서울대학교병원 유전체 임상 정보분석 훈련센터 자료분석 웍샵

임상 의료정보와 유전체 데이터의 통합분석에서 올바른 통계학적 도구 사용의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 공개 소프트웨어인 R statistical package는 풍부한 통계분석 라이브러리와 자료처리를 위한 컴퓨터 프로그래밍 환경 및 수준 높은 그래프 그리기를 지원합니다. 서울의대 정보의학실에서는 바이오정보학과 의과학 분야에서 R의 활발한 보급을 위한 실습 웍샵을 마련했습니다. 본 교육과정이 실질적인 생명의과학 데이터와 유전체 데이터의 분석을 위한 R 활용의 기초가 되기를 기원합니다.

- 2014년 4월 서울대학교병원 유전체 임상 정보분석 훈련센터장 김주한

시 간	주 제	강 사
9:00 ~ 9:10	등 록
9:10 ~ 9:30	Introduction to R	김주한
9:30 ~ 10:40	Starting with R - R Installation, R packages, workspace - Data type and structure - Basic R functions: built in functions - File read and write	임재현, 서희원
10:50 ~ 12:20	Data manipulation with R - Vector, matrix - Index, splice, conditional statement - Data management: sorting, merging, reshaping - Apply functions - User defined function	임재현, 박지혜
12:20 ~ 13:30	중 식
13:30 ~ 14:40	Statistical Analysis with Biomedical Data I - Distributions - Parametric tests - Non-Parametric stats	박찬희, 임영균
14:50 ~ 16:00	Statistical Analysis with Biomedical Data II - Correlation - Regression - ANOVA	박찬희, 안선주
16:10 ~ 17:20	Advanced R graphics and ggplot2 - Plot, histogram, qqplot, boxplot - Layout, axis, legend and text - ggplot2: scatterplot, histogram, boxplot, barplot, density plot - Error bar, line graph	서희원, 김주연

■ 프로그램 (Day 2, 16일)

시 간	주 제	강 사
9:10 ~ 9:30	Machine Learning Algorithms for Biomedical Informatics	김주한
9:30 ~ 10:40	Microarray Data Analysis I - Introduction to Microarray Data - Normalization methods	이수연, 백수연
10:50 ~ 12:00	Microarray Data Analysis II - Identifying DEG: t-test, SAM - Volcano plot - FDR	이수연, 백수연
12:00 ~ 13:10	중 식
13:10 ~ 14:20	Classification using R - K-Nearest Neighbor - Support Vector Machine - Logistic regression - Feature selection	박찬희, 서희원
14:30~ 15:40	Evaluation and Validation - Cross validation - Train/validation/test set split - Empirical p-value, permutation test - Multiple testing - Mean squared error rate	박찬희, 임재현
15:50 ~ 17:00	Case study: association of BRCA1 and BRCA2 mutations with survival in ovarian cancer (JAMA 2011) - DEG extraction from RNA-seq data using TRAPR - Clustering (K-means, hierarchical) - Correlation analysis between methylation and expression data - Survival analysis	이계화, 서희원

실습실에 컴퓨터가 준비 되어있으므로, 개인 노트북은 준비 하지 않으셔도 됩니다.