東京農業大学応用生物科学部 食品安全健康学科平成26年4月誕生! テーマは「食の安全・安心」&「食の機能と健康」  
  その力はこれからの「食」をリードする。 開設記念シンポジウム10/12(土)開催  
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  社会の要請に応える食品安全健康学科の学びは、「食品安全健康分野」と「健康機能科学分野」の2つの領域に分かれ、この両分野

4年間のカリキュラム

【1・2年次の学び】
1年次は、食品学の基礎となる生物学と化学をしっかり学ぶとともに、実験実習により高度な研究技術を身に付けます。
2年次には、食品にかかわる専門的な科目が多数展開され、食品製造にかかわる知識の多くをこの段階で修得します。
[1年次]
情報基礎 インターナショナル・スタディーズ 英語 スポーツ・レクリエーション 生命倫理 生物学 無機化学 有機化学 食品化学 病原微生物学 他
[2年次]
法と社会 キャリアデザイン 生物有機化学 食品物性学 食品機能学 食糧資源学 食品衛生学 栄養機能学 食品加工保蔵学 食品生理活性学 他
【3年次の学び】
3年次のカリキュラムは、この学科の特徴である食品安全科学と健康機能科学に関する専門科目を横断的に学び、専門家としての知識を養います。
また、リスクマネジメント論やインターナショナルフードアセスメントなど、食品企業の現場で身に付けるような知識も修得します。
この充実した学びにより、在学中に「HACCP管理者」の受験資格も取得できます。
[3年次]
遺伝子工学 病理学 病態分子生物学 一般毒性学 免疫学 生体高分子学 食品衛生・安全学実験 リスクマネジメント論 インターナショナルフードアセスメント バイオインフォマティクス演習 他
【4年次の学び】
4年次は学びの集大成。所属する研究室での活動を通して、学生が個々に設定した研究テーマを卒業論文として仕上げていきます。
[4年次] 卒業論文
研究室活動で身につくことは、専門知識や技術だけではなく、社会で活躍するための人間性をも育みます。教授陣をはじめ大学院生たちとの共同研究やディスカッション、学生同士の相互協力を通じて、研究室内での協調性やマナーを身につけます。それらの経験を生かして、実社会で必要とされる問題解決能力、企画・提案力、プレゼンテーション能力を身につけていきます。
【大学院での学び】
食品関連企業や研究機関の多くは、「食の安全・安心」と「食の機能と健康」に対してより高度な科学的視点で対応できる人材を求めています。そのため、大学院への進学を視野に入れたカリキュラム編成をしています。研究室での卒業研究を経験して、さらに大学院で専門的な研究を継続したり、より高度で実践的な研究技術を身につけて研究職をめざすことができます。

HACCP管理者資格を在学中に取得

HACCPとは、アメリカで生まれた食の安全の考え方であり、食品生産環境を管理するシステムのことをいいます。「HACCP管理者」は、日本食品保蔵科学会が認定する資格であり、所定のプログラムを修了すれば、この認定審査の受験資格が得られます。食品安全健康学科では、カリキュラム内にこのプログラムを導入し、在学中に資格認定を得られる体制を整えています。

授業PICK UP!

生物有機化学

生物有機化学は、生体内で起こるさまざまな生化学反応をもとに、生命現象の基礎となる酵素などの働きを理解する学問です。授業では、同じ原子をもちながら構造の異なるさまざまな有機化合物について学び、生体内で起こっている共通の化学反応の反応機構を分類して理解します。また酵素による生体変換反応など、有機化学の理論に基づいた生命現象を段階的に捉えていきます。

 

食品生理活性学

食品には、脂質代謝改善、血圧降下、免疫促進、精神的ストレス緩和、食欲調節、抗肥満、抗糖尿病、記憶増強などにつながる素材や、消化酵素によって生成される物質が存在します。食品生理活性学は、これらの物質が体内で効果を表すメカニズムについて学ぶ学問です。講義では、食品由来のペプチドや低分子物質のメカニズムの理解をするとともに、機能測定法についても習得します。

 

リスクマネジメント論

食品は、原料の生育、生産から製造、消費までの全ての段階において安全でなくてはいけません。有害物質の混入など、万が一の事故を起こさないために企業に求められる危害分析の実施や管理基準の設定、監視方法や基準を下回った際の改善措置、全記録の文書化と保管、外部検査による検証、裁判科学的な論証の策定といった、多様な内容について知識を身に付けます。

 

バイオインフォマティクス演習

生命科学研究の世界では、過去のさまざまな実験結果が巨大なデータベースに蓄積され、無償で利用することができます。最先端の研究では、コンピュータを使ってデータを解析するバイオインフォマティクスが必須といえます。この演習では、ゲノム塩基配列、アミノ酸配列、立体構造などをネットワーク上のデータベースから検索・解析する方法や、基本的なアルゴリズム等を学びます。

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