네트워크 기반 멀티오믹스 데이터 통합 실습 수료증
모집인원999명
수강신청기간2024-03-01 ~ 2024-12-31
학습기간2024-03-01 ~ 2024-12-31
강의시간 |
강의내용 |
실습여부 |
1 |
질병 멀티오믹스 데이터에 클러스터링 및 네트워크 분석을 활용한 최신 연구 |
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2 |
멀티오믹스 데이터 클러스터링 분석의 기초 개념과 적용 사례 |
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3 |
멀티 오믹스 데이터에 대한 네트워크 분석 적용의 기초 개념과 적용 사례 |
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4 |
NMF 클러스터링 중심의 멀티오믹스 데이터 클러스터링 분석 실습 |
O |
5 |
MOFA tool을 활용한 멀티오믹스 데이터 클러스터링 분석 및 해석 실습 |
O |
6 |
PHONEMES tool을 활용한 멀티오믹스 데이터 네트워크 분석 및 해석 실습 |
O |
강의 소개 및 개요입니다.
성명 |
김권일 |
소속기관 |
경희대학교 생물학과 |
과목명 |
네트워크 기반 멀티오믹스 데이터 통합 실습 |
강의시간 |
6차수 |
학습목표 |
질병 멀티오믹스 연구의 최신 동향을 파악하고, 클러스터링 및 네트워크 분석 적용을 실습하여 멀티오믹스 데이터에 내포된 상호작용을 해석하는 역량을 갖추는 것을 목표로 함 |
강의 선수과목 및 준비사항입니다.
선수과목 |
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참고자료 |
- Satpathy S, Krug K, Jean Beltran PM, et al. A proteogenomic portrait of lung squamous cell carcinoma. Cell. 2021;184(16):4348-4371.e40. doi:10.1016/j.cell.2021.07.016 - Gillette MA, Satpathy S, Cao S, et al. Proteogenomic Characterization Reveals Therapeutic Vulnerabilities in Lung Adenocarcinoma. Cell. 2020;182(1):200-225.e35. doi:10.1016/j.cell.2020.06.013 - Mangiante L, Alcala N, Sexton-Oates A, et al. Multiomic analysis of malignant pleural mesothelioma identifies molecular axes and specialized tumor profiles driving intertumor heterogeneity. Nat Genet. 2023;55(4):607-618. doi:10.1038/s41588-023-01321-1 - Garrido-Rodriguez M, Zirngibl K, Ivanova O, Lobentanzer S, Saez-Rodriguez J. Integrating knowledge and omics to decipher mechanisms via large-scale models of signaling networks. Mol Syst Biol. 2022;18(7):e11036. doi:10.15252/msb.202211036 |
준비사항 |
- 네트워크 사용이 가능한 노트북 또는 데스크탑 - python 및 R 기본 문법 숙지 |