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한국생명공학연구원은 2019년 7월 “차세대 한국인 유전체 분석지원센터 구축” 사업을 시작하고 유전체 정보 생산 기반과 더불어 방대한 유전체 정보를 분석하고 활용하는 시스템을 구축하고 있습니다. 이러한 유전체 정보 생산 및 분석 기반 구축과 더불어 국내 연구자들이 다양한 유전체 정보들을 잘 활용할 수 있도록 유전체 정보 분석 이론 및 실습을 위한 교육을 마련하였습니다. 본 교육은 1년에 2회 이상 이루어지며, 전장유전체, 전사체, 후성유전체, 단일세포 유전체, pathway 분석 등 다양한 오믹스 정보 분석에 꼭 필요한 최신 이론과 실습들을 포함하고 있습니다. 아무쪼록 본 교육을 통해 다양한 종류의 유전체 데이터에 대한 이해를 높이고 또 실습을 통해 분석 능력을 향상시키기를 기대하며, 관심 있는 분들의 많은 참여 부탁드립니다.

 

감사합니다.

 

2019년 11월 25일

한국생명공학연구원

차세대 한국인 유전체분석지원센터





 

교육 일정

 

09:00 – 09:30 프로그램 설치 및 실습 기본 사항 안내

09:30 – 11:30 ChiP-seq 데이터 분석 이론 및 실습(박종열 박사)

11:30 – 13:00 점심 식사

13:00 – 15:00 단일세포 오믹스 분석 이론 및 실습(김종환 박사)

15:00 – 15:30 휴식

15:30 – 17:30 Gene-set 및 Pathway 데이터 분석 이론 및 실습(김선규 박사)

 

장소: 대전광역시 유성구 과학로 125 한국생명공학연구원 KOBIC동 3층 교육실

시간: 11월 25일(월) 오전 9시00분부터 오후 5시30분까지

등록(무료): 이메일 신청 (prosium@kribb.re.kr, 선착순 50명)

준비물: 노트북 및 관련 프로그램 설치(별도 안내)

문의: 박승진(prosium@kribb.re.kr) 혹은 김선영(kimsy@kribb.re.kr)




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#생물정보학 교육정보



유전체 정보분석 전문가 기본과정 I

Bioinformatics와 NGS 기술의 급격한 발전으로 인간 유전체 데이터에 기반한 개인 맞춤의학의 시대가 성큼 다가왔습니다. 임상 의료정보와 유전체 데이터의 통합분석에서 올바른 바이오-정보-의학적 도구 사용의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.서울대학교병원 정밀의료 전문인력 양성과정에서는 급변하는 연구 환경에 대응하고, 유전체 데이터 기반의 맞춤의료 시대를 선도하는 유전체 임상 정보분석 전문가 양성을 위하여, 공개 소프트웨어인 R 통계 package와 Python 프로그래밍, 리눅스 환경 실습 및 유전체 자료분석으로 구성된 12일 간의 유전체 정보분석 전문가 기본과정I 수강생을 모집하오니 많은 지원을 바랍니다.


■ 일시 및 장소

일 시 : 2019년 12월 2일(월) ~ 2019년 12월 17일(화) 오전 9시 ~ 오후 6시(매주 평일)                   

장 소 : 서울대학교 의과대학
주 최 : 한국보건복지인력개발원
주 관 : 서울대학교병원
인 원 : 30명
등록비 : 등록비 무료 (강의교재 제공)


■ 교육대상

(1) 의료기관 및 공공기관, 연구중심병원, 유전체분석 업체 취업 희망자

(2) BT·IT 혹은 의학분야 전공 학부 졸업생, 관련 석·박사과정 및 학위 소지자

(3) 유전체 관련 기업, 연구소 등 창업 희망자



■ 지원절차

서류 전형 및 합격자 개별 통지

원서교부 및 접수기간 : 2019. 10. 25 ~ 2019. 11. 9

제출서류 : 아래 첨부한 지원서 양식을 다운로드 받아 일괄 작성하여 사무국에 제출

사무국 : 02-740-8854 송민주 (bdpm.office@gmail.com)

홈페이지 : http://bitec.snubi.org/course9.html

지원방법 : 이메일 혹은 직접 제출 (우편 접수 불가)

합격자 발표일시 : 2019.11.15. (예정)




■ 실습 컴퓨터

가천홀에는 개인컴퓨터가 없으므로, 실습시 개인노트북 반드시 지참.

장 소 : 서울대 의학도서관3층 전산실습실(12/2,6,9,12,13,17),함춘회관 가천홀(12/3~5,10,11,16)

교 통 : 지하철 4호선 혜화역 3번 출구

주 차 : 주차권을 판매하지 않는 관계로 가급적 대중교통을 이용하시기 바랍니다.



■ 일정별 프로그램

시간

12/2 (월)12/3 (화)12/4 (수)12/5 (목)12/6 (금)

주제

오리엔테이션리눅스
프로그래밍		리눅스
프로그래밍		파이썬
프로그래밍		파이썬
프로그래밍

강사

김주한
(서울의대)		권영호
(서울여대)		권영호
(서울여대)		오지인
오지인

9:00~
9:30

Introduction
Linux Shell
Programming		Linux Server
Introduction to
Python		Application of
Python

9:40~
11:20

Orientation 1
Linux Operation
Linux Multitasking
and Cluster		Starting with
Python		Medical informatics
practice 1

11:30~
13:00

Orientation 2
Advanced
Programming		Linux LVM
Data structre of
Python		Medical informatics
practice 2

13:00~
14:00

중  식 

주제

리눅스
프로그래밍		리눅스
프로그래밍		리눅스
프로그래밍		파이썬
프로그래밍		파이썬
프로그래밍

강사

권영호
(서울여대)		권영호
(서울여대)		권영호
(서울여대)		오지인
오지인

14:00~
15:10

리눅스 개요 및 설치
Linux User and
Root		Linux Tuning
Functions of
Python		Defining Class

15:20~
16:30

Linux file system
Linux Permission
Linux Package and
Compile		Regular expression
Python Machine
Learning

16:40~
18:00

Editing with VI
Linux Internet,
Network		Linux Security
Bioinformatics
Practice		Python
visualization

시간

12/9 (월)12/10 (화)12/11 (수)12/12 (목)12/13 (금)

주제

R 통계학R 통계학
NGS 자료처리
NGS 자료처리
엑솜 및 전장
유전체

강사

김재환
(서울의대)		김재환
(서울의대)		박민영
(DNALink)		박민영
(DNALink)		신은순
(DNALink)

9:00~
9:30

Introduction
Machine learning algorithms for
biomedical informatics		Introduction of whole genome de
novo analysis		Overview
Intro to Germline
WGS/WES

9:40~
11:20

Starting with R
Microarray data
analysis 1		k-mer analysis (estimated genome
size) practice		PreProcessing
Germline Calling

11:30~
13:00

Data manipulation
with R		Microarray data
analysis 2		Genome assembly
practice 1		CellQCGermline filtering/
Annotation

13:00~
14:00

중  식 

주제

R 통계학R 통계학
NGS 자료처리
NGS 자료처리
엑솜 및 전장
유전체

강사

김재환
(서울의대)		김재환
(서울의대)		박민영
(DNALink)		박민영
(DNALink)		신은순
(DNALink)

14:00~
15:10

Statistical analysis
I		Classification using
R		Genome assembly
practice 2		PostProcessing1
Somatic calling

15:20~
16:30

Statistical analysis
II		Evaluation and
validation		Genome annotation
practice		PostProcessing2
Somatic Filtering/
Annotation

16:40~
18:00

Advanced R graphics and
ggplot2		Case study
Evolution analysis
practice		Interpretation
CNV

시간

12/16 (월)12/17 (화)

주제

전사체
후성유전체		전사체
후성유전체


강사

이승재
(DNALink)		이승재
(DNALink)


9:00~
9:30

Intro to RNA-Seq
analysis		Epigenomics 소개
biomedical informatics


9:40~
11:20

Set up Basic analysis
environment		Methyl seq 실습 1



11:30~
13:00

Reference mapping to
Genome		Methyl seq
실습 2


13:00~
14:00

중  식 

주제

전사체
후성유전체		전사체
후성유전체


강사

이승재
(DNALink)		이승재
(DNALink)


14:00~
15:10

Abundance
estimation		ChIP seq
실습 1


15:20~
16:30

Differential expressed genes
prediction		ChIP seq
실습 2


16:40~
18:00

Functional study
ChIP seq
실습 2




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#생물정보학 교육정보






￮ 교육명칭 : 2019년도 유전체 분석 분야 재직·연구자 전문 교육

￮ 교육내용 : 유전체 빅데이터 분석 머신러닝 - 딥러닝 실습 교육

￮ 교육기관 : 한국바이오협회

￮ 모집대상 : 유전체 분석 분야 재직 및 연구자

유전체 빅데이터 분석에 관심 있거나 산업 트랜드를 알고 싶으신 분

유전체 데이터 적용을 위한 머신러닝과 딥러닝에 대해 공부하고 싶으신 분


￮ 교육기간 : 2019년 11월 07일~08일(오전10시~오후5시)

￮ 모집기간 : 2019년 11월 01일(금)까지

￮ 모집인원 : 30명(제출한 설문조사 확인 후 선발예정)

￮ 교육장소 : 판교 스타트업캠퍼스 세미나실 2번

￮ 준 비 물 : 실습교육을 위해 무선인터넷이 가능한 노트북 지참

￮ 신청방법 : 링크(http://naver.me/xayxkFrs)에서 신청

￮ 문의사항 : 교육진행 관련 문의(031-628-0032)





1.       개    요

○      목         적  :  한국바이오협회는 유전체 분석 관련 직종의 재직·연구자의 직무능력 향상을 위해 단기과정의 교육 프로그램을 운영함

○      지 원 부 처  :  산업통상자원부, 한국산업기술평가관리원

○      교 육 주 관  :  한국바이오협회

○      과   정  명  :  유전체  분석  분야  재직·연구자  전문  교육

○      교   육   비  :  무료 (단, 식비 및 교통비, 주차비는 본인부담)

2.       교육 프로그램

 

일 자

교육 시간

세부 내용

강 사 명

 

1일차

11/07

(목)

10:00~12:00

•  유전체 빅데이터 연구 및 산업 트랜드

테라젠이텍스

김태형 상무

12:00~13:00

점 심

13:00~17:00

•  유전체 데이터 적용을 위한 머신러닝과 딥러닝 따라하기 1

테라젠이텍스

김종수 과장

 

2일차

11/08

(금)

10:00~12:00

•  헬스케어 분야 AI 및 빅데이터 기술 활용 트렌드

테라젠이텍스

김현민 대리

12:00~13:00

점 심

13:00~17:00

•  유전체 데이터 적용을 위한 머신러닝과 딥러닝 따라하기 2

테라젠이텍스

소재우 대리




- 1일 차

•  유전체 빅데이터 연구 및 산업 트랜드

최근 4차 산업혁명이 떠오르면서 인공지능과 오믹스 빅데이터에 관한 관심이 증가하고 있다. 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등과 같이 다양하고 방대한 데이터는 인공지능 기술의 성능향상에 있어 핵심적인 요소이므로 여러 분야에서 이러한 데이터를 이용하여 인공지능 기술 개발에 몰두하고 있으며, 바이오업계 역시 이를 통해 인공지능 기술 개발을 시도하고 있다.


•  유전체 데이터 적용을 위한 머신러닝과 딥러닝 따라하기 1

최근 GPU의 활용과 컴퓨팅 파워의 증가로, 머신러닝 문제에서 딥러닝 모델이 많이 사용되고 있다. 가장 유저 수가 많은 딥러닝 라이브러리 중 하나인 텐서플로우와 사이킷런을 이용하여 딥러닝 모델을 이용해 간단한 머신러닝 프로젝트를 수행해본다. 이 과정에서는 또한 테이블 데이터에 대한 모델링과 모델평가 과정을 실습할 예정이다.



- 2일 차

•  헬스케어 분야 AI 및 빅데이터 기술 활용 트렌드

헬스케어 분야 즉, 의료나 바이오 분야의 많은 양의 데이터를 처리하기 위해서는 확장 가능한 기계 학습, 데이터 마이닝 알고리즘 및 시스템이 매우 중요하며 데이터의 양, 복잡성 및 속도의 증가로 확장 가능한 데이터 분석 알고리즘 및 시스템이 필요하다. 의료 및 바이오 분야의 AI 및 빅데이터 기술 활용 사례를 알아보고 산업 분야에 적용 예를 살펴본다.


•  유전체 데이터 적용을 위한 머신러닝과 딥러닝 따라하기 2

유전체 데이터 적용을 위한 머신러닝과 딥러닝 따라하기 1에서 배운 내용을 바탕으로, 컴퓨터 비전 도메인에 딥러닝을 적용하는 실습을 진행한다. 이 과정에서는 이미지 데이터를 이용하고, convolution neural network 모델을 배워서 적용해본다. 모델의 일반화 성능을 평가하는 방법에 대해서 자세히 다뤄볼 예정이다.

※ 상기 교육내용은 교육기관 및 강사 사정에 의해 변경될 수 있음

3.       교육 대상

○      모집대상  -  유전체  분석  관련  기업이나  연구소에  재직  중이며, 

                   

                       유전체 빅데이터 분석에 관심 있거나 산업 트랜드를 알고 싶으신 분



-  유전체 데이터 적용을 위한 머신러닝과 딥러닝에 대해 공부하고 싶으신 분 (신청 시 설문조사 첨부)


○      정         원 : 30명 (설문조사 확인 후 선발)

4.       교육 신청

○      신청기간 : 2019년 11월 1일(금)까지

○      신청방법 : 온라인 신청페이지 (http://naver.me/xayxkFrs) 에서 접수 (설문조사 첨부)

○      준 비 물 : 실습을 위한 무선인터넷 연결이 가능한 노트북 지참

(클라우드 서버 사용 예정)

5.       교육 장소

○      판교 스타트업캠퍼스 2층 세미나실 2번 (경기도 성남시 분당구 판교로 289번길 20)

○      자가용 이용 시 주차지원(주차비) 불가 (대중교통 이용 바람)

6.       문의 사항

○      교육진행 문의 : 한국바이오협회 유전체 분석 교육 담당자, 031-628-0032




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   유전체 정보분석 전문가 기본과정 II

Bioinformatics와 NGS 기술의 급격한 발전으로 인간 유전체 데이터에 기반한 개인 맞춤의학의 시대가 성큼다가왔습니다. 임상 의료정보와 유전체 데이터의 통합분석에서 올바른 바이오-정보-의학적 도구 사용의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.
서울대학교병원 정밀의료 전문인력 양성과정에서는 급변하는 연구 환경에 대응하고, 유전체 데이터 기반의 맞춤의료 시대를 선도하는 유전체 임상 정보분석 전문가 양성을 위하여, 공개 소프트웨어인 R 통계 package와 Python 프로그래밍, 리눅스 환경 실습 및 유전체 자료분석으로 구성된 매주 토요일 총 12주 간의 유전체 정보분석 전문가 기본과정II 수강생을 모집하오니 많은 지원을 바랍니다.


■ 일시 및 장소


일 시 : 2019년 11월 2일(토) ~ 2020년 1월 18일(토) 오전 9시 ~ 오후 6시(매주 토요일)                   

장 소 : 서울대학교 의과대학
주 최 : 한국보건복지인력개발원
주 관 : 서울대학교병원
인 원 : 30명
등록비 : 등록비 무료 (강의교재 제공)

■ 일정별 프로그램

시간

11/2 (토)11/9 (토)11/16 (토)11/23 (토)11/30 (토)

주제

오리엔테이션리눅스
프로그래밍		리눅스
프로그래밍		파이썬
프로그래밍		파이썬
프로그래밍

강사

김주한
(서울의대)		권영호
(서울여대)		권영호
(서울여대)		오지인
오지인

9:00~
9:30

Introduction
Linux Shell
Programming		Linux Server
Introduction to
Python		Application of
Python

9:40~
11:20

Orientation 1
Linux Operation
Linux Multitasking
and Cluster		Starting with
Python		Medical informatics
practice 1

11:30~
13:00

Orientation 2
Advanced
Programming		Linux LVM
Data structre of
Python		Medical informatics
practice 2

13:00~
14:00

중  식 

주제

리눅스
프로그래밍		리눅스
프로그래밍		리눅스
프로그래밍		파이썬
프로그래밍		파이썬
프로그래밍

강사

권영호
(서울여대)		권영호
(서울여대)		권영호
(서울여대)		오지인
오지인

14:00~
15:10

리눅스 개요 및 설치
Linux User and
Root		Linux Tuning
Functions of
Python		Defining Class

15:20~
16:30

Linux file system
Linux Permission
Linux Package and
Compile		Regular expression
Python Machine
Learning

16:40~
18:00

Editing with VI
Linux Internet,
Network		Linux Security
Bioinformatics
Practice		Python
visualization

시간

12/7 (토)12/14 (토)12/21 (토)12/28 (토)1/4 (토)

주제

R 통계학R 통계학
NGS 자료처리
NGS 자료처리
엑솜 및 전장
유전체

강사

김재환
(서울의대)		김재환
(서울의대)		박민영
(DNALink)		박민영
(DNALink)		신은순
(DNALink)

9:00~
9:30

Introduction
Machine learning algorithms for
biomedical informatics		Introduction of whole genome de
novo analysis		Overview
Intro to Germline
WGS/WES

9:40~
11:20

Starting with R
Microarray data
analysis 1		k-mer analysis (estimated genome
size) practice		PreProcessing
Germline Calling

11:30~
13:00

Data manipulation
with R		Microarray data
analysis 2		Genome assembly
practice 1		CellQCGermline filtering/
Annotation

13:00~
14:00

중  식 

주제

R 통계학R 통계학
NGS 자료처리
NGS 자료처리
엑솜 및 전장
유전체

강사

김재환
(서울의대)		김재환
(서울의대)		박민영
(DNALink)		박민영
(DNALink)		신은순
(DNALink)

14:00~
15:10

Statistical analysis
I		Classification using
R		Genome assembly
practice 2		PostProcessing1
Somatic calling

15:20~
16:30

Statistical analysis
II		Evaluation and
validation		Genome annotation
practice		PostProcessing2
Somatic Filtering/
Annotation

16:40~
18:00

Advanced R graphics and
ggplot2		Case study
Evolution analysis
practice		Interpretation
CNV

시간

1/11 (토)1/18 (토)

주제

전사체
후성유전체		전사체
후성유전체


강사

이승재
(DNALink)		이승재
(DNALink)


9:00~
9:30

Intro to RNA-Seq
analysis		Epigenomics 소개
biomedical informatics


9:40~
11:20

Set up Basic analysis
environment		Methyl seq 실습 1



11:30~
13:00

Reference mapping to
Genome		Methyl seq
실습 2


13:00~
14:00

중  식 

주제

전사체
후성유전체		전사체
후성유전체


강사

이승재
(DNALink)		이승재
(DNALink)


14:00~
15:10

Abundance
estimation		ChIP seq
실습 1


15:20~
16:30

Differential expressed genes
prediction		ChIP seq
실습 2


16:40~
18:00

Functional study
ChIP seq
실습 2



  • 교육대상:

    (1) BT·IT 혹은 의학분야 전공 학부 졸업생, 관련 석·박사과정 및 학위 소지자
    (2) 의료기관 및 공공기관, 연구중심병원, 유전체분석 업체 취업 희망자
    (3) 유전체 관련 기업, 연구소 등 재직자 및 창업 (준비)자

  • 지원절차:

    서류 전형 및 합격자 개별 통지
    원서교부 및 접수기간 : 2019. 9. 24 ~ 2019. 10. 15
    제출서류 : 아래 첨부한 지원서 양식을 다운로드 받아 일괄 작성하여 사무국에 제출
    사무국 : 02-740-8854 송민주 (bdpm.office@gmail.com)
    홈페이지 : http://bitec.snubi.org/course10.html
    지원방법 : 이메일 혹은 직접 제출 (우편 접수 불가)
    합격자 발표일시 : 2019.10.20. (예정)



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    #생물정보학 교육정보






    RNA-Seq 데이터분석 무료 워크샵 일정 안내

    대상자 : RNA-Seq 고객 및 국내 연구자

    참석인원 제한 : 최대 15명 이내, 신청시 Lab.당 2명 이내

    2019년 4분기 워크샵 일정 : 10월 18일 오전(금), 11월 15일(금), 12월 20일(금)




    [신청방법 및 세부사항]

      - 신청방법 : 신청서 작성후 이메일로 신청

      - 신청서 다운로드(http://www.e-biogen.com/board_notice.php?act=view&aid=289)

      - 워크샵 시간 : 오전 9시 또는 오후 1시(약 3시간 소요)

      - 장소 : (주)이바이오젠 본사

      - 준비사항 : 노트북(마우스 포함)




    [워크샵 교육내용]

    - Part 1 -

    ExDEGA(Excel based DEG anaysis)

    ExDEGA GraphicPlus(DAVID)

    KEGG Mapper(Search-Color Pathway)

    - Part 2 -

    ExDEGA GraphicPlus(Clustering)

    MExDEGA GraphicPlus(PCA)

    Cytoscape-String app(PPI Network)


     


    [분석워크샵 문의]

     - 02-3141-0791, service@e-biogen.com

     


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    #생물정보학 교육정보






    [ChIP-seq 강의 목표]

      - ChIP-seq 실험의 기본 원리와 목적의 이해

      - ChIP-seq 실험 과정의 이해

      - ChIP-seq Quality 확인 방법의 이해

      - 실험적 Trouble-shooing 능력 함양




    [일정]

     - 신청기간 : 2019년 10월 1일 ~ 10월 31일

     - 교육기간 : 2019년 10월 7일 ~ 11월 10일


     


    [커리큘럼]

     - 제1강. ChIP Experiment & Quality Check

     - 제2강. ChIP-seq 데이터 분석

     - 제3강. Epigenome and Histone modification

     - 제4강. 후성유전적 유전자 조절

     - 제5강. Visualization & advanced analysis


     


    [수료기준]

     - 모든 온라인 강좌 70% 이상 이수

     - 설문조사 참여




    [신청]

     - https://www.kobic.re.kr/edu/local/course_application/course_info.php?courseid=112&gubun=1#list01


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