신약 타겟 발굴을 위한 Exome 시퀀싱의 활용 Certificate
Recruiting People999 people
Learning period03-01-2024 ~ 12-31-2024
성명 |
김상수 |
소속기관 |
숭실대학교 |
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과목명 |
신약 타겟 발굴을 위한 exome 시퀀싱의 활용 |
강의시간 |
4 |
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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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1 |
Biopharmaceutical 회사인 Regeneron의 유전체연구소에서 64만명의 인구 집단을 대상으로 exome 시퀀싱을 실시하여, GPR75 유전자의 희귀 돌연변이를 갖는 사 람들은 비만하지 않다는 사실을 확인하여, 2021년 사이언스지에 발표하였음. 이 논문을 리뷰하여, 관련 생명정보학 이론 및 기술을 소개함 |
X |
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2 |
유전체 정보, 유전자/단백질 서열 및 변이 데이터베이스에 대한 간단한 소개 및 활용법을 실습을 통해 익힘. 또한, 이들 데이터베이스에 대한 체계적 데이터마이 닝을 위한 API 접근법을 실습함 (R/Bioconductor 이용). |
O |
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3 |
차세대염기서열분석법 (NGS)의 기본 개념에 대한 소개, 서열 데이터의 형식, 참 조 게놈 매핑 및 결과 가시화 등을 예제 데이터를 이용하여 실습함 (리눅스 시 스템). |
O |
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4 |
Exome 시퀀싱 및 변이 발굴의 개념을 소개하고, 예제 데이터를 활용하여 변이 발굴 및 변이별 단백질 기능에 미치는 영향 예측을 실습함. |
O |
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선수과목 |
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참고자료 |
- DOI: 10.1126/science.abf8683 (1강) |
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준비사항 |
- 리눅스 환경 (서버 혹은 가상 머신) 메모리 5Gb 이상, 100Gb 이상 하드디스크 |
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Keyword |
bioinformatics NGS exome rare variants target identification |
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SubjectGenomics
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Class AreaBiology & Bioinfomatics
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PracticeProgramming (Python)
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UtilizeTarget Identification