교수자/개설자

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학습기간

2024-11-27 ~ 2029-12-31

강좌소개

** 업데이트 중입니다.     성명 정성원 소속기관 가천대학교 강의 명 (주제) 생물정보학 개론 (Introduction to Bioinformatics) 학습목표 생명정보학 분야에 존재하는 다양한 영역을 이해하고 오믹스 데이터 측정에 대한 기초를 학습한다. 생명정보 연구에 활용 가능한 여러 데이터베이스 및 지식베이스 및 그 가치를 이해한다 분야 □ AI v Bio □ Chem □ Drug 단계 기초      

참여자수

30

교수자/개설자

-

학습기간

2024-11-20 ~ 2029-12-31

강좌소개

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

참여자수

36

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의시간 강의내용 실습여부 1 - Early Stage 신약개발을 이해하고, 관련 데이터베이스들을 살펴본다. - 파이썬을 이용하여 데이터를 다운로드하고 데이터의 탐색적 분석을 수행한다. O 2 - 타깃 발굴을 위한 데이터베이스의 종류를 알아보고 이론적 배경을 학습한다. 생물정보학 분석을 이용하여 관련 유전자를 추출하고, 인공지능 분석 결과와 통합하는 방법을 알아본다. O 3 독성시험의 이론적 배경을 학습하고 관련 데이터베이스를 살펴본다. 화합물의 표현 방법에 대해 학습한다. 화합물 독성 예측 모델을 설계하고, 가상 스크리닝을 수행한다. O 4 - 간단한 단백질-화합물 상호작용(Drug-Target Interaction) 모델을 설계한다. DTI 데이터베이스를 살펴보고, 그 의미에 대해 학습한다. ZINC database에서 가상 스크리닝을 수행한다. O 5 - 강화학습에 대해 학습하고, 이를 이용한 lead optimization의 개념에 대해 학습한다. 파이프라인 구축을 위한 Snakemake에 대해 학습한다. 효력, 독성 모델을 구축하고 자동화된 파이프라인을 설계한다. O

참여자수

100

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의시간 강의내용 실습여부 1 리눅스 강의 실습 환경 셋팅 및 리눅스 환경 설정 방법 O 2 리눅스 커맨드 라인 사용법 O 3 리눅스 쉘 스크립트 작성법 O 4 리눅스 기반 생물정보학 툴 설치 및 활용법 O

참여자수

123

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

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  -

참여자수

51

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

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

참여자수

33

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 이주용 소속기관 강원대학교 화학생화학부 과목명 단백질 구조 모델링 강의시간 2 시간 학습목표 본 수업에서는 구조 기반의 신약 개발을 위해 필수적인 단백질 구조 모델링의 방법의 이론적인 기초와 실습을 수행한다. 구조 모델링을 위해서 기존의 template-based 방법 및 최근 제안된 AlphaFold를 포함한 딥러닝 기반의 방법을 실습한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 - 생물정보학 개론, 생화학 참고자료 - Jumper, J., Evans, R., Pritzel, A. et al. Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold. Nature 596, 583–589 (2021). https://doi.org/10.1038/s41586-021-03819-2 - Mirdita, M., Schütze, K., Moriwaki, Y. et al. ColabFold: making protein folding accessible to all. Nat Methods 19, 679–682 (2022). https://doi.org/10.1038/s41592-022-01488-1 준비사항 인터넷이 연결된 컴퓨터와 웹브라우저

참여자수

79

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

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

참여자수

52

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 정성원 소속기관 가천대학교 과목명 생물정보학 개론  강의시간 4 학습목표 1. 생명정보학 분야에 존재하는 다양한 영역을 이해하고 오믹스 데이터 측정에 대한 기초를 학습한다.2. 생명정보 연구에 활용 가능한 여러 데이터베이스 및 그 가치를 이해한다.

참여자수

161

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 이해승 소속기관 부산대학교 약학대학 과목명 생물정보학을 위한 R프로그래밍 강의시간 8 학습목표 R 프로그래밍의 기본 문법을 익히고 유용한 라이브러리 및 함수를 통해 데이터 변환, 분석, 가시화하는 방법을 이해한다.   강의 선수과목 및 준비사항입니다.

참여자수

160

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 석차옥 소속기관 서울대학교 과목명 신약개발을위한단백질구조예측및상호작용예측 강의시간 11 학습목표 1. 첨단 단백질 구조 예측 및 상호작용 예측의 원리를 배우고 예측 가능 범위를 파악한다.2. 신약개발에 활용될 수 있는 관련 소프트웨어 및 웹서버 활용법에 대해 익힌다.   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목  선수과목 또는 관련과목 참고자료  https://www.rcsb.org/ Muhammed, Muhammed Tilahun, and Esin Aki‐Yalcin. "Homology modeling in drug discovery: Overview, current applications,and future perspectives." Chemical biology & drug design 93.1 (2019): 12-20.Ovchinnikov, Sergey, et al. "Protein structure determination using metagenome sequence data." Science 355.6322 (2017): 294- De Vivo M et al. Role of Molecular Dynamics and Related Methods in Drug Discovery. J. Med. Chem. (2016). Leaver-Fay A, Tyka M, Lewis SM, Lange OF, Thompson J, et al. "Rosetta3 an object-oriented software suite for the simulationand design of macromolecules". Methods Enzymol 487 (2010): 545–574.; Schoeder C T et al. "Modeling Immunity with Rosetta:Methods for Antibody and Antigen Design" Biochemistry 60 (2021): 825−846. C Norn et al, Protein sequence design by explicit energy landscape optimization. PNAS 2021. Mason, Derek M., et al. "Optimization of therapeutic antibodies by predicting antigen specificity from antibody sequence via deeplearning." Nature Biomedical Engineering 5.6 (2021): 600-612.https://wenmr.science.uu.nl/prodigy/https://zhanglab.dcmb.med.umich.edu/SSIPe/ 준비사항  노트북 사용, 사이트 가입, 프로그램 설치 등 준비사항 : FoldIt 웹사이트 가입 (https://fold.it/) : trDesign (https://github.com/gjoni/trDesign) 및 tensorflow 1.13 or 1.14

참여자수

215

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

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  

참여자수

73

교수자/개설자

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학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

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

참여자수

84