ML/AI 기반 유전체-단백체 멀티오믹스 통합분석 방법론 수료증

  • 모집인원9,999명

  • 학습기간2024-11-25 ~ 2029-12-31

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강좌 소개

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

과정 소개

목차

(강의시간)

강의내용

실습여부

교수자

1

[유전체/전사체/단백체 데이터 처리 개요]

각 데이터 형태, 특징 및 활용 이해

X

본인

2

[유전체/전사체/단백체 데이터 분석 개요]

각 데이터 분석 방법 이해

X

본인

3

[멀티오믹스 기반 최신 연구 동향]

유전체/전사체/단백체 데이터 통합을 통한 질병 기전, 바이오마커,

신약 타겟 발굴 연구 동향

X

본인

4

[멀티오믹스 분석 개요]

유전체/전사체/단백체 멀티오믹스 분석을 위한
통합 분석 방법론 개요

X

본인

5

[멀티오믹스 다변량분석]

다변량분석 (PLS) 개요, 멀티오믹스 분석을 위한 응용 및 실습

O

본인

6

[멀티오믹스 요인분석]

멀티오믹스 통합 분석을 위한 요인 분석 방법 및 실습

O

본인

7

[멀티오믹스 서브타입 분석]

멀티오믹스 데이터 기반 샘플 서브타입 분석

O

본인

8

[변분오토인코더 기반 멀티오믹스 분석]

변분오토인코더 기반 멀티오믹스 분석 실습

O

본인

9

[Deep learning 기반 약물 예측]

Deep learning을 활용한 약물 예측 실습

O

본인

10

[멀티오믹스 패스웨이 분석]

멀티오믹스 데이터 기반의 패스웨이 분석 방법론 이해 및 실습

O

본인

선수과목

LAIDD-시스템 생물학 (황대희 교수)

참고자료

강의자료 제공

준비사항

R 프로그램 설치, 구글코랩, 실습을 위한 노트북 지참

분류
  • 주제
    머신러닝
  • 분야
    인공지능 & 프로그래밍, 생물학 & 생물정보학
  • 실습
    없음 (이론 강의), 프로그래밍 (R), API
  • 활용 단계
    기타
교수자/개설자