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Professor

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Learning Period

03-01-2024 ~ 12-31-2024

Course Introduction

강의시간 강의내용 실습여부 1 유전변이 데이터 기본 유전변이의 개념과 종류 유전변이 데이터의 수집과 저장 방법 N 2 유전변이 annotation과 약물 유전자 데이터베이스 유전변이 annotation 방법 소개 약물 유전자 데이터베이스의 활용 방법 N 3 암유전체를 이용한 약물유전체 분석 실습 1 암과 관련된 유전체 데이터의 수집과 분석 방법 약물유전체 분석에 활용되는 도구와 기술 Y 4 암유전체를 이용한 약물유전체 분석 실습 2 암유전체 분석을 통한 약물 효능 예측 방법 유전체 변이 데이터를 활용한 개인 맞춤형 약물 치료 방법 Y 5 CNV 유전변이 분석 실습 Copy Number Variation (CNV) 유전변이의 개념과 분석 방법 CNV 데이터를 활용한 약물 유전체 연구 사례 Y 6 Noncoding 유전변이 분석 실습 비코딩 영역의 유전변이 분석 방법과 중요성 Noncoding 유전변이와 약물 반응의 관련성 연구 사례 Y 7 희귀질환 약물유전체 분석 실습 희귀질환과 관련된 유전변이 분석 방법 희귀질환 치료를 위한 약물유전체 연구 사례 Y 8 약물반응성 유전 연관성 대규모 데이터 분석 실습 대규모 유전체 분석을 위한 분석 플랫폼 실습 대규모 유전체 데이터 형태 학습 Y

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생물학 & 생물정보학|

약물 유전체 연구를 위한 유전변이 분석 기초 및 실습

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Learning Period

03-01-2024 ~ 12-31-2024

Course Introduction

강의 소개 및 개요입니다.  성명 김선, 이도훈 소속기관 서울대학교 과목명 인공지능을 활용한 멀티오믹스 기반 바이오마커 발굴 강의시간 2 강의 소개 본 강의는 총 2강으로 구성된다. 제 1강 “멀티오믹스 바이오마커의 주요 원리 및 연구 동향 소개” 에서는 유전체(genome), 전사체(transcriptome), 후성유전체(epigenome), 단백체(proteome) 및 생물학적 네트워크(biological network) 관점의 특성이 바이오마커로 기능할 수 있는 원리를 알아보고, 관련 연구 동향을 소개한다. 제 2강 “멀티오믹스 바이오마커 발굴을 위한 인공지능/기계학습 방법론 및 대규모 데이터베이스 소개” 에서는 전통적 기계학습, 네트워크 기반 알고리즘, 그리고 인공지능에 기반한 바이오마커 발굴 방법론들을 계산적 측면에서 심도있게 다루며, 나아가 해당 방법론의 적용을 위한 대규모 생물학 데이터베이스들을 포괄적으로 소개한다. 강의 목적 멀티오믹스 바이오마커의 주요 원리와 연구 동향을 파악하고, 바이오마커 발굴을 위한 인공지능/기계학습 방법론 및 대규모 생물정보 데이터베이스를 포괄적으로 학습하여 이를 실제 연구에 적용할 수 있는 기본 능력을 배양한다.

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인공지능을 활용한 멀티오믹스 기반 바이오마커 발굴
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생물학 & 생물정보학|

인공지능을 활용한 멀티오믹스 기반 바이오마커 발굴