[2023] Cancer genome analysis

[2023] Cancer genome analysis Certificate

Class Introduction

강의 소개 및 개요입니다.

성명	김태민	소속기관	가톨릭대학교
과목명	Cancer genome analysis	강의시간	5
학습목표	1. 암유전체의 대표적인 변이 중 돌연변이(mutation) 및 염색체변이(copy number alteration)에 대한 정의 및 대표적인 연구기법 등을 학습한다.

강의 선수과목 및 준비사항입니다.

선수과목	NGS data analysis, Genomics analysis, Big data in precision oncology
참고자료
준비사항	R+ 기반 실습과목

Preview Lecture Video

Lecture video preview is only available as a 2-minute video.
After registering, you can check the entire learning video in the classroom.

Course Introduction

Cancer genome analysis 강의 과정입니다.

1	[암유전체개요] 암유전체의 주요돌연변이의 특성 및생물학적-임상적 의의를 학습한다 -암유전체의 DNA/RNA수준의 변화 및 특성 -암유전체의 대표적인 유전변이 및 이에 해당하는 플랫폼
2	[Cancer mutation 1] 암유전체의 돌연변이의 특성을 이해한다 -돌연변이 포맷인 MAF/VCF의 이해 -Coding돌연변이의 기능유추
3	[Cancer muation 2] Cancer driver mutation의 발굴 및 돌연변이 시그너쳐를 학습한다. -Recurrent mutation발굴을 위한 MutSig -돌연변이 원인규명을 위한 시그너쳐(signature)분석
4	[Copy number alterations 1] 암유전체의 카피수변화(copy number alterations)를 학습한다 -Microarray-NGS기반의 카피수변화발굴 -Seg포맷(segmentation)의 이해 및 visualization
5	[Copy number alterations 2] SCNA를 활용하는 GISTIC, ABSOLUTE 등의 알고리즘에 대해 학습한다. 20:23 -반복변이발굴을 위한 signature분석 -Purity/ploidy/evolution연구를 위한 ABSOLUTE알고리즘

Classification

Professor