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  • 교육대상:

    유전체 정보분석 전문가 기본과정 수료자 혹은 그에 준하는 유전체 정보분석 능력을 갖춘 것을 학위 및 경력으로 입증하여야 합니다.

  • 지원절차:

    서류 전형 및 합격자 개별 통지
    원서교부 및 접수기간 : 2021. 10. 19 ~ 2021. 10. 25
    제출서류 : 홈페이지에서 지원서 양식을 다운로드 받아 일괄 작성하여 사무국에 제출
    사무국 : 02-740-8854 송민주 (bdpm.office@gmail.com)
    홈페이지 : http://bitec.snubi.org/course11.html
    지원방법 : 이메일 혹은 직접 제출 (우편 접수 불가)
    합격자 발표일시 : 2021.10.28 (예정)

 

 

 실습 컴퓨터

실습실에 개인컴퓨터가 없으므로, 실습시 개인노트북 반드시 지참(i5 이상의 CPU, 16GB 이상의 램 장착)

교 통 : 서울역 13번 출구에서 300m
주 차 : 주차권을 판매하지 않는 관계로 가급적 대중교통을 이용하시기 바랍니다.

 

역량있는 유전체 정보분석 전문가를 양성하기 위해서 임상 및 산업 현장에서 다양한 해결과제를 전하는 현장 실무자 및 관련분야 소지자, 직무 경험자를 대상으로 깊이 있는 데이터 중심 교육 실습 프로그램을 개발하였습니다. 지속 요육 및 최신지견, 다양한 실제 데이터 기반 실습프로그램에 참여하고 싶은 유전체 분야 실무자분들의 많은 참여 부탁드립니다.


 일시 및 장소

 

일 시 : 2021 11 2(), 11 3(), 11 8() ~ 12()

장 소 : 서울비즈센터 4층 (서울 용산구 한강대로 367, 서울역 13번 출구)
주 최 : 한국보건복지인력개발원
주 관 : 서울대학교병원
인 원 : 30명
등록비 : 등록비 무료 (강의교재 제공)

 일정별 프로그램

   유전체 정보분석 전문가 심화과정
역량있는 유전체 정보분석 전문가를 양성하기 위해서 임상 및 산업 현장에서 다양한 해결과제를 전하는 현장 실무자 및 관련분야 소지자, 직무 경험자를 대상으로 깊이 있는 데이터 중심 교육 실습 프로그램을 개발하였습니다. 지속 요육 및 최신지견, 다양한 실제 데이터 기반 실습프로그램에 참여하고 싶은 유전체 분야 실무자분들의 많은 참여 부탁드립니다.

 일시 및 장소

 
일 시 : 2021 11 2(), 11 3(), 11 8() ~ 12()
장 소 : 서울비즈센터 4 (서울 용산구 한강대로 367, 서울역 13번 출구)
주 최 : 한국보건복지인력개발원
주 관서울대학교병원
인 원 : 30
등록비등록비 무료 (강의교재 제공)

 일정별 프로그램

 

교육일 과목 시간 세부 교과목 교육방법 교육
장소
11 2
오전, 오후
Advanced Python Programming
- 1 -
3 Advanced Python Programming 1
- Regular Expression (Managin File, Greedy vs Non-Greedy Match, Main Methods)
- Python Visualization (Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Plotly)
실습 서울비즈센터
4
Advanced Python Programming
- 2 -
3 Advanced Python Programming 2
- Python Machine Learning(TensorFlow, Keras, Theano)
- Medical Informatics Practice 1(MESH, ICD)
실습 서울비즈센터
4
Advanced Python Programming
- 3 -
3 Advanced Python Programming 3
- Medical Informatics Practice 2
- SEER(The Cancer Surveillance, Epidermiology and End Results Program)
- CDC(Centers for Disease Control And Prevention) Mortality Files
실습 서울비즈센터
4
11 3
오전, 오후
Advanced R Programming
- 1 -
3 Data Processing
- Data Structure and File I/O
- Data Management
- Advanced Data Processing with dplyr
실습 서울비즈센터
4
Advanced R Programming
- 2 -
3 Statistical Test and Visualization
- Basic Statistical Test (T-test, Chi-square test, Fisher's exact test, Anova, Correlation)
- Variable Regression Methods (Multivariate Linear and Logistic regression)
- Advanced Visualization of Statistical Test with ggpubr
실습 서울비즈센터
4
Advanced R Programming
- 3 -
3 Practical Applications of Genome Analysis
- Genome Biomarker Study (Survival Analysis with KM-estimation and Cox HR model)
- Advanced Machine Learning for Prediction of Clinical Severity (SVM, LASSO, RF etc.)
실습 서울비즈센터
4
11 8
오전, 오후
Public Bio Big Data and Cancer Immunotherapy
- 1 -
3 The Cancer Genome Atlas (TCGA) Project and Cancer Genome Research
- TCGA Introduction
- TCGA Data and Scientific Findings
- Impact of TCGA and Future
강의

실습
서울비즈센터
4
Public Bio Big Data and Cancer Immunotherapy
- 2 -
3 Public Genome and Exome Data and Human Genome Diversity
- Applications of The 1000 Genomes Project data
- The genome Aggregation Database (gnomAD)
- Mutation Frequencies in Diverse Populations
강의

실습
서울비즈센터
4
Public Bio Big Data and Cancer Immunotherapy
- 3 -
3 Informatics for Cancer immunotherapy
- Genomics in cancer immunotherapy
- Tumor mutation burden(TMB) and neoantigen
- Gene expression and immune cells
강의

실습
서울비즈센터
4
11 9
오전, 오후
Methodology and Application for Next Generation Sequencing
- 1 -
3 NGS Platforms and Applications
- Current NGS Platforms
- NGS Data Formats
- NGS Data Analysis Technologies
- NGS Applications
강의

실습
서울비즈센터
4
Methodology and Application for Next Generation Sequencing
- 2 -
3 NGS Data Analysis
- Sequence Alignment Algorithms
- Whole Genome and Exome Data Analysis
- Variation Detection and Reference Genome
강의

실습
서울비즈센터
4
Methodology and Application for Next Generation Sequencing
- 3 -
3 Exome Sequencing Analysis
- Exome Sequencing Data
- Study Design and Workflow
- Exome Sequencing of Familial Disease
강의

실습
서울비즈센터
4
11 10
오전, 오후
Cancer Genome and Multi-omic Bioinformatics
- 1 -
3 Cancer Genome Bioinformatics
- Cancer Genome Analysis
- Genomic Rearrangement and Copy Number
- Somatic Variant detection/ Gene Fusion Analysis
- Survival analysis
강의

실습
서울비즈센터
4
Cancer Genome and Multi-omic Bioinformatics
- 2 -
3 Advanced Cancer Genome Data Analysis
- Different types of variation in cancer
- Matched normal and tumor pair data analysis
- Cancer clonality and sequencing depth
- Visualizing cancer genomics data
강의

실습
서울비즈센터
4
Cancer Genome and Multi-omic Bioinformatics
- 3 -
3 Multiomics and Precision Medicine
- Genome, Transcriptome, and Proteom Integration
- miRNA and Exosome Analysis
- Application for Precision Medicine
강의

실습
서울비즈센터
4
11 11
오전, 오후
RNA-Seq and Transcriptome Data Analysis
- 1 -
3 RNA-Seq Data Analysis
- Read Alignment Methods
- Expression Quantification Strategy
- Differentially Expressed Genes Identification
강의

실습
서울비즈센터
4
RNA-Seq and Transcriptome Data Analysis
- 2 -
3 Sequence-level Transcriptome Analysis
- Alternative Splicing Events
- Alternative Polyadenylation Analysis
- RNA Editing Analysis
강의

실습
서울비즈센터
4
RNA-Seq and Transcriptome Data Analysis
- 3 -
3 Non-coding RNA Analysis
- miRNA-seq Expression Profile Analysis
- Novel Transcript Discovery
- Non-coding RNA Characterization
강의

실습
서울비즈센터
4
11 12
오전, 오후
Advanced NGS Data Analysis
- 1 -
3 Epigenome Data Analysis
- Epigenetic Mechanisms
- DNA Methylation Analysis
- Histone Modification Analysis
- Discovery of Epigenetic Biomarkers
강의

실습
서울비즈센터
4
Advanced NGS Data Analysis
- 2 -
3 Advanced methods and algorithms for genetic association analysis
- Statistical methods for genomic association tests
- HLA imputation and fine-mapping
- Analysis of clinical heterogeneity and pleiotropy
강의

실습
서울비즈센터
4
Advanced NGS Data Analysis
- 3 -
3 Rare and common disease variant analysis using NGS
- CVCD vs. RVCD: synthetic associations
- Variant prioritization strategy
- Interpretation of deleterious variants
- Gene-centric approaches
강의

실습
서울비즈센터
4

 

 

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