교수자/개설자

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학습기간

2024-11-25 ~ 2029-12-31

강좌소개

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

참여자수

28

교수자/개설자

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학습기간

2024-11-12 ~ 2029-12-31

강좌소개

성명 홍혜숙 소속기관 유빅스테라퓨틱스 강의 명 (주제) 혁신신약 의약품개발의 이해 학습목표 1. 신약 개발 과정의 전반을 이해하고 각 단계의 핵심 요소와 성공적인 개발을 위한 전략을 습득 2. 각국의 신속 허가 프로그램에 대한 이해를 통해 글로벌 신약 개발 전략을 세우는 데 필요한 지식과 실무적 접근법을 습득한다. 분야 □ AI ■ Bio □ Chem □ Drug 단계 기초

참여자수

15

교수자/개설자

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학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

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

참여자수

38

교수자/개설자

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학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

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.    

참여자수

29

교수자/개설자

-

학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의시간 강의내용 실습여부 1 단일세포 전사체 분석법 소개, 장단점 단일세포 전사체 분석법 활용 연구 소개 X 2 단일세포 전사체 분석 알고리즘 소개, 장단점 단일세포 전사체 데이터베이스 소개 O 3 단일세포 전사체 데이터 실습 (혈액조직) 단일세포 전사체 데이터 실습 (비혈액조직) O

참여자수

96

교수자/개설자

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학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

강의 소개 및 개요입니다. 성명 김준일 소속기관 숭실대학교 과목명  시스템생물학을 활용한 신호전달경로 모델링 강의시간 6시간 학습목표 본 과목에서는 시스템생물학의 기법 중 하나인 신호전달경로 모델링 기법을 배운다 이를.  위해 미분방정식과 불리언네트워크 모델링 이론을 배우고 이를 MATLAB을 이용해서 실습함으로써 신호전달경로 모델링을 이용한 타겟 발굴 방법을 이해한다. 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 선형대수 분자생물학, 참고자료 -  시스템생물학조광현홍릉과학출판사/          / -  An Introduction to Systems Biology 준비사항 - MATLAB을 사용할 수 있는 컴퓨터 (데스크탑 버전은 유로 모바일 버전은 무료임)

참여자수

29

교수자/개설자

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학습기간

2024-03-01 ~ 2024-12-31

강좌소개

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.  

참여자수

30

교수자/개설자

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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

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

참여자수

43