ML/AI 기반 유전체-단백체 멀티오믹스 통합분석 방법론 수료증
모집인원9,999명
학습기간2024-11-25 ~ 2029-12-31
성명 |
빈진혁 |
소속기관 |
연세대학교 의과대학 |
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강의 명 (주제) |
ML/AI 기반 유전체-단백체 멀티오믹스 통합분석 방법론 |
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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. |
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분야 |
□ AI |
■ Bio |
□ Chem |
□ Drug |
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단계 |
심화 |
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 |
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) |
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참고자료 |
강의자료 제공 |
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준비사항 |
R 프로그램 설치, 구글코랩, 실습을 위한 노트북 지참 |