NGS와 AI를 이용한 항체 레퍼토리(repertoire) 분석 수료증
모집인원9,999명
학습기간2024-10-11 ~ 2029-12-31
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성명 |
박대찬 |
소속기관 |
아주대학교 |
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강의 명 (주제) |
NGS와 AI를 이용한 항체 레퍼토리 (repertoire) 분석 |
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학습목표 |
생체 내에서 B 세포의 발달 및 B cell receptor (BCR 또는 항체)의 다양성과 항원 특이성이 확보되는 면역학 기초를 배운다. 천문학적인 BCR 다양성 분석을 위해 NGS 기반 BCR 시퀀 싱 데이터를 생산하는 최신 연구 기법을 학습한다. 생명정보학적 분석법으로 BCR의 V gene usage와 complementarity-determining regions (CDR) 서열을 동정하는 법을 배우고 딥러닝으 로 대규모 DNA 서열과 아미노산 서열을 학습하는 방법을 배운다. |
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분야 |
Bio
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단계 |
기초 |
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목차 (강의시간) |
강의내용 |
실습 여부 |
교수자 |
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1 |
B cell receptor (BCR) repertoire의 기능과 다양성을 이해하기 위해 기 본적인 면역학 기초를 배운다. B 세포의 종류, 분류법, 발달 과정, 항 원 특이성이 확보되는 생물학적 기작을 학습하여 데이터에 대한 도메 인(domain) 지식을 쌓는다. |
X |
본인 |
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2 |
BCR repertoire 연구를 위한 차세대염기서열분석(NGS)과 생명정보 분 석법을 학습한다. BCR repertoire 분석법을 적용한 연구 사례와 최신 기술을 소개하고 기술들의 특징과 장단점을 학습한다. |
X |
본인 |
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3 |
논문에 공개된 BCR repertoire 데이터를 다운받고 NGS 데이터를 다루 는 법을 연습한다. 리눅스를 통해 BCR repertoire 기본 분석에 사용되 는 IMGT와 MIXCR 활용법을 배운다. |
X |
본인 |
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4 |
NGS 데이터를 AI로 학습하는 예시를 실습한다. 항체보다 쉬운 예시인 Untranslated Region (UTR) NGS 데이터를 CNN으로 학습하여 regression model을 만드는 방법을 학습한다. |
O |
본인 |
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5 |
BCR repertoire 데이터에 대한 AI 분석을 실습한다. PDB 데이터와 항 체 데이터베이스를 pre-training한 AI 모델과 비교하며 custom model의 목적과 한계를 학습한다. |
O |
본인 |
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선수과목 |
python 기초, 리눅스 기초, NGS 데이터 기초, 생물학 기초 |
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참고자료 |
https://www.pnas.org/doi/abs/10.1073/pnas.1525510113 |
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준비사항 |
Windows 운영체제 사용자는 Ubuntu 설치 (Mac 사용자는 불필요) Google colab을 사용하기 위한 구글 계정 |
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