멀티오믹스 데이터를 활용한 암 면역원성 분석 실습 Certificate

  • Recruiting People9,999 people

  • Learning period09-04-2025 ~ 12-31-2029

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Class Introduction

성명

김권일

소속기관

경희대학교 생물학과

강의 명

(주제)

멀티오믹스 데이터를 활용한 암 면역원성 분석 실습

학습목표

멀티오믹스 데이터와 AI 기술을 기반으로 암 면역원성에 대한 최신 연구 동향을 이해하고, 신생항원 예측, digital cytometry, 면역세포 클러스터링 등의 분석 기법을 실습함으로써, 공개된 암 멀티오믹스 데이터를 활용해 종양의 면역원성 양상을 해석하는 역량을 기른다.

분야

■ AI

■ Bio

□ Chem

□ Drug

단계

기초

Course Introduction

목차

(강의시간)

강의내용

실습여부

교수자

1

암 면역원성의 개념과 분자적 기초

X

본인

2

종양미세환경 통합 분석과 면역 클러스터링 접근법

X

본인

3

신생항원 예측과 멀티오믹스 및 AI 기반 최신 연구 동향

X

본인

4

종양미세환경 분석 실습: Digital Cytometry 및 Clustering

O

조교(심석보)

5

신생항원 예측 실습: 공공 데이터 기반 실습

O

조교(황혁)

선수과목

 

참고자료

Song, K. J., Choi, S., Kim, K., Hwang, H. S., Chang, E., Park, J. S., ... & Kim, K. P. (2024). Proteogenomic analysis reveals non-small cell lung cancer subtypes predicting chromosome instability, and tumor microenvironment. Nature communications, 15(1), 10164.

Kim, J. Y., Cha, H., Kim, K., Sung, C., An, J., Bang, H., ... & Choi, J. K. (2023). MHC II immunogenicity shapes the neoepitope landscape in human tumors. Nature Genetics, 55(2), 221-231.

Bang, H., Park, J. S., Kim, J. Y., Sung, C., An, J., Cho, D. Y., ... & Kim, K. (2022). Gene essentiality for tumour growth influences neoantigen‐directed immunoediting. Clinical and Translational Medicine, 12(1), e714.

Kim, K., Kim, H. S., Kim, J. Y., Jung, H., Sun, J. M., Ahn, J. S., ... & Choi, J. K. (2020). Predicting clinical benefit of immunotherapy by antigenic or functional mutations affecting tumour immunogenicity. Nature communications, 11(1), 951.

준비사항

- 네트워크 사용이 가능한 노트북 또는 데스크탑

- python 및 R 기본 문법 숙지

Classification
  • Subject
    Transcriptomics, Genomics, Biodata Collection, Biodata Analysis, Bio Programming, Machine Learning, Clinical Data
  • Class Area
    AI & Programming, Biology & Bioinfomatics
  • Practice
    Programming (Python), Programming (R)
  • Utilize
    Target Identification, preclinical
Professor