Cancer genome analysis Certificate

  • Recruiting People999 people

  • Learning period03-01-2024 ~ 12-31-2024

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Class 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
Course Introduction

Cancer genome analysis 강의 과정입니다.

1

[암유전체개요]

암유전체의 주요돌연변이의 특성 및생물학적-임상적 의의를 학습한다

-암유전체의 DNA/RNA수준의 변화 및 특성
-암유전체의 대표적인 유전변이 및 이에 해당하는 플랫폼
2

[Cancer mutation 1]

암유전체의 돌연변이의 특성을 이해한다

-돌연변이 포맷인 MAF/VCF의 이해
-Coding돌연변이의 기능유추
3

[Cancer muation 2]

Cancer driver mutation의 발굴 및 돌연변이 시그너쳐를 학습한다.

-Recurrent mutation발굴을 위한 MutSig
-돌연변이 원인규명을 위한 시그너쳐(signature)분석
4

[Copy number alterations 1]

암유전체의 카피수변화(copy number alterations)를 학습한다

-Microarray-NGS기반의 카피수변화발굴

-Seg포맷(segmentation)의 이해 및 visualization
5

[Copy number alterations 2]

SCNA를 활용하는 GISTIC, ABSOLUTE 등의 알고리즘에 대해 학습한다. 20:23

-반복변이발굴을 위한 signature분석
-Purity/ploidy/evolution연구를 위한 ABSOLUTE알고리즘
Classification
  • Subject
    Genomics
  • Class Area
    Biology & Bioinfomatics
  • Practice
    Programming (R)
  • Utilize
    Target Identification
Professor
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