NGS와 AI를 이용한 항체 레퍼토리(repertoire) 분석 Certificate

  • Recruiting People9,999 people

  • Learning period10-11-2024 ~ 12-31-2029

Log in to take courses.
Class Introduction

성명

박대찬

소속기관

아주대학교

강의 

(주제)

NGS와 AI를 이용한 항체 레퍼토리 (repertoire) 분석

학습목표

생체 내에서 B 세포의 발달 및 B cell receptor (BCR 또는 항체)의 다양성과 항원 특이성이

확보되는 면역학 기초를 배운다. 천문학적인 BCR 다양성 분석을 위해 NGS 기반 BCR 시퀀

싱 데이터를 생산하는 최신 연구 기법을 학습한다. 생명정보학적 분석법으로 BCR의 V gene

usage와 complementarity-determining regions (CDR) 서열을 동정하는 법을 배우고 딥러닝으

로 대규모 DNA 서열과 아미노산 서열을 학습하는 방법을 배운다.

분야

Bio

 

단계

기초

Course Introduction

목차

(강의시간)

강의내용

실습

여부

교수자

1

B cell receptor (BCR) repertoire의 기능과 다양성을 이해하기 위해 기

본적인 면역학 기초를 배운다. B 세포의 종류, 분류법, 발달 과정, 항

원 특이성이 확보되는 생물학적 기작을 학습하여 데이터에 대한 도메

인(domain) 지식을 쌓는다.

X

본인

2

BCR repertoire 연구를 위한 차세대염기서열분석(NGS)과 생명정보 분

석법을 학습한다. BCR repertoire 분석법을 적용한 연구 사례와 최신

기술을 소개하고 기술들의 특징과 장단점을 학습한다.

X

본인

3

논문에 공개된 BCR repertoire 데이터를 다운받고 NGS 데이터를 다루

는 법을 연습한다. 리눅스를 통해 BCR repertoire 기본 분석에 사용되

는 IMGT와 MIXCR 활용법을 배운다.

X

본인

4

NGS 데이터를 AI로 학습하는 예시를 실습한다. 항체보다 쉬운 예시인

Untranslated Region (UTR) NGS 데이터를 CNN으로 학습하여

regression model을 만드는 방법을 학습한다.

O

본인

5

BCR repertoire 데이터에 대한 AI 분석을 실습한다. PDB 데이터와 항

체 데이터베이스를 pre-training한 AI 모델과 비교하며 custom model의

목적과 한계를 학습한다.

O

본인

선수과목

python 기초, 리눅스 기초, NGS 데이터 기초, 생물학 기초

참고자료

https://www.pnas.org/doi/abs/10.1073/pnas.1525510113

준비사항

Windows 운영체제 사용자는 Ubuntu 설치 (Mac 사용자는 불필요)

Google colab을 사용하기 위한 구글 계정

Classification
  • Subject
    Biology, Programming
  • Class Area
    AI & Programming
  • Practice
    Programming (Python)
  • Utilize
    기타
Professor