약물재창출 및 기전 해석을 위한 전사체 분석 기술 Certificate

  • Recruiting People999 people

  • Learning period09-25-2023 ~ 12-31-2029

Log in to take courses.
Class Introduction

*해당 교육과정 이수 및 역량평가 합격 시 '전사체 분석기술' 역량을 인증하는 디지털배지를 발급합니다.

1. 과정 목표

  • 전사체 데이터를 심층 이해하고, AI 기술 기반 전사체 분석을 통한 약물재창출, 부작용 예측, 기전해석 등 신약개발 분야에서의 적용 할 수 있는 인재를 양성하고 인증
    • Bulk-RNA, scRNA, microRNA, 

2. 수강 요건

3. 교육과정 구성

분류  제목  강사  차수  학습목표
이론  전사체 데이터 분석  한양대학교 남진우 교수   7

 전사체 데이터 분석 기술에 대해 심화적으로 학습한다.

 전사체 데이터 종류와 연구목적에 따른 활용 방법을 이해한다.     (Bulk RNA, Non-coding RNA, microRNA, scRNA) 

실습  세포주 약물반응데이터의 이해와 활용  고려대학교 전민지 교수   5 

 세포주 약물반응 및 전사체 데이터의 의미와 주요 데이터베이스   (L1000) 및 툴을 학습하고, 이를 활용하는 방법을 배운다. 

*파이썬 및 R프로그래밍 기초 필요    

이론  약물-전사체 기반 약물 기전해석 및 신약재창출  이화여자대학교 김완규 교수   3   약물-전사체 데이터를 활용한 AI 신약개발연구에서의 연구사례 를 학습한다. (신약재창출, 표적 예측, 기전해   석, 적응증 발굴, 부작용 예측, 약물 적응증 발견 등)
실습  단일세포 전사체(scRNA) 분석법  서울대학교 최무림 교수   3

  단일세포 전사체 분석법을 소개하고 신약개발에서의 활용연구, 데이터베이스, 알고리즘을 학습 및 실습한다.

*R프로그래밍 기초 필요

실습

전사체 네트워크 분석

*Bionetwork analysis 3강

 차의과대학교 황소현 교수   1 

Cytoscape를 활용한 전사체 네트워크 구축 실습을 진행한다. 

실습

scRNA를 활용한 유전자조절네트워크 분석

  숭실대학교 김준일 교수    6 

단일세포전사체 데이터 분석 파이프라인을 통해 유전자조절 네트워크를 구성하고, 이를 Cytoscape를 이용하여 분석하는 실습을 진행한다.

*R프로그래밍 기초 필요

 

AI기술형

Course Introduction

image

image

Classification
  • Subject
    Biodata Analysis
  • Class Area
    Biology & Bioinfomatics
  • Practice
    Nothing, Programming (Python), Programming (R)
  • Utilize
    Drug Discovery
Professor