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11-20-2024 ~ 12-31-2029
Course Introduction
성명 이윤지 소속기관 중앙대학교 약학대학 강의 명 (주제) 생물정보학을 활용한 단백질 간 상호작용 및 복합체 모델링 학습목표 본 강의에서는 AI와 생물정보학 도구를 활용하여 단백질 간 상호작용(PPI)과 단백질 복합체 모델링에 대해 학습한다. 생물학적 서열 분석을 기초로 하여, 단백질 상호작용의 중요성과 이를 기반으로 한 복합체 모델링 기법에 대해 소개한다. 학생들은 서열 분석과 PPI 연구를 바탕으로 실제 단백질 복합체를 모델링하는 과정을 배우며, 최신 기술이 이 과정에서 어떻 게 활용되는지, 한계는 무엇인지 이해한다. 분야 □ AI ■ Bio □ Chem □ Drug 단계 기초 / 심화
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생물학 & 생물정보학|
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03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
강의시간 강의내용 실습여부 1 - 면역 체계 - 항체 신약 - 항체의 기능과 구조 2 - 면역 데이터베이스 - 항체 데이터베이스 - 항체 넘버링 X 3 - 단백질 설계 - 항체 구조 예측 - CDR 구조 예측 - 항체 설계 O 4 - 치료용 항체의 면역원성 - 항체 인간화 - 인공지능을 활용한 항체 인간화 구분 X
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생물학 & 생물정보학|
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03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 김태민 소속기관 가톨릭대학교 과목명 Big data in precision oncology 강의시간 2 학습목표 1. 대표적인 암유전체데이터베이스인 TCGA/ICGC를 통해 big data의 개요 및 구조를 학습한다 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 Introduction to NGS data analysis, Genomics analysis, Gene expression analysis, RNA-seq/single cell RNA analysis 참고자료 - 준비사항 -
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03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 김태민 소속기관 가톨릭대학교 과목명 Cancer genome analysis 강의시간 5 학습목표 1. 암유전체의 대표적인 변이 중 돌연변이(mutation) 및 염색체변이(copy number alteration)에 대한 정의 및 대표적인 연구기법 등을 학습한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 NGS data analysis, Genomics analysis, Big data in precision oncology 참고자료 준비사항 R+ 기반 실습과목
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03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 김상우 소속기관 연세대학교 과목명 Genomic Analysis (SNV, SV, CNV) 강의시간 5 학습목표 1. NGS 데이터로부터 다양한 유전자 변이를 탐지해 낼 수 있다2. NGS 데이터로부터 유전 변이를 찾아내는 이론을 이해하고, 정확한 결과를 도출할 수 있다 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 서열분석 (Sequencing Analysis) (기초), Introduction to NGS data analysis (중급) 참고자료 x 준비사항 x
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03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 구희정 소속기관 스탠다임 과목명 Identifying therapeutic targets using biological graph 강의시간 2 학습목표 1. 질병 타겟의 개념 및 타겟 발굴 방법론 전반에 대해 이해한다.2. 기 구축된 타겟 발굴 방법론의 예를 통해 구체적 접근 방법을 이해한다.
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03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 김태민 소속기관 가톨릭대학교 과목명 Multiomics analysis 강의시간 2 학습목표 1. 대표적인 암유전체데이터베이스인 TCGA data를 통해 multiomics분석의 특성 및 실제 응용기법들을 학습한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 Gene expression analysis, RNA-seq/single cell RNA analysis, Cancer genome analysis 참고자료 - 준비사항 -
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03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 정성원 소속기관 가천대학교 과목명 Omics-based Pathway Analysis 강의시간 3 학습목표 1. Pathway analysis 의 목적 및 그 종류에 따른 특징을 이해한다.2. 널리 사용되는 기초적인 pathway analysis 도구의 사용법을 학습하고 추후 다양한 분석 기법의 활용에 도전한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 - 참고자료 생물정보학 개론, 유전자발현분석, RNA-seq & Single-cell RNA analysis 준비사항 -
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03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
강의시간 강의내용 실습여부 1 질병 멀티오믹스 데이터에 클러스터링 및 네트워크 분석을 활용한 최신 연구 2 멀티오믹스 데이터 클러스터링 분석의 기초 개념과 적용 사례 3 멀티 오믹스 데이터에 대한 네트워크 분석 적용의 기초 개념과 적용 사례 4 NMF 클러스터링 중심의 멀티오믹스 데이터 클러스터링 분석 실습 O 5 MOFA tool을 활용한 멀티오믹스 데이터 클러스터링 분석 및 해석 실습 O 6 PHONEMES tool을 활용한 멀티오믹스 데이터 네트워크 분석 및 해석 실습 O
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03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 허승룡 소속기관 굿인텔리전스 과목명 단백질 서열정렬 알고리즘 구현 실습 강의시간 2시간 학습목표 단백질 서열 정렬에 대한 이해와 pairwise alignment에 대한 프로그램을 구현 할 수 있다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 Python Programming 참고자료 https://gist.github.com/num3ric/1222752 https://3n.wikipedia.org/wiki/Needleman-Wunsch_algorithm https://en.wikipedia.org/wiki/Smith-Waterman_algorithm 준비사항 python3 설치, Linux terminal 환경
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화학 & 화학정보학|
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03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 김재훈 소속기관 카카오브레인 과목명 단백질 언어 모델을 활용한 컨텍트 예측 강의시간 2시간 학습목표 Pre-training 개념을 이해한다. 단백질 서열 데이터를 전처리하여 딥러닝 언어 모델에 학습시킬 수 있다. 학습된 결과를 예측모델에 적용할 수 있다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 Python 참고자료 논문: Biological structure and function emerge from scaling unsupervised learning to 250 million protein sequences 준비사항 Jupyter notebook 환경
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 김준일 소속기관 숭실대학교 과목명 단일세포전사체를 활용한 유전자조절네트워크 분석 강의시간 6시간 학습목표 본 과목에서는 단일세포전사체를 분석하는 방법을 익히고 분석된 데이터를 바탕으로 유전자조 절네트워크를 재구성하며 이를 Cytoscape을 이용하여 분석하는 방법을 익힌다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 선형대수 분자생물학 프로그래밍기초, , R 참고자료 - 리뷰논문: Current best practice in single-cell RNA-seq analysis: a tutorial/Malte Luecken, Fabian Theis 준비사항 - R이 설치되어 있는 컴퓨터
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생물학 & 생물정보학|
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03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
강의시간 강의내용 실습여부 1 마이크로바이옴 연구의 개요 및 연구사례 없음 2 마이크로바이옴 데이터의 이해: 16S rRNA gene sequencing 과 Shotgun metagenomic sequencing 없음 3 마이크로바이옴 데이터의 질 평가: 시퀀싱부터 원시데이터 이해 없음 4 마이크로바이옴 연구 결과 해석을 위해 기본적으로 알아야할 개념: Diversity 및 Taxonomy 없음 5 마이크로바이옴 연구 결과의 이해 및 활용 없음
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 멀티오믹스 분석을 위한 차원축소 알고리즘.png)
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03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 김현욱 소속기관 한국과학기술원(KAIST) 과목명 바이오 네트워크 모델링 강의시간 3시간 학습목표 약물표적 예측을 위한 게놈 수준의 대사모델 구축 및 시뮬레이션에 대한소개 깅의 선수과목 및 준비사항 입니다. 선수과목 생화학 및 프로그래밍에 대한 기본 지식 참고자료 준비사항 노트북 등 컴퓨터
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 김현욱 소속기관 한국과학기술원(KAIST) 과목명 바이오 데이터베이스의 활용 강의시간 1시간 학습목표 바이오 네트워크 및 대사모델 구축을 위한 생물정보학 관련 데이터베이스에대한 소개 깅의 선수과목 및 준비사항 입니다. 선수과목 생화학 및 프로그래밍에 대한 기본 지식 참고자료 준비사항 노트북 등 컴퓨터
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03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 남진우 소속기관 한양대학교 과목명 서열분석(DNA,RNA,Protein) 강의시간 4 학습목표 1. DNA, RNA, Protein 서열의 기본적인 정보처리, K-mer 분석, 통계분석에 대해 이해한다.2. DNA, RNA, Protein의 서열의 유사도를 측정하는 기본적일 알고리즘을 이해한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 일반생물학 참고자료 - 준비사항 노트북 웹브라우저
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 시스템 생물학을 활용한 신호 전달 경로 모델링.png)
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03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
성명 김상수 소속기관 숭실대학교 과목명 신약 타겟 발굴을 위한 exome 시퀀싱의 활용 강의시간 4 학습목표 대규모 인구 집단의 유전체 서열 분석을 통해서 신약 타겟을 발굴한 사례를 리뷰하고, 이 에 관련된 생명정보학 기술에 대한 이론적 소개와 함께, 공개된 데이터 및 분석 소프트웨어 를 활용한 실습을 통하여, 유전체학 기반 신약 개발의 기초를 닦음.
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03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 홍동완 소속기관 가톨릭대학교 의과대학 과목명 알파폴드를 이용한 단백질 구조 예측 및 평가 강의시간 2시간 학습목표 인공지능 기반 단배길 구조 예측 도구인 알파폴드를 이용하여 주어진 아미노산 서열에 대해 단백질 구조를 예측하는 실습을 진행하고. 예측된 단백질 구조를 이해하고 이들 결과를 평가할 수있는 능력을 키운다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 단백질 데이터 베이스, 단백질 생물정보학 참고자료 - 도서, 웹사이트, 논문 등 준비사항 랩탑 컴퓨터, 데스크탑 컴퓨터
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 약물 유전체 연구를 위한 유전변이 분석 기초 및 실습.png)
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03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 김완규 소속기관 이화여자대학교 과목명 약물-전사체 기반 약물 기전해석 및 신약재창출 강의시간 3 학습목표 1. 약물-전사체 기반 약물 기전 해석의 기본 원리를 이해한다.2. 약물-전사체 기반 신약재창출 기법을 이해한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 차세대 시퀀싱(NGS) 및 오믹스(전사체) 생명정보 분석 기초 (NGS 데이터 및 Pathway 분석, 클러스터링 기초 지식 등) 참고자료 강의 자료 참조 준비사항 노트북 지참 (권장 사항)
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Learning Period
03-01-2024 ~ 12-31-2024
Course Introduction
강의 소개 및 개요입니다. 성명 남진우 소속기관 한양대학교 과목명 차세대 서열분석 강의시간 3 학습목표 1. 차세대서열데이터(NGS)가 무엇인지 이해하고 데이터의 특성에 대해 이해한다.2. 차세대서열데이터(NGS)의 종류와 그 연구목적에 대해 이해한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 생물정보학 개론, 서열분석, 구조분석, 유전자 발현분석 참고자료 - 준비사항 노트북 웹브라우저
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