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Learning Period

08-29-2025 ~ 12-31-2029

Course Introduction

성명 한범 소속기관 서울대학교 강의 명 (주제) 전장 유전체 데이터를 통한 원인 유전변이 탐색 학습목표 전장유전체데이터(GWAS)를 활용하여 원인 유전변이를 어떻게 탐색하는지 배웁니다. Imputation으로부터 Fine-mapping까지의 과정을 배우고, HLA 지역에서는 어떻게 탐색하는지를 배웁니다. 기존 자가면역질환의 예제를 살펴보고, Mendelian Randomization의 기초도 배웁니다. 분야 □ AI ▣ Bio □ Chem □ Drug 단계 기초

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34

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Learning Period

09-01-2024 ~ 12-31-2029

Course Introduction

성명 선 호 근 소속기관 부산대학교 통계학과 강의 명 (주제) R을 활용한 유전체 빅데이터 통계 분석 (Statistical analysis of high-dimensional genomic data using R) 학습목표 유전체 발현량 데이터와 DNA 메틸화 데이터와 같은 고차원 유전체 데이터를 분석하는 통계적 검정 방법들과 벌점함수 기반 변수선택 방법들을 학습시키고,  통계 패키지 R을 사용하여 실제 유전체 빅데이터를 분석하는 실습을 통해 학생들의 데이터 분석 능력을 향상시킨다. 분야 AI, Bio 단계 기초 및 심화

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204

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Learning Period

03-01-2024 ~ 12-31-2025

Course Introduction

강의 소개 및 개요입니다. 성명 김태민 소속기관 가톨릭대학교 과목명 Big data in precision oncology 강의시간 2 학습목표 1. 대표적인 암유전체데이터베이스인 TCGA/ICGC를 통해 big data의 개요 및 구조를 학습한다   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목  Introduction to NGS data analysis, Genomics analysis, Gene expression analysis, RNA-seq/single cell RNA analysis 참고자료  - 준비사항  -

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Learning Period

03-01-2024 ~ 12-31-2025

Course Introduction

강의 소개 및 개요입니다.  성명 김태민 소속기관 가톨릭대학교 과목명 Multiomics analysis 강의시간 2 학습목표 1. 대표적인 암유전체데이터베이스인 TCGA data를 통해 multiomics분석의 특성 및 실제 응용기법들을 학습한다.   강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 Gene expression analysis, RNA-seq/single cell RNA analysis, Cancer genome analysis  참고자료  - 준비사항  -  

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181

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Learning Period

03-01-2024 ~ 12-31-2025

Course Introduction

강의시간 강의내용 실습여부 1 차원축소의 개념과 필요성   2 차원축소의 수학적 원리   3 주요 차원축소 모델 구조(PCA, LDA, ICA, NMF, t-SNE 등)   4 주요 차원축소 모델 활용 실습 (가능 시 멀티오믹스 예제 활용) O

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Learning Period

03-01-2024 ~ 12-31-2025

Course Introduction

강의 소개 및 개요입니다. 성명 홍동완 소속기관 가톨릭대학교 과목명 암 유전체 빅 데이터 강의시간 1 학습목표 1. 암 유전체 데이터베이스 시스템의 종류와 보유 데이터의 내용을 이해한다.2. TCGA 암 유전체의 원 데이터, 분석 데이터의 수집, 분석 방법 등을 습득하며 시각화 도구를 통한 표현법을 습득한다.

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145

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Learning Period

03-01-2024 ~ 12-31-2025

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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Learning Period

03-01-2024 ~ 12-31-2025

Course Introduction

강의 소개 및 개요입니다. 성명 안준용 소속기관 고려대학교 바이오시스템의과학부 과목명 전장유전체 변이 분석의 이해 강의시간 4시간 학습목표 본 강의는 전장유전체 (whole genome sequencing) 분석에 필요한 기본개념을 학습한다. 전장유전체 데이터 분석 및 활용을 위한 분석 플랫폼 Hail 기본개념을 학습하고 실무 모듈을 연습한다. Hail 실습을 통해, 향후 전장유전체 기반 신약개발 및 인공지능 기반 유전체 연구에 필수적인 분석 기본을 학습하고자 한다.   강의 선수과목 및 준비사항입니다.   선수과목 차세대 염기서열 분석 – 남진우 교수 Genomics analysis – 김상우 교수 참고자료  - https://hail.is/ Hail 웹사이트 준비사항  - 구글 코랩이 연결되는 인터넷      

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