[Bioinformatics] 2022년 11월, The 22nd GDA, 유전체 데이터 분석 워크샵

일 시 | 2022년 11월 25일(금), 11월 28일(월) - 30일(수)
장 소 | 서울의대 교육관 117호                                                                            등록 바로가기
주 관 | 서울의대 정보의학실, 한국보건복지인력개발원, 시스템 바이오 정보의학 연구센터 (SBI-NCRC)
주 최 | 서울대학교병원 유전체 임상 정보분석 훈련센터

제1차 GDA Workshop: 2011년 8월 22일~26일, 서울의대   제2차 GDA Workshop: 2012년 2월 20일~24일, 서울의대   제2차 웍샵에서는 다음과 같은 새로운 실습모듈 3개가 추가 되었다.    (1) micro-RNA 데이터 분석    (2) 개인유전체 해석: Personal Genome Interpretation    (3) 암유전체/희귀질환유전체 데이터 분석   제3차 GDA Workshop: 2012년 8월 20일~24일, 서울의대    제3차 웍샵에서는 다음과 같은 2개의 실습모듈이 추가되었다.   (1) Family-based 엑솜시퀀싱 분석   (2) TCGA (The Cancer Genome Atlas) 데이터 분석    제4차 GDA Workshop: 2013년 2월 18일~22일, 서울의대     제4차 웍샵에서는 다음과 같은 2개의 실습모듈이 추가되었다.   (1) eQTL 데이터 분석   (2) PheWAS & EWAS 데이터 분석   제5차 GDA Workshop: 2013년 8월 26일~30일, 서울의대   제5차 웍샵에서는 다음과 같은 새로운 실습모듈 3개가 추가 되었다.    (1) 시퀀스 레벨 전사체 분석: Isoforms, Alternative Splicing, RNA-editing, and Fusion Gene    (2) 개인유전체 해석을 위한 지식/데이터기반 자원 소개와 유전적 위험 예측 분석    (3) Post-GWAS: EMR 데이터와 질병 연관 분석   제6차 GDA Workshop: 2014년 2월 24일~28일, 서울의대   제6차 웍샵에서는 다음과 같은 새로운 실습모듈 2개가 추가 되었다.    (1) Human Genome Data Analysis using ENCODE    (2) Cancer Genome Data Analysis using TCGA   제7차 GDA Workshop: 2014년 8월 25일~29일, 서울의대   제7차 웍샵에서는 다음과 같은 새로운 실습모듈 2개가 추가 되었다.    (1) Functional Annotation of Sequence Variants    (2) Expression Profiling and Alleleic Status using TCGA RNA-seq Data   제8차 GDA Workshop: 2015년 2월 23일~27일, 서울의대   제8차 웍샵에서는 다음과 같은 새로운 실습모듈 1개가 추가 되었다.    (1) The Final Release of the 1000 Genomes Project Data (2,504 samples) Usage   제9차 GDA Workshop: 2015년 8월 24일~28일, 서울의대   제9차 웍샵에서는 다음과 같은 새로운 실습모듈 2개가 추가 되었다.    (1) Rare, common and disease variant interpretation    (2) Clinical applications of Genetics and Genomics   제10차 GDA Workshop: 2016년 2월 22일~26일, 서울의대   제10차 웍샵에서는 다음과 같은 새로운 실습모듈 2개가 추가 되었다.    (1) The Dominant Regulatory microRNAs and Epigenetic Modulators    (2) Genomic Understanding of Common and Complex Diseases   제11차 GDA Workshop: 2016년 8월 22일~26일, 서울의대   제11차 웍샵에서는 다음과 같은 실습모듈이 추가되었다.    (1) Advanced methods and algorithms for genetic and genomic data analysis    (2) Alternative Splicing and Polyadenylation Analysis   제12차 GDA Workshop: 2017년 2월 20일~24일, 서울의대   제12차 웍샵에서는 다음과 같은 실습모듈이 추가되었다.    (1) Somatic mutation/CNV detection and Mutual exclusivity and coverage    (2) Statistical tests for rare variant association   제13차 GDA Workshop: 2017년 8월 21일~25일, 서울의대   제13차 웍샵에서는 다음과 같은 실습모듈이 추가되었다.    (1) Pathway and Network Analysis of Cancer Genomes   제15차 GDA Workshop: 2018년 8월 27일~31일, 서울의대   제15차 웍샵에서는 다음과 같은 실습 모듈이 추가되었다.    (1) Public genetic characterization of a large panel of human cancer cell lines    (2) Informatics for Cancer immunotherapy   제21차 GDA Workshop: 2022년 8월 22일~26일, 서울의대   제21차 웍샵에서는 실습 모듈을 유전데이터분석II-NGS편(범문에듀케이션)과 맞추었다.   제22차 GDA Workshop: 2022년 11월 25일, 28일~30일, 서울의대

■ 등 록

등록인원 : 하루 강좌 당 33명 내외

참 가 비 : 하루 강좌 당 참가비

등록방법 : http://www.snubi.org/workshop/the22ndgda/registration.html

　

	11월 11일 이전	11월 12일 이후
공공/대학/정부	100,000	120,000
일반(기업등)	120,000	160,000

　

* 한 사람이 3개의 강좌까지 선택 수강 가능

교재는 각자 구매를 해 오셔야 하며, 교재명은 범문에듀케이션 간 유전체 데이터 분석 II편 - NGS편 입니다.
강의대상: 대규모 유전체 데이터 분석과 응용에 관심 있는 BT, IT, 혹은 의학 분야 전공자
환불규정: 11월 11일 이전 취소: 전액 반환
              11월 12일 ~ 11월 24일 취소: 50% 환불
              11월 25일 이후: 환불 불가
등록 신청 후 3일 (공휴일, 주말 제외) 이내에 아래의 계좌로 입금해 주십시오.
       신한은행: 100-030-071195 예금주: 한국정보의학인증의관리위원회

 

■ 준비사항

실습을 위한 참가자 전원 개인 노트북 컴퓨터 준비(최소 쿼드코어 이상 CPU, RAM 16GB 이상이여야 원할한 진행 가능)
R (http://www.r-project.org/), Bioconductor(http://www.bioconductor.org/)
실습실 환경 상 인터넷이 느릴수 있으므로, 강의 1주일 전 안내되는 필요 파일을 필히 다운로드 부탁드립니다.

 

 

강좌일정은 주최측의 사정에 따라 변경될 수 있습니다.

DAY 1: Advanced NGS Data Analysis

11월 25일(금)

시간	주  제	강 사
8:30 ~ 9:30	등록 및 사전 프로그램 설치
9:30 ~ 10:20	Epigenome Data Analysis - Epigenetic Mechanisms - DNA Methylation Analysis - Histone Modification Analysis - Discovery of Epigenetic Biomarkers	정제균 교수 (차의대)
10:30 ~ 12:00	실 습 I: ENCODE and UCSC Genome Browser           Methylation data & Histone modification data           Chip-Seq data Analysis for regulatory SNP	최선 (6장)
12:00 ~ 13:00	중  식
13:00 ~ 13:50	Pathway and Network Analysis - Characteristics of Biological Network - Cancer Gene Network Construction and Clustering - Identification of Aberrant Pathway in Cancers	한현욱 교수 (차의대)
14:00 ~ 15:30	실 습 II: Statistical tests for association          Rare variant association tests (Burden tests, SKAT, SKAT-O)          HLA imputation	조원일 (25장)
15:40 ~ 16:30	Multiomics and Precision Medicine - Genome, Transcriptome, and Proteom Integration - miRNA and Exosome Analysis - Application for Precision Medicine	류성호 교수 (순천향대학교)
16:40 ~ 18:10	실 습 III: Genomics Characterization of Human Cancer Cell Lines           Gene expression in human cancer cell line           Comparing Drug sensitivity by cell lines           Drug-gene databases	부은경 (7장)
18:10 ~ 18:30	질의응답 및 마무리

DAY 2: Methodology and Application for Next Generation Sequencing

11월 28일(월)

시간	주  제	강 사
8:30 ~ 9:30	등록 및 사전 프로그램 설치
9:30 ~ 10:20	NGS Platforms and Applications - Current NGS Platforms - NGS Data Formats - NGS Data Analysis Technologies - NGS Applications
10:30 ~ 12:00	실 습 I: NGS Data Formats           NGS Data Format Converting           NGS Visualization Tools	이시은 (9장)
12:00 ~ 13:00	중  식
13:00 ~ 13:50	NGS Data Analysis - Sequence Alignment Algorithms - Whole Genome and Exome Data Analysis - Variation Detection and Reference Genome	최무림 교수 (서울의대)
14:00 ~ 15:30	실 습 II: Sequence Variant Calling and Annotation            Exome Sequencing Alignment            SNP, INDEL Identification and Filtering	윤미선 (10장)
15:40 ~ 16:30	Informatics for Cancer immunotherapy - Genomics in cancer immunotherapy - Tumor mutation burden(TMD) and neoantigen - Gene expression and immune cells	장현 교수 (카톨릭관동의대)
16:40 ~ 18:10	실 습 III: Informatics for Cancer immunotherapy            Variant annotation by VEP            Neoantigen Prediction            Identification of marker for immune cells	임영균 (17장)
18:10 ~ 18:30	질의응답 및 마무리

 

DAY 3: Cancer Genome and Multi-omic Bioinformatics

11월 29일(화)

시간	주  제	강 사
8:30 ~ 9:30	등록 및 사전 프로그램 설치
9:30 ~ 10:20	The Cancer Genome Atlas (TCGA) Project and Cancer Genome Research - TCGA Introduction - TCGA Data and Scientific Findings - Impact of TCGA and Future	홍동완 교수 (카톨릭의대)
10:30 ~ 12:00	실 습 I: Cancer Somatic Mutation Analysis           Somatic Variant Detection           Survival Analysis           Resources for Cancer Research	전예진 (13,14장)
12:00 ~ 13:00	중  식
13:00 ~ 13:50	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	이수연 교수 (아주대)
14:00 ~ 15:30	실 습 II: Genomic Rearrangement, CNV, and Mutual exclusivity            Mutual exclusivity and coverage            Visualization of cancer study	유준기 (16장)
15:40 ~ 16:30	Exome Sequencing Analysis - Exome Sequencing Data - Study Design and Workflow - Exome Sequencing of Familial Disease
16:40 ~ 18:10	실 습 III: Annotating Functional Effect of Sequence Variants            Introduction to ANNOVAR            Use of GENECODE, Ensembl, BioMart, etc	배소정 (11장)
18:10 ~ 18:30	질의응답 및 마무리

 

DAY 4: RNA-Seq and Transcriptome Data Analysis

11월 30일(수)

시간	주  제	강 사
8:30 ~ 9:30	등록 및 사전 프로그램 설치
9:30 ~ 10:20	RNA-Seq Data Analysis - Read Alignment Methods - Expression Quantification Strategy - Differentially Expressed Genes Identification	김기태 교수 (서울대)
10:30 ~ 12:00	실 습 I: RNA-Seq Transcriptome Basic Data Analysis          Old Tuxedo Pipeline(tophat, cufflinks)          New Tuxedo Pipeline(hisat2, stringtie)          DEG analysis	권호식 (20장)
12:00 ~ 13:00	중  식
13:00 ~ 13:50	Sequence-level Transcriptome Analysis - Alternative Splicing Events - Alternative Polyadenylation Analysis - RNA Editing Analysis	박지연 박사 (카톨릭의대)
14:00 ~ 15:30	실 습 II: Alternative Splicing Identification           RNA-DNA Difference (RDD) Analysis           RNA Editing Site Annotation	조민아 (21장)
15:40 ~ 16:30	Non-coding RNA Analysis - miRNA-seq Expression Profile Analysis - Novel Transcript Discovery - Non-coding RNA Characterization	이영희 교수 (서울대)
16:40 ~ 18:10	실 습 III: Micro-RNA and non-coding RNA Data Analysis            RNA-Seq Gene Expression Analysis            miRNA Sequencing Data Process            miRNA Expression Profiling	안세환 (22장)
18:10 ~ 18:30	질의응답 및 마무리