[2023] 네트워크 기반 멀티오믹스 데이터 통합 실습 수료증

  • 모집인원999명

  • 학습기간2023-09-01 ~ 2024-12-31

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강좌 소개

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

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5

MOFA tool을 활용한 멀티오믹스 데이터 클러스터링 분석 및 해석 실습

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6

PHONEMES tool을 활용한 멀티오믹스 데이터 네트워크 분석 및 해석 실습

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과정 소개

강의 소개 및 개요입니다.

성명

김권일

소속기관

경희대학교 생물학과

과목명

네트워크 기반 멀티오믹스 데이터 통합 실습

강의시간

6차수

학습목표

질병 멀티오믹스 연구의 최신 동향을 파악하고, 클러스터링 및 네트워크 분석 적용을 실습하여 멀티오믹스 데이터에 내포된 상호작용을 해석하는 역량을 갖추는 것을 목표로 함

강의 선수과목 및 준비사항입니다.

선수과목

 

참고자료

- Satpathy S, Krug K, Jean Beltran PM, et al. A proteogenomic portrait of lung squamous cell carcinoma. Cell. 2021;184(16):4348-4371.e40. doi:10.1016/j.cell.2021.07.016

- Gillette MA, Satpathy S, Cao S, et al. Proteogenomic Characterization Reveals Therapeutic Vulnerabilities in Lung Adenocarcinoma. Cell. 2020;182(1):200-225.e35. doi:10.1016/j.cell.2020.06.013

- Mangiante L, Alcala N, Sexton-Oates A, et al. Multiomic analysis of malignant pleural mesothelioma identifies molecular axes and specialized tumor profiles driving intertumor heterogeneity. Nat Genet. 2023;55(4):607-618. doi:10.1038/s41588-023-01321-1

- Garrido-Rodriguez M, Zirngibl K, Ivanova O, Lobentanzer S, Saez-Rodriguez J. Integrating knowledge and omics to decipher mechanisms via large-scale models of signaling networks. Mol Syst Biol. 2022;18(7):e11036. doi:10.15252/msb.202211036

준비사항

- 네트워크 사용이 가능한 노트북 또는 데스크탑

- python 및 R 기본 문법 숙지

분류
  • 주제
    시스템 생물학
  • 분야
    생물학 & 생물정보학
  • 실습
    없음 (이론 강의), 소프트웨어
  • 활용 단계
    Drug Discovery
교수자/개설자