K-Genome 유전체빅데이터 인력양성 사업단에서 2020년도 [의생명과학도를 위한 아주 쉬운 유전체 분석] 강의를 개최합니다. 의/생명과학도 대학원생및 일반인을 대상으로 하는 프로그램으로 유전체분석의 이론, 실습교육, 프로젝트 수행평가를 통해 실전 활용 능력을 키우고자 프로그램을 구성하였습니다. 올해에는 실습교육을 강화하기 위한 교육인원을 30명으로 제한하였습니다. 자세한 사항은 아래내용을 참고해 주시기 바랍니다.

1개요

● 목 적 : 의생명 전공자들을 대상으로 하는 초급 입문과정으로, 이론 및 실습과정을 통해 기초수준의 유전체 분석을 할 수 있도록 교육하고자 함.

 과 정 명 : 의생명과학도를 위한 아주 쉬운 유전체 분석

● 교 육 비 : 무료

● 주관 : K-Genome 유전체빅데이터 전문인력양성 사업단

● 후원 : 아주대학교 BK21+ 의생명과학사업단, 과학기술정보통신부

 

2. 교육 대상기간 및 장소

 대상 : 의생명정보 관련 전공 대학원생 및 일반인

 기간 : 2020.3.3 ~ 2020.6.17 (총 15주, 매주 수요일, 오후 5시~8시)

 인원 : 30명 내외 (신청서 접수 후 선발)

* 수강신청자가 많은 경우, 신청서 검토 후 수강생을 선발하고 개별 통지해 드립니다.

 장소 : 아주대학교 의과대학 송재관 혁신학습실 (2층) 및 컴퓨터실습실 (지하1층)

 

3. 교육 프로그램

● 유전체 분석 입문 및 분석이론

- 유전체 개론

임상유전체

- 약물유전체

- 공개유전체

● 유전체 분석 실습

R/Bioconductor

Differential Expression Analysis

- Classification/Clustering Analysis

- R을 이용한 데이터 시각화

- RNA-SEQ processing

- Gene Ontology/Gene Set Analysis

- 공개데이터 활용분석 (GEO/TCGA)

- 약물유전체 분석 (LINCS)

- 프로젝트 수행평가

* 강의수강 70% 이상 성실히 수강하고 프로젝트 수행평가에 합격한 수강생들에게 수료증을 발급해 드립니다.

 

4. 교육 신청

● 인터넷 수강신청서 작성 제출

● 신청서: 신청서 폼 작성후 인터넷 제출 (신청서)

● 기타 홈페이지참조 http://k-genome.org

● 문의 : admin@k-genome.org


2020년 데이터분석전문가 양성과정 모집 공고

 

한국여성과학기술인지원센터는 빅데이터 시대, 인공지능기술을 이해하고 관련기술을 활용하여 데이터 기획~분석~시각화가 가능한 전문가 양성과정으로 IT 계열 미취업 여성과학기술인의 많은 신청 바랍니다.
 

2020년 2월
한국여성과학기술인지원센터 소장 안혜연

 


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>> 교육신청은 배너를 클릭하세요 <<
 


1. 교육 목적

신산업, 신기술 분야 IT 계열 미취업, 경력복귀희망 여성과학기술인의 성공적인 (재)취업 지원을 위함
 

2. 교육 내용

(1) 대 상 : 미취업, 졸업예정자, 경력복귀 및 경력전환 희망 여성과학기술인 (약 20명)
    * IT계열 유관 전공자 중 Python 및 빅데이터 관련 교육 이수자 우선 선발
 
(2) 교 육 : 2020년 3월 16일~4월 22일(4월 11일, 18일 토요일 실습 포함)

(3) 수강료 : 여성과학기술인 무료 (155만원 전액 WISET 지원)

① 교육 대상자 : 이공계 전공 여성, 관련분야 종사자 (졸업증명서 및 재직/경력증명서 제출)
※ 비이공계 전공자지만, 해당분야 자격증 소지 및 유사한 경력을 갖고 있을 경우에 참여 가능
② 교육 비 대상자 : 155만원(정규직 여성과학기술인, 남성 및 비이공계 여성)
(4) 해당 교육은 WISET과 ㈜이랜서가 공동운영하는 취업지원 교육임

(5) 교육구성 :  100시간(총 7주)

일시요일교육내용시수방식
3월 16일교육안내, 교재배포, 서류작성4행정
3월 17일인공지능 기술 개요 및 추세4이론
3월 18일직업 소개 (강의 2, 상담 2)4행정
3월 19일파이썬 언어 개요 및 특징4언어
3월 20일직업소개(강사 2), 조별상담(2개조)4행정
3월 23일TensorFlow, Keras 동작구조 및 원리4언어
3월 24일TensorFlow, Keras 설치 및 사용법4언어
3월 25일데이터 수집 및 전처리4실습
3월 26일기술 통계 분석4실습
3월 27일환경 구축 및 기초 통계 종합 실습4자율실습
3월 30일텍스트 마이닝 원리 및 환경 구축4실습
3월 31일텍스트 마이닝 분석 실습4실습
4월 1일추론 통계 분석 실습4실습
4월 2일추론 통계 분석 실습4실습
4월 3일비정형 처리 및 추론 단계 종합 실습4자율실습
4월 6일인공신경망 원리 및 환경 구축4실습
4월 7일인공신경망 구현 실습4실습
4월 8일딥러닝–시계열 데이터 처리 방법(LSTM)4실습
4월 9일딥러닝–이미지 데이터 처리 방법(CNN)4실습
4월 10일인공지능 단계 종합 실습(LSTM + CNN)4자율 실습
4월 11일프로젝트 팀 구성, 주제 선정, 환경구축8프로젝트
4월 18일팀 단위 프로그램 개발8프로젝트
4월 22일실습 결과 발표, 수료식, 추후 행정 조치4행정
100 

※ 평일 (13~17시, 4시간) / 토요일 (10~18시, 8시간) 운영됨


① 강 의 : 총 100h 구성(강의/팀프로젝트실습/전문가코칭) 및 특강
 * 실습은 과학기술여성인재아카데미 6층, 컴퓨터 교육장에서 진행 예정
② 팀프로젝트 : 팀프로젝트 수행 및 프로젝트 결과 발표
③ 전문가 코칭 : 프로젝트 추진 및 수행과정 중 코칭 예정
④ 수 료 식 : WISET 대표 명의 수료증 발급 예정
※ 수료기준 : 강의 80% 이상 출석, 팀프로젝트 수행 후 수료식 참여
 
(6) 수강료 : 여성과학기술인 무료

* 교육 대상자(미취업, 비정규직, 이공계 대학(원) 졸업 예정자 등) : 무료
* 교육 비 대상자(정규직 여성과학기술인, 남성 및 비이공계 여성) : 155만원
 

3. 교육수료생 특전

(1) WISET 소장 명의 수료증 발급
(2) 프리랜서 직군으로 진출이 가능하도록 ㈜이랜서 플랫폼 등록
(3) 
서울과학기술여성새로일하기센터 취업상담사의 취업 상담
 
4. 교육 신청 및 접수

(1) 신청방법
① 온라인 접수 : 교육 신청페이지를 통한 온라인 접수
※ 공고 내 ‘신청하기’ 클릭 후 접수 진행
② 선발 조건 확인 (중요)
1) 한국콘텐츠아카데미 온라인 강의(인공지능을 위한 Python 프로그래밍) 필수 이수
·  붙임자료 참조, 강의 진도율 80% 이상
· 그 외, Python 및 빅데이터/AI 관련 고용노동부 직업교육훈련 이수 증빙 제출 가능
2) 이공계 전공 증빙서류 제출
※ 증빙서류 제출 시, 개인정보 식별처리 유의 바랍니다.
3) 신청(해당 분야 진출 의지 등) 항목 작성 내용(선발 시 반영)
 
③ 교육생 선정 확인 : 접수마감일(3/10, 화) 이후 안내 메일 일괄 발송
1) 수강대상 여부 확인 및 온라인 강의 진도율 관리
2) 수강가능자 정원 초과 신청 시, 수강 대기자로 처리 예정
※ 교육생 선정 후 신청을 취소하시는 경우, 다른 분들께 더 많은 교육기회 제공을 위해 (3/12, )까지 사전 연락바랍니다.
④ 최종 수강 확인(WISET) 최종 교육대상자 안내 메일 발송(3/13, 금)
 
(2) 마감: ~2020년 3월 10일(화) 18:00까지
 
(3) 문의: 한국여성과학기술인지원센터 정책사업실 아카데미팀 교육 담당자
TEL: 02-6411-1021 E-Mail: mychoi@wiset.or.kr







[붙임] 한국콘텐츠아카데미 온라인 강의 관련 자료

 

한국콘텐츠아카데미 온라인 학습 수강 방법

1. 한국콘텐츠아카데미 접속(https://edu.kocca.kr/edu/main/main.do) 회원가입

- 한국콘텐츠진흥원 회원가입 별도 진행 ( 문의 02-6310-0770 )

 

2. 로그인 후, 수강신청 및 학습하기

- 강의 목록 중, 인공지능을 위한 Python 프로그래밍 수강신청

- 정규과정 신청 > 수강신청 > 신청 클릭

- 나의강의실 > 수강중인과정 > 학습하기 클릭

 

3. 학습 후, 이수 확인(내역 제출 불요)

- 나의 강의실 > 학습현황 > 진도율(80%이상)

 

- 수강완료 시, 관리자가 수료여부 확인 가능하며,
교육 시작일 전 수료상태여야 본 교육 수강이 가능.

 

인공지능을 위한 Python 프로그래밍 교육과정 소개





2020연세대의과대학_데이터사이언스워크샵.pdf



#2020 데이터 사이언스 워크샵 프로그램 홈페이지

http://wiki.tgilab.org/datascience/doku.php/welcome

2020 한국유전체학회 동계 심포지엄 워크샵 포스터.pdf



제16회 동계심포지엄 워크샵 사전등록 안내
 
2020년 2월 5일(수) ~ 2월 7일(금)까지 3일간 강원도 홍천, 대명리조트 비발디파크에서 "Genomics, from ambiguity to clarity"라는 주제로 제 16회 동계심포지엄을 개최합니다.

해마다 급속히 발전하고 있는 유전체 연구에 대한 토론과 최신 정보들의 교환이라는 목적 아래, 새롭고 값진 프로그램과 저명한 석학들의 초청으로 구성되는 본 학회의 심포지엄은 매년 많은 산·학·연의 연구자들이 모이는 협동의 장으로 성황리에 열리고 있습니다.
여러분의 많은 관심과 참여 부탁 드립니다.






#한국유전체학회 동계심포지엄 워크샵 신청 홈페이지

http://kogo.or.kr/Conference/ConferenceRegistration.asp?AC=2&CODE=CI20191101&CpPage=R#CONF


일 시 | 2020년 2월 10일(월) - 14일(목), 17일(월)
장 소 | 서울의대 동창회관 3층 가천홀                                                                            등록 바로가기

주 관 서울의대 정보의학실, 한국보건복지인력개발원, 시스템 바이오 정보의학 연구센터 (SBI-NCRC)
주 최 | 서울대학교병원 유전체 임상 정보분석 훈련센터

제18차 Genome Data Analysis Workshop을 개최하며

제18회 유전체 데이터 분석 웍샵에 여러분을 초대합니다.

안녕하십니까? 

서울의대 정보의학실이 주관하는 제18회 유전체 데이터 분석 웍샵에 여러분을 초대합니다. GDA웍샵을 처음 구상하고 실현한지 벌써 18회차를 맞이하게 되어 기쁩니다. 최근 바이오뱅크와 정상 건강인 혹은 만성질환자의 DNA 분석 수요가 급격히 증가하고 있습니다.영국 UK Biobank의 50만 영국인 사업은 이미 19만 유전체 WES 자료를 임상자료와 함께 공개했고 2020 3월까지 50만 명 전체를 공개할 계획입니다. 미국의 All of Us 사업은 2022년까지 100만 유전체를 공개할 계획임을 밝혔습니다. 바야흐로 Germline DNA 시대가 열리고 있습니다. 아직 준비가 충분치 않다고요? 네, 누구도 준비된 적 없는 모두가 동등한 출발선에서 출발하는 새로운 시대입니다. 고전적인 멘델 법칙을 따르는 희귀질환을 넘어 정상 발달 과정을 거치고 생활한 후 중년기 이후에 발생하는 수많은 만성 퇴행성 질환의 유전체학 시대가 열리기 시작했습니다.


시시각각 변화와 성장을 멈추지 시대를 맞아 유전체 데이터분석 웍샵 GDA의 역할을 기대해봅니다. 많은 관심과 참여를 부탁드립니다. 감사합니다.

2020 년 2월, 서울의대  김 주 한
 

  제15차 GDA Workshop: 2018년 8월 27일~31일, 서울의대
  제15차 웍>샵에서는 다음과 같은 실습 모듈이 추가되었다.
   
(1) Public genetic characterization of a large panel of human cancer cell lines
   (2) Informatics for Cancer immunotherapy

  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

유전체 데이터 분석
실습서 "유전체 데이터 분석" 출간

■ 등 록

등록인원 하루 강좌 당 60명 내외

참 가 비 하루 강좌 당 참가비

등록방법 http://www.snubi.org/workshop/the18thgda/registration.html

 

 

1월20일 이전

1월20일 이후

공공/대학/정부

90,000

120,000

일반(기업등)

120,000

160,000

 

한 사람이 3개의 강좌까지 선택 수강 가능

강의교재 및 중식 제공
강의대상대규모 유전체 데이터 분석과 응용에 관심 있는 BT, IT, 혹은 의학 분야 전공자
환불규정: 1월20일 이전 취소: 전액 반환
                1월 20일 ~ 1월 25일 취소: 50% 환불
                1월 25일 이후: 환불 불가
등록 신청 후 3일 (공휴일, 주말을 제외하고) 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 환경상 인터넷이 느릴수 있으므로 강의 1주일전 안내되는 필요 파일을 필히 다운로드 해오시기바랍니다.

강좌 일정   

         강좌일정은 주최측의 사정에 따라 변경될 수 있습니다.

DAY 1: Public Bio Big Data and Cancer Immunotherapy

          2월 10일(월)

시간

  주  제

강 사

8:30 ~ 9:30

등록 및 사전 프로그램 설치

9:30 ~ 9:50

Translational Bioinformatics: Thousands of Public Data Analysis

 김주한 교수

9:50 ~ 10:40

The Cancer Genome Atlas (TCGA) Project and Cancer Genome Research
- TCGA Introduction
- TCGA Data and Scientific Findings
- Impact of TCGA and Future

 김태민 교수
(카톨릭의대)

10:50 ~ 12:10

실 습 I: TCGA Somatic Mutation Landscape
          Find Significantly Mutated Genes
          Identify Driver Groups of Mutations

유승원, 김기태

12:10 ~ 13:10

  중  식

13:10 ~ 14:00

Informatics for Cancer immunotherapy
- Genomics in cancer immunotherapy
- Tumor mutation burden(TMD) and neoantigen
- Gene expression and immune cells

김상우 교수
(연세의대)

14:10 ~ 15:30

실 습 II: Tumor mutation burden(TMB) calculation
          Neoantigen Prediction
          Identification of marker for immune cells

임영균, 부은경

15:40 ~ 16:30

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

이계화 교수
(서울대병원)

16:40 ~ 18:00

실 습 III: The 1000 Genomes Project Browser
         Allele and Genotypic Frequency Calculation
         Understanding interethnic variability
         Identification of Rare Deleterious Mutations 
 

박유미, 유경훈



DAY 2: Methodology and Application for Next Generation Sequencing

           2월 11일(화)

시간

  주  제

강 사

8:30 ~ 9:30

등록 및 사전 프로그램 설치

9:30 ~ 9:50

Methodology and Application for Next Generation Sequencing

김주한 교수

9:50 ~ 10:40

NGS Platforms and Applications
- Current NGS Platforms
- NGS Data Formats
- NGS Data Analysis Technologies
- NGS Applications

김지훈 박사
(녹십자지놈)

10:50 ~ 12:10

실 습 I: NGS Data Processing
          NGS Data Format Converting
          NGS Visualization Tools

김주연, 윤선민

12:10 ~ 13:10

  중  식

13:10 ~ 14:00

NGS Data Analysis
- Sequence Alignment Algorithms
- Whole Genome and Exome Data Analysis
- Variation Detection and Reference Genome

최무림 교수
(서울의대)

14:10 ~ 15:30

실 습 II: Exome Sequencing Alignment
           SNP and Indel Identification
           Variation Filtering

채정환, 임영균

15:40 ~ 16:30

Exome Sequencing Analysis
- Exome Sequencing Data
- Study Design and Workflow
- Exome Sequencing of Familial Disease

 한미령 교수
(고려의대)

16:40 ~ 18:00

실 습 III: Trio-Exome-Sequencing Data Analysis
           Known Variant Filtering
           Detection of Disease-causing Variations            Disease Gene Prioritization

한봄, 부은경

 

DAY 3: Cancer Genome Bioinformatics

          2월 12일(수)

시간

  주  제

강 사

8:30 ~ 9:30

등록 및 사전 프로그램 설치

9:30 ~ 9:50

Cancer Genome Bioinformatics

 김주한 교수

9:50 ~ 10:40

Cancer Genome Bioinformatics
- Cancer Genome Analysis
- Genomic Rearrangement and Copy Number
- Somatic Variant detection/ Gene Fusion Analysis
- Survival analysis

송영수
(한양의대)

10:50 ~ 12:10

실 습 I: Somatic Variant Detection
          Survival Analysis
          Gene Fusion Analysis

이우승, 유승원

12:10 ~ 13:10

  중  식

13:10 ~ 14:00

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

정제균 박사
(삼성유전체연구소)

14:10 ~ 15:30

실 습 II: Somatic mutation/CNV detection and genome data processing
           Mutual exclusivity and coverage
           Visualization of cancer study

안세환, 김기태

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 ~ 18:00

실 습 III: Cell line Data at GDSC & CCLE
           Gene expression in human cancer cell line
           Comparing Drug sensitivity by cell lines
           Epigenetic Regulation of Gene Expression

한봄, 권호식

 

DAY 4: RNA-Seq and Transcriptome Data Analysis

          2월 13일(목)

시간

  주  제

강 사

8:30 ~ 9:30

등록 및 사전 프로그램 설치

9:30 ~ 9:50

RNA-Seq Data Analysis

 김주한 교수

9:50 ~ 10:40

Non-coding RNA Analysis
- miRNA-seq Expression Profile Analysis
- Novel Transcript Discovery
- Non-coding RNA Characterization

백대현 교수
(서울대)

10:50 ~ 12:10

실 습 I: RNA-Seq Gene Expression Analysis
         miRNA Sequencing Data Process
         miRNA Expression Profiling

안세환, 임영균

12:10 ~ 13:10

  중  식

13:10 ~ 14:00

Sequence-level Transcriptome Analysis
- Alternative Splicing Events
- Alternative Polyadenylation Analysis
- RNA Editing Analysis

박지연 박사
(카톨릭의대)

14:10 ~ 15:30

실 습 II: Alternative Splicing Identification
          RNA-DNA Difference (RDD) Analysis
          RNA Editing Site Annotation

유경훈, 박유미

15:40 ~ 16:30

RNA-Seq Data Analysis
- Read Alignment Methods
- Expression Quantification Strategy
- Differentially Expressed Genes Identification

정인경 교수
(KAIST)

16:40 ~ 18:00

실 습 III: RNA-seq Data Preprocessing
           Old Tuxedo Pipeline(tophat, cufflinks)
           New Tuxedo Pipeline(hisat2, stringtie)
           DEG analysis

권호식, 최선

 

DAY 5: Advanced NGS Data Analysis

          2월 17일(월)

시간

  주  제

강 사

8:30 ~ 9:30

등록 및 사전 프로그램 설치

9:30 ~ 9:50

Advanced NGS Data Analysis

 김주한 교수

9:50 ~ 10:40

Epigenome Data Analysis
- Epigenetic Mechanisms
- DNA Methylation Analysis
- Histone Modification Analysis
- Discovery of Epigenetic Biomarkers

류성호 교수
(순천향대학교)

10:50 ~ 12:10

실 습 I: Epigenome Tools & Databases
           Visualization of DNA Methylation Data
           Identification of Methylated Genes

유승원, 부은경

12:10 ~ 13:10

  중  식

13:10 ~ 14:00

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

한범 교수
(서울의대)

14:10 ~ 15:30

실 습 II: : Statistical tests for association (Chi-square, Fisher's exact test and Odds ratio)
           Rare variant association tests (Burden tests, SKAT, SKAT-O)

최선, 김주연

15:40 ~ 16:30

Pathway and Network Analysis
- Characteristics of Biological Network
- Cancer Gene Network Construction and Clustering
- Identification of Aberrant Pathway in Cancers

한현욱 교수
(차의대)

16:40 ~ 18:00

실 습 III: Pathway analysis of TCGA using PARADIGM methods
          Network Visualization in Cancers

유경훈, 채정환

 

 

오시는 길

교육장소 | 서울의대 동창회관 3층 가천홀, 서울시 종로구 대학로 103 

교      통 | 지하철 4호선 혜화역 3번 출구

 







#BIML 등록 한국생명정보학회 홈페이지

http://www.ksbi.or.kr/workshop/ConfInfo.asp?idx=2










#인실리코젠 인턴십 지원

人CoINTERNSHIP_지원서_2019.doc (102 KB)



#인실리코젠 인턴십 지원 홈페이지

https://insilicogen.com/blog/333











붙임

 

세부 교육과정()

 

o 기본과정

교시

시간

내용

강사

1

1교시

10:00 ~ 11:50

- Real World Evidence와 보건의료 데이터

- 임상 데이터를 활용한 연구 설계

장동진 교수

2교시

3교시

13:00 ~ 13:50

- 파이썬 실행 및 환경설정

이선정 강사

4교시

14:00 ~ 15:50

- 파이썬 프로그래밍 기초

5교시

6교시

16:00 ~ 17:50

- 파이썬 데이터분석 및 시각화

7교시

2

1교시

10:00 ~ 10:50

- 의료 인공지능의 혁신과 미래

김재권 교수

2교시

11:00 ~ 11:50

- 의료 인공지능 프로그래밍 실습 1

3교시

13:00 ~ 13:50

- 의료 인공지능 프로그래밍 실습 2

4교시

14:00 ~ 15:50

- DACS (Document Archiving and Communication System)

김동민 강사

5교시

6교시

16:00 ~ 16:50

- FITT (From Image To Text)

7교시

17:00 ~ 17:50

- DACS/FITT 및 데이터 분석 실습




http://www.ksbb.or.kr/conference/edu_workshop/sub04.html


 

1. 교육 목적

 

생물공학 연구자들에게 기계학습의 원리와 종류 및 자신에게 맞는 기계 학습 알고리즘을 스스로 선택할 수 있도록 하고 대표적인 기계학습 프로그램인 python 기반 keras 라이브러리를 이용하여 튜토리얼을 진행함으로써, 실제로 생물공학 연구와 접목하여 기계학습을 구동해볼 수 있는 기회를 마련하고자 함.

 


2. 교육 개요

 

(교육명) 생물공학 × 기계학습

() 20191219() ~ 20()

(장소) 한국과학기술회관 중회의실 (서울시 강남구)

(주최) 한국생물공학회

(개설과정) (이론 교육) 2회 과정 (실습 교육) 2회 진행

(등록기간) 2019. 10. 16() ~ 11. 22() 마감

(대 상) 바이오 분야 재직·연구자, 대학원생

(준비물) Docker, Keras, TensorFlow 등 기계학습 프로그래밍 언어가

설치된 노트북 혹은 휴대용 기기 (실습에 필요)

(주의사항) Docker, Keras, TensorFlow 등 응용 프로그램의 설치법은

워크샵 전 안내를 통해 공지할 예정

 


3. 교육 신청 방법

 

(신청방법) 온라인으로 교육 신청서 제출 및 등록비 납부

(등록비) 일반 200,000/ 학생 150,000

(제공) 교육 자료집, 석식 제공, 조식 제공, 교육장 출입증, 수료증

 

 

4. 과정안내 및 문의

 

강의가 정시에 시작되오니 강의 시작 10분 전까지 입실을 완료해주십시오

수료조건: 해당 과정 교육시간의 80% 이상 수강 시 수료됩니다.

(문의처) 한국생물공학회 Tel 02-557-2526, e-mail : ksbb@ksbb.or.kr

 


5. 프로그램

날짜 (요일)

시간

발표자

 

강의제목

2019. 12. 19

11:00~12:30

 

 

등록

12:30~13:20

김재광 교수

 

이론교육 1

Basic Machine Learning

 

13:30~14:20

김재광 교수

 

이론교육 2

Neural Networks

14:20~14:40

 

 

Coffee break

14:40~16:10

김하성 박사

 

튜토리얼 1

DockerKeras를 활용한 기계학습 실습 (1)

16:10~16:30

 

 

휴식 및 개별 토론

16:30~18:00

김하성 박사

 

튜토리얼 1

DockerKeras를 활용한 기계학습 실습 (2)

18:00~20:00

 

 

정리 및 석식

2019. 12. 20

09:00~10:30

박대찬 교수

 

튜토리얼 2

DNA 서열에 대한 Keras 실전 연습 (1)

10:30~10:50

 

 

휴식 및 개별 토론

10:50~12:20

박대찬 교수

 

튜토리얼 2

DNA 서열에 대한 Keras 실전 연습 (2)

12:20~12:40

 

 

설문 및 질의 응답

 

 

 

6. 이론교육

1

2019. 12. 19 ()

 

김재광 교수

12:30~13:20

Basic Machine Learning

내용 요약

-Introduction to Machine Learning

-k-NN

-Linear Regression

-Model Analysis (Overfitting,Generalization,Cross Validation)

 

2

2019. 12. 19 ()

 

김재광 교수

13:30~14:20

Neural Networks

내용 요약

-Artificial Neural Networks (Math for NN, Neural Networks 1,2,3)

-Convolutional Neural Networks (Convolutional Neural Netowrk 1,2,3)

 

  

7. 튜토리얼 교육

1

2019. 12. 19 ()

 

김하성 박사

14:40~18:00

DockerKeras를 활용한 기계학습 실습

요약

- 컨테이너기반 플랫폼 Docker 사용법 소개 및 이미지 설치

       - 원활한 실습을 위해 사전 (환경) 설정 필수 

       (윈도우 10이상, 노트북 BIOS hardware virtualization 사용 설정,64bt 프로세서, 4G RAM 이상, https://docs.docker.com/docker-for-windows/install/)

- python Keras 소개

- 바이오데이터 (DNA 서열, mRNA 발현, 단백질 활성 정량화) 소개

- Keras를 이용한 classification regression 실습

- Keras를 이용한 CNN 실습

 

2

2019. 12. 20 ()

 

박대찬 교수

09:00~12:40

DNA 서열에 대한 Keras 실전 연습

요약

Practical primer on CNN in genomics: From DNA sequences to Keras

CNN practice using Keras for engineering of regulatory DNA sequences: Learning from yeast screening experiments in synthetic biology

 

 


http://www.ksbb.or.kr/conference/edu_workshop/sub04.html

 

 







수강 신청서_제42회 KOBIC 차세대 생명정보학 교육 워크샵.hwp



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