신약 타겟 발굴을 위한 Exome 시퀀싱의 활용 Certificate
Recruiting People999 people
Learning period03-01-2024 ~ 12-31-2025
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 성명  | 
 김상수  | 
 소속기관  | 
 숭실대학교  | 
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 과목명  | 
 신약 타겟 발굴을 위한 exome 시퀀싱의 활용  | 
 강의시간  | 
 4  | 
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 학습목표  | 
 대규모 인구 집단의 유전체 서열 분석을 통해서 신약 타겟을 발굴한 사례를 리뷰하고, 이 에 관련된 생명정보학 기술에 대한 이론적 소개와 함께, 공개된 데이터 및 분석 소프트웨어 를 활용한 실습을 통하여, 유전체학 기반 신약 개발의 기초를 닦음.  | 
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 1  | 
 Biopharmaceutical 회사인 Regeneron의 유전체연구소에서 64만명의 인구 집단을 대상으로 exome 시퀀싱을 실시하여, GPR75 유전자의 희귀 돌연변이를 갖는 사 람들은 비만하지 않다는 사실을 확인하여, 2021년 사이언스지에 발표하였음. 이 논문을 리뷰하여, 관련 생명정보학 이론 및 기술을 소개함  | 
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 2  | 
 유전체 정보, 유전자/단백질 서열 및 변이 데이터베이스에 대한 간단한 소개 및 활용법을 실습을 통해 익힘. 또한, 이들 데이터베이스에 대한 체계적 데이터마이 닝을 위한 API 접근법을 실습함 (R/Bioconductor 이용).  | 
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 3  | 
 차세대염기서열분석법 (NGS)의 기본 개념에 대한 소개, 서열 데이터의 형식, 참 조 게놈 매핑 및 결과 가시화 등을 예제 데이터를 이용하여 실습함 (리눅스 시 스템).  | 
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 4  | 
 Exome 시퀀싱 및 변이 발굴의 개념을 소개하고, 예제 데이터를 활용하여 변이 발굴 및 변이별 단백질 기능에 미치는 영향 예측을 실습함.  | 
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 선수과목  | 
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 참고자료  | 
 - DOI: 10.1126/science.abf8683 (1강)  | 
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 준비사항  | 
 - 리눅스 환경 (서버 혹은 가상 머신) 메모리 5Gb 이상, 100Gb 이상 하드디스크  | 
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 Keyword  | 
 bioinformatics NGS exome rare variants target identification  | 
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							SubjectGenomics
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							Class AreaBiology & Bioinfomatics
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							PracticeProgramming (Python)
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							UtilizeTarget Identification