[일정안내]
| 정회원 | 비회원 |
| 강좌당 150,000 | 강좌당 240,000 |
2021_KOGO_세션구성
1. 국문 및 영문 세션 제목:
Biobank Data Analysis (바이오 뱅크 데이터 분석)
2. 연사 구성표 (발표 시간: 총80분 또는 100분)
교육 일정 (발표 시간: 총80분 또는 100분)
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시간 |
강의 내용 |
강사 |
전산실습 |
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09:20-10:50 |
UK-Biobank 데이터 및 최신 Association test 방법 소개 |
이승근(서울대학교) |
강의 |
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10:50-11:00 |
휴식 및 질의응답 |
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11:00-12:30 |
Association test 실습 |
이승근(서울대학교) |
실습 |
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12:30-14:00 |
점심 |
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14:00-15:30 |
고급 PRS 방법론 (Advanced PRS methods) |
정원일(숭실대학교) |
강의 |
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15:30-15:40 |
휴식 및 질의응답 |
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15:40-17:10 |
바이오뱅크 데이터를 이용한 PRS 실습 (PRS computation using Biobank data) |
정원일(숭실대학교) |
실습 |
3. 세션 소개글
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UK-Biobank 는 영국의 population-based biobank로 50만명의 유전체와 방대한 양의 phenotype 정보를 가지고 있다. 본 세션은 연구자가 UK-Biobank와 같은 데이터를 분석하는 데 있어서 필요한 정보를 제공하는 것을 목표로 한다. 첫번째 세션에서는 UK-Biobank의 유전체 데이터 및 phenotype 데이터를 데이터의 타입 (유전체:plink, bgen, vcf; 질병 표현형: ICD-code, Phecode) 을 바탕으로 소개하고, 이의 연관성 분석을 위한 최신 방법들을 (Bolt-LMM, SAIGE) 소개한다. 간단한 시뮬레이션 데이터를 통해 Biobank 데이터와 같은 대용량 데이터의 연관성 분석을 실습하여 실제로 연관성 분석이 어떠한 방식으로 진행되는지 실습한다. Polygenic risk score (PRS) 및 genetic susceptibility의 개념에 대해 이해하여 여러 질병 (T2D, Asthma, Covid-19)에 대한 개인의 유전적 소인 (genetic preposition)을 수치화 하는 방법에 대해 알아본다. PRS를 계산하기 위해 논문에서 공개된 GWAS 데이터를 이용하는 방법과 Biobank 데이터를 직접 활용하는 방법에 대해 알아 보고 plink, GCTA, LDpred와 같은 프로그램에서 PRS를 계산하기 위해 사용하는 통계 모델에 대해 설명한다. 간단한 시뮬레이션 데이터를 통해 Biobank 데이터와 같은 대용량 데이터를 활용하여 PRS를 계산하는 방법에 대해 실습하고 실제 바이오뱅크 데이터를 이용한 통계 분석에서 PRS를 어떤 방식으로 활용하는지 실습한다. |
5. 문의처: 한국유전체학회 (Tel: 02-558-9394, E-mail: kogo@kogo.or.kr)
단일 세포 전사체 분석 개요 (Introduction to scRNA-seq data anlaysis)
강사: 김종경
소속: DGIST
강의 개요:
단일 세포 유전체 기술의 발전에 따라 단일 세포 수준에서 유전체, 전사체 및 후성유전체 연구가 가능해졌다. 이러한 기술적 진보로 인해 유전체 연구의 패러다임이 기존의 세포 개체군 분석에서 단일 세포 분석으로 급격히 변화하고 있다. 특히 단일 세포 전사체 분석은 발달, 면역, 종양, 노화 등 다양한 생체 및 질환 시스템의 세포 간 변이와 전체 시스템 기능 사이의 인과관계 규명에 필수적인 도구로 사용되고 있다. 본 강좌에서는 단일 세포 전사체 분석의 기본 개념, 다양한 통계 및 기계학습 모델을 배우고 실제 데이터 분석 사례를 소개한다. 강의는 다음의 내용을 포함한다:
l Introduction to single-cell RNA-seq
l Data generation: barcode processing, read mapping, gene counting, cell filtering
l Data processing: normalization, imputation, feature selection
l Exploratory analysis: visualization
l Heterogeneity analysis: clustering,
trajectory inference
참여조교: 김소미, 박은서, 차동곤
준비물: 노트북 (메모리16GB이상 권장, R 및 RStudio 설치)
실습: 인터넷 접속 (KISTI 서버 사용 예정)
수강생수준: R 프로그래밍 경험이 있는 생물학 전공자
■ 교육 일정
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구분 |
시간 |
강의 내용 |
강사 |
전산실습 |
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Day 1 |
09:30-10:50 |
Introduction |
김종경 |
강의 |
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10:50-11:10 |
휴식 및 질의응답 |
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11:10-12:30 |
Data generation, data processing |
김종경 |
강의 |
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12:30-13:30 |
점심 |
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13:30-14:40 |
Exploratory analysis, Heterogeneity analysis |
김종경 |
강의 |
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14:40-15:00 |
휴식 및 질의응답 |
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15:00-18:00 |
실습 |
조교 |
실습 |
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