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Learning Period

11-25-2024 ~ 12-31-2029

Course Introduction

성명 빈진혁 소속기관 연세대학교 의과대학 강의 명 (주제) ML/AI 기반 유전체-단백체 멀티오믹스 통합분석 방법론 학습목표 최근 바이오텍 기술의 발전으로 인해 다양한 레벨의 생명정보 데이터들이 생성 및 축적되고 있으며, 이러한 데이터들을 통합 분석하는 방법론들도 인공지능 기술의 발달과 더불어 활발하게 개발되고 있다. 본 강의에서는 유전체/전사체/단백체 데이터들이 통합되는 방법론과 실제 개발된 툴들을 사용해봄으로써 데이터 통합에 대한 이해 및 경험을 쌓는 것을 목표로 한다. 분야 □ AI ■ Bio □ Chem □ Drug 단계 심화

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42

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09-01-2024 ~ 12-31-2029

Course Introduction

성명 선 호 근 소속기관 부산대학교 통계학과 강의 명 (주제) R을 활용한 유전체 빅데이터 통계 분석 (Statistical analysis of high-dimensional genomic data using R) 학습목표 유전체 발현량 데이터와 DNA 메틸화 데이터와 같은 고차원 유전체 데이터를 분석하는 통계적 검정 방법들과 벌점함수 기반 변수선택 방법들을 학습시키고,  통계 패키지 R을 사용하여 실제 유전체 빅데이터를 분석하는 실습을 통해 학생들의 데이터 분석 능력을 향상시킨다. 분야 AI, Bio 단계 기초 및 심화

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91

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03-01-2024 ~ 12-31-2025

Course Introduction

강의시간 강의내용 실습여부 1 질환유전학적 방법론 소개 eQTL 방법의 소개eQTL 방법의 의미  X 2 Bulk-eQTL 방법론 소개 Bulk-eQTL 활용 연구 소개  X  3 Bulk-eQTL 분석 방법 소개 Bulk-eQTL 분석 실습  O

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40

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03-01-2024 ~ 12-31-2025

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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87

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03-01-2024 ~ 12-31-2025

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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70

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03-01-2024 ~ 12-31-2025

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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74

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Learning Period

03-01-2024 ~ 12-31-2025

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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77

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03-01-2024 ~ 12-31-2025

Course Introduction

강의시간 강의내용 실습여부 1 차원축소의 개념과 필요성   2 차원축소의 수학적 원리   3 주요 차원축소 모델 구조(PCA, LDA, ICA, NMF, t-SNE 등)   4 주요 차원축소 모델 활용 실습 (가능 시 멀티오믹스 예제 활용) O

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50

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03-01-2024 ~ 12-31-2025

Course Introduction

강의 소개 및 개요입니다.  성명 황 대 희 소속기관 서울대학교 과목명 시스템생물학 강의시간 8 Lecture (4 과정) 학습목표 본 강좌에서는 시스템생물학 교과목으로서 생체 시스템을 이해하기 위한 오믹스 분석 기술, 질병 관련 유전자/단백질 선별을 위한 오믹스 데이터 분석법, 바이오마커(e.g., 진단마커, 약물타겟) 선정과 메커니즘 예측에 필요한 네트워크 분석 방법론을 학습한다.  

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84

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Learning Period

03-01-2024 ~ 12-31-2025

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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31

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Learning Period

03-01-2024 ~ 12-31-2025

Course Introduction

강의 소개 및 개요입니다. 성명 홍동완 소속기관 가톨릭대학교 과목명 암 유전체 빅 데이터 강의시간 1 학습목표 1. 암 유전체 데이터베이스 시스템의 종류와 보유 데이터의 내용을 이해한다.2. TCGA 암 유전체의 원 데이터, 분석 데이터의 수집, 분석 방법 등을 습득하며 시각화 도구를 통한 표현법을 습득한다.

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74

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Learning Period

03-01-2024 ~ 12-31-2025

Course Introduction

강의시간 강의내용 실습여부 1 유전변이 데이터 기본 유전변이의 개념과 종류 유전변이 데이터의 수집과 저장 방법 N 2 유전변이 annotation과 약물 유전자 데이터베이스 유전변이 annotation 방법 소개 약물 유전자 데이터베이스의 활용 방법 N 3 암유전체를 이용한 약물유전체 분석 실습 1 암과 관련된 유전체 데이터의 수집과 분석 방법 약물유전체 분석에 활용되는 도구와 기술 Y 4 암유전체를 이용한 약물유전체 분석 실습 2 암유전체 분석을 통한 약물 효능 예측 방법 유전체 변이 데이터를 활용한 개인 맞춤형 약물 치료 방법 Y 5 CNV 유전변이 분석 실습 Copy Number Variation (CNV) 유전변이의 개념과 분석 방법 CNV 데이터를 활용한 약물 유전체 연구 사례 Y 6 Noncoding 유전변이 분석 실습 비코딩 영역의 유전변이 분석 방법과 중요성 Noncoding 유전변이와 약물 반응의 관련성 연구 사례 Y 7 희귀질환 약물유전체 분석 실습 희귀질환과 관련된 유전변이 분석 방법 희귀질환 치료를 위한 약물유전체 연구 사례 Y 8 약물반응성 유전 연관성 대규모 데이터 분석 실습 대규모 유전체 분석을 위한 분석 플랫폼 실습 대규모 유전체 데이터 형태 학습 Y

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46

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Learning Period

03-01-2024 ~ 12-31-2025

Course Introduction

강의 소개 및 개요입니다.  성명 김선, 이도훈 소속기관 서울대학교 과목명 인공지능을 활용한 멀티오믹스 기반 바이오마커 발굴 강의시간 2 강의 소개 본 강의는 총 2강으로 구성된다. 제 1강 “멀티오믹스 바이오마커의 주요 원리 및 연구 동향 소개” 에서는 유전체(genome), 전사체(transcriptome), 후성유전체(epigenome), 단백체(proteome) 및 생물학적 네트워크(biological network) 관점의 특성이 바이오마커로 기능할 수 있는 원리를 알아보고, 관련 연구 동향을 소개한다. 제 2강 “멀티오믹스 바이오마커 발굴을 위한 인공지능/기계학습 방법론 및 대규모 데이터베이스 소개” 에서는 전통적 기계학습, 네트워크 기반 알고리즘, 그리고 인공지능에 기반한 바이오마커 발굴 방법론들을 계산적 측면에서 심도있게 다루며, 나아가 해당 방법론의 적용을 위한 대규모 생물학 데이터베이스들을 포괄적으로 소개한다. 강의 목적 멀티오믹스 바이오마커의 주요 원리와 연구 동향을 파악하고, 바이오마커 발굴을 위한 인공지능/기계학습 방법론 및 대규모 생물정보 데이터베이스를 포괄적으로 학습하여 이를 실제 연구에 적용할 수 있는 기본 능력을 배양한다.

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122

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03-01-2024 ~ 12-31-2025

Course Introduction

강의 소개 및 개요입니다. 성명 안준용 소속기관 고려대학교 바이오시스템의과학부 과목명 인공지능을 활용한 전장유전체 유전변이 분석 강의시간 2시간 학습목표 본 강의는 전장유전체 (whole genome sequencing) 분석을 통해 발굴된 유전변이를 해석하는데 사용되는 인공지능 기반의 방법론 등을 학습한다. 유전변이 해석에 필요한 기본개념을 학습하고, 최근 개발된 딥러닝 및 머신러닝 기반의 유전변이 분석 방법을 학습하여 향후 인공지능 기반 유전체 연구 개발에 활용할 수 있는 학습을 제공한다.     강의 선수과목 및 준비사항입니다.      선수과목 차세대 염기서열 분석 – 남진우 교수 Genomics analysis – 김상우 교수 전장유전체 변이 분석의 이해 – 안준용 교수 참고자료 - Avsec (2021), Nature Methods, 18, 1196-1203 준비사항  - 구글 코랩이 연결되는 인터넷    

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Learning Period

03-01-2024 ~ 12-31-2025

Course Introduction

강의 소개 및 개요입니다.  성명 오재성 소속기관 서울대학교병원 과목명 임상 약동학 및 약력학의 기초 강의시간 10시간 학습목표 신약임상개발 과정에서 임상 약동학 및 약력학의 역할을 이해하고 실습을통해 데이터를 해석할 수 있다.   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 없음 참고자료 Rowland and Tozer's Clinical Pharmacokinetics and Pharmacodynamics:Concepts and Applications (5th ed.) 준비사항 최신버젼의 R program과 R studio가 설치된 컴퓨터

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99

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Learning Period

03-01-2024 ~ 12-31-2025

Course Introduction

강의 소개 및 개요입니다. 성명 안준용 소속기관 고려대학교 바이오시스템의과학부 과목명 전장유전체 변이 분석의 이해 강의시간 4시간 학습목표 본 강의는 전장유전체 (whole genome sequencing) 분석에 필요한 기본개념을 학습한다. 전장유전체 데이터 분석 및 활용을 위한 분석 플랫폼 Hail 기본개념을 학습하고 실무 모듈을 연습한다. Hail 실습을 통해, 향후 전장유전체 기반 신약개발 및 인공지능 기반 유전체 연구에 필수적인 분석 기본을 학습하고자 한다.   강의 선수과목 및 준비사항입니다.   선수과목 차세대 염기서열 분석 – 남진우 교수 Genomics analysis – 김상우 교수 참고자료  - https://hail.is/ Hail 웹사이트 준비사항  - 구글 코랩이 연결되는 인터넷      

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38

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Learning Period

03-01-2024 ~ 12-31-2025

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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