというか、オールマイティでスコアがよいことが必要である。このためtranining plan, environment, candidate, mentorの情報の部分も結構重要で、申請者の研究計画をサポートするかなり綿密なものを作っておかないといけないということでした。
まとめると
1)できるだけ詳細に
2)コースワークはいままでの経歴と考えて相補的なものが望ましい
3)トレーニングプランと実験計画との時系列的な整合性も考慮しておくべき
(例えばバイオインフォマティックスのデーター解析した後で、バイオインフォマティックスのトレーニングを受けるというといったことがあるとネガティブになるとか)
いったことになるようです。
![](https://blogimg.goo.ne.jp/user_image/39/9e/6fe68197a097fac2093ef9b5eda950f1.jpg)
![](https://blogimg.goo.ne.jp/user_image/6c/2f/8bf78d15ec7e21c6229d240d72339661.jpg)
なおトレーニングプランなどに求められる記載の詳細さは思った以上で、研究環境、上にの記載のよい例、悪い例が記載されていますが、トレーニングプランも同じで非常に詳細でないといけないようです。
といっても文字数があるので、日本人には至難の業かもしれません。
(*)まちがっても施設からのサポートレターに、予算がとれることがfaculty positionをうる前提条件ですというような文言をいれないことといっていました。施設が施設内もしくは他施設でfaculty positionを取れるように支援するといった内容でよいようです。