약물재창출 및 기전 해석을 위한 전사체 분석 기술 수료증
모집인원999명
학습기간2023-09-25 ~ 2024-12-31
강좌 소개
*해당 교육과정 이수 및 역량평가 합격 시 '전사체 분석기술' 역량을 인증하는 디지털배지를 발급합니다.
1. 과정 목표
- 전사체 데이터를 심층 이해하고, AI 기술 기반 전사체 분석을 통한 약물재창출, 부작용 예측, 기전해석 등 신약개발 분야에서의 적용 할 수 있는 인재를 양성하고 인증
- Bulk-RNA, scRNA, microRNA,
2. 수강 요건
- 과정 이해을 위한 '인공지능 및 프로그래밍', '생물학 및 생물정보학'에 대한 기초 역량이 필요합니다.
- 리눅스, R프로그래밍, 파이썬프로그래밍, NGS 기초 등
3. 교육과정 구성
| 분류 | 제목 | 강사 | 차수 | 학습목표 |
| 이론 | 전사체 데이터 분석 | 한양대학교 남진우 교수 | 7 |
전사체 데이터 분석 기술에 대해 심화적으로 학습한다. 전사체 데이터 종류와 연구목적에 따른 활용 방법을 이해한다. (Bulk RNA, Non-coding RNA, microRNA, scRNA) |
| 실습 | 세포주 약물반응데이터의 이해와 활용 | 고려대학교 전민지 교수 | 5 |
세포주 약물반응 및 전사체 데이터의 의미와 주요 데이터베이스 (L1000) 및 툴을 학습하고, 이를 활용하는 방법을 배운다. *파이썬 및 R프로그래밍 기초 필요 |
| 이론 | 약물-전사체 기반 약물 기전해석 및 신약재창출 | 이화여자대학교 김완규 교수 | 3 | 약물-전사체 데이터를 활용한 AI 신약개발연구에서의 연구사례 를 학습한다. (신약재창출, 표적 예측, 기전해 석, 적응증 발굴, 부작용 예측, 약물 적응증 발견 등) |
| 실습 | 단일세포 전사체(scRNA) 분석법 | 서울대학교 최무림 교수 | 3 |
단일세포 전사체 분석법을 소개하고 신약개발에서의 활용연구, 데이터베이스, 알고리즘을 학습 및 실습한다. *R프로그래밍 기초 필요 |
| 실습 |
전사체 네트워크 분석 *Bionetwork analysis 3강 |
차의과대학교 황소현 교수 | 1 |
Cytoscape를 활용한 전사체 네트워크 구축 실습을 진행한다. |
| 실습 |
scRNA를 활용한 유전자조절네트워크 분석 |
숭실대학교 김준일 교수 | 6 |
단일세포전사체 데이터 분석 파이프라인을 통해 유전자조절 네트워크를 구성하고, 이를 Cytoscape를 이용하여 분석하는 실습을 진행한다. *R프로그래밍 기초 필요 |
AI기술형
과정 소개
분류
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주제바이오분석기술
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분야생물학 & 생물정보학
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실습없음 (이론 강의), 프로그래밍 (Python), 프로그래밍 (R)
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활용 단계Drug Discovery
교수자/개설자