일 시 | 2011년 8월 22일(월)- 26일(금)
장 소 | 서울의대 동창회관 3층 가천홀
주 관 | 서울의대 정보의학실, 시스템 바이오 정보의학 연구센터 (SBI-NCRC)
주 최 |
대한의료정보학회, 한국생물정보시스템생물학회
Genome Data Analysis
Workshop을 개최하며
|
안녕하십니까?
바이오-유전체 정보의학의 태동은 1980년대로 생각됩니다. 유전체 정보 분석의 기본적인
개념들이 형성된 시기였습니다. 2003년 완성된 인간유전체사업은 가장 중요한 성과였다고 할 수 있습니다. 1995년 DNA
마이크로어레이 기술의 개발은 BT와 IT의 융합이 진정으로 의학에 적용가능할 수 있다는 것을 입증하기 시작했습니다.
맘마프린트(MamaPrint)나 티슈어브오리진(Tissue of Origin)은 개인별 맞춤의학을 가시화했고, 와파린 연구로
대표되는 약물유전체 맞춤의학은 모든 약물치료의 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있습니다.
그 기간 가장 놀랍게 발달한 기술은 역시 차세대염기서열결정(NGS, Next
Generation Sequencing)입니다. 연구자들은 그간의 종별 분석이나 집단연구의 한계를 벗어나 진정으로 개인의
생명정보를 낱낱이 밝히고 이를 통해 의학의 새 지평을 열 수 있다는 확신을 갖게 되었습니다. 암 유전체는 모든 암은 서로
다르다는 것을 증명하며 맞춤치료를 촉발시켰고, 퓨전 유전자와 같은 암 특이 물질의 발견은 거의 부작용이 없는 암 치료제를
가능하게 하여 이제 암은 만성질환에 불과할 것이라고 예상됩니다.
과거 하나하나의 정보를 연구자의 손땀으로 얻던 시대에는 자료획득이 가장 어렵고 가치있는
작업이었지만 오늘날의 대량 생명정보 획득기술의 발달은 연구의 병목을 자료획득에서 자료처리 및 해석으로 옮겨 놓았습니다. 최근
분석에 의하면 대형 유전체정보 센터에서 개발되어온 분석방법론 보다는 실제 현장 적용에 필요한 개별 분석방법론의 필요성이 시급히
대두되고 있다고 합니다. 이것은 그간의 연구성과들이 실제 맞춤의학의 현장에서 낱낱이 실현되는 모습을
의미합니다.
대부분의 생명과학자나 의학자에게 대규모 바이오 유전체 정보들은 다루기도 힘들고, 정보처리나
분석, 나아가 실질적 해석은 넘기 힘든 장벽이 되었습니다. 더구나 서열정보, 발현정보, 에피지놈 정보, 정보표준 및 분자생물학
데이터베이스와 패스웨이, 온톨로지 등 필요한 주제의 목록은 계속 길어져 가고 있습니다. 서울의대 정보의학실과 서울대 시스템
바이오 정보의학 국가핵심연구센터에서는 초보자도 접근할 수 있는 실용적인 유전체 데이터 분석의 전반적인 기초지식을 연습하고, 연구
뿐 아니라 맞춤의료 및 산업에 응용가능한 내용으로 GDA (Genome Data Analysis) 웍샵을 개설했습니다. 본
웍샵을 통해 실용적인 유전체 정보 분석의 역량을 강화하는 기회가 되시기를 기대하며 많은 관심과 참여를 부탁드립니다.
2011년
6월, 서울의대 정보의학실장 김 주 한
|
|
강좌 일정
|
DAY 1: Advanced Microarray Data Analysis
|
|
강좌 I (8월 22/29일):
|
|
시간
|
주 제
|
강 사
|
|
8:30 ~ 9:20
|
등록 및 사전 프로그램 설치 |
|
9:20 ~ 9:40
|
Advanced Microarray Data Analysis |
김주한 교수
|
|
9:40 ~ 10:30
|
Gene Expression Analysis
- Differential Expression Analysis
- Clustering Analysis
- Classification Analysis
|
김주한 교수
(서울의대)
|
|
10:40 ~ 12:00
|
실 습 I: t-test, SAM, ANOVA, FDR
KNN, SOM, Graph-based Algorithms
LDA, DTs, SVMs
|
나영지, 이수연
|
|
12:00 ~ 13:00
|
중 식
|
|
13:00 ~ 13:50
|
Gene Ontology & Pathway Analysis
- GO Enrichment Analysis
- Pathway Enrichment Analysis
- Biological Interpretation
|
추인선 박사
(생명공학연구원
KOBIC)
|
|
14:00 ~ 15:20
|
실 습 II: Biological interpretation of gene
expression data with BioLattice, David
|
정희준, 박유랑
|
|
15:30 ~ 16:20
|
Gene-set Approaches & Prognostic Subgroup Prediction
- Gene Set Database
- Gene Set Enrichment Analysis
- Prognostic Subgroup Prediction
|
조성범 박사
(국립보건연구원)
|
|
16:30 ~ 17:50
|
실 습 III: Gene Set Enrichment Analysis
Cox-PH, Log Rank Test
|
김도균, 서희원
|
|
DAY 2: Next Generation Sequencing, Useful Applications
|
|
강좌 II (8월 23/30일):
|
|
시간
|
주 제
|
강 사
|
|
8:30 ~ 9:20
|
등록 및 사전 프로그램 설치 |
|
9:20 ~ 9:40
|
Next Generation Sequencing, Useful Applications
|
김주한 교수
|
|
9:40 ~ 10:30
|
NGS Platforms and Applications
Current NGS Platforms
- NGS Data Formats
- NGS Data Analysis Technologies
- NGS Applications
|
이환석 박사
(마크로젠)
|
|
10:40 ~ 12:00
|
실 습 I: NGS Data Processing
NGS Sequence Alignment
NGS Visualization Tools
|
나영지, 윤선민
|
|
12:00 ~ 13:00
|
중 식
|
|
13:00 ~ 13:50
|
Exome Sequencing Analysis
- Exome Sequencing Data
- Exome Sequencing of Rare Disease
- Variant Analysis and Annotation
|
이종은 박사
(DNA Link)
|
|
14:00 ~ 15:20
|
실 습 II: SNP and Indel Identification
Variant Analysis and Annotation
|
박찬희, 윤준희
|
|
15:30 ~ 16:20
|
RNA-Seq Data Analysis
- Novel Transcript Discovery
- Alternative Splicing Identification
- Noncoding RNAs & NATs Identification
- Differentially Expressed Genes Identification
|
정제균 박사
(서울대 의과대학)
|
|
16:30 ~ 17:50
|
실 습 III: RNA-Seq Gene Expression Analysis
|
이수연, 정제균
|
|
DAY 3: Network Biology, Sequence, Pathway & Ontology Informatics
|
|
강좌 III (8월 24일 / 9월 5일)
|
|
시간
|
주 제
|
강 사
|
|
8:30 ~ 9:20
|
등록 및 사전 프로그램 설치 |
|
9:20 ~ 9:40
|
Network Biology, Sequence, Pathway & Ontology Informatics
|
김주한 교수
|
|
9:40 ~ 10:30
|
Motif and Regulatory Sequence Analysis
- Motif Analysis
- miRNA Sequence Analysis
- Genome Sequence Analysis, Genome Browser
|
최선심 교수
(강원대)
|
|
10:40 ~ 12:00
|
실 습 I: TF and miRNA Target Prediction
Phylogenetic Analysis (ClustalW &
TreeView)
UCSC Genome Browser
|
정희준, 조용래
|
|
12:00 ~ 13:00
|
중 식
|
|
13:00 ~ 13:50
|
Molecular Pathway & Gene Ontology
- Pathway Database and Tools
- Gene Ontology Database and Tools
- Biological Literature and Text Mining
|
김지훈 박사
(서울의대)
|
|
14:00 ~ 15:20
|
실 습 II: Pathway, Gene Ontology Analysis
Biological Text Mining
|
박유랑, 김지훈
|
|
15:30 ~ 16:20
|
Biological Network Analysis
- Characteristics of Biological Network
- Protein-protein Interaction Network Analysis
- Regulatory Network Analysis
|
이기영 교수
(아주대)
|
|
16:30 ~ 17:50
|
실 습 III: Gene Regulatory Networks
Biological Network Properties
Network Visualization
|
한현욱, 윤선민
|
|
DAY 4: SNPs, GWAS & CNVs: Informatics for Variations
|
|
강좌 IV (8월 25/31일):
|
|
시간
|
주 제
|
강 사
|
|
8:30 ~ 9:20
|
등록 및 사전 프로그램 설치 |
|
9:20 ~ 9:40
|
SNPs, GWAS & CNVs: Informatics for Variations
|
김주한 교수
|
|
9:40 ~ 10:30
|
SNP Data Analysis
- Linkage Disequilibrium Analysis
- Haplotype Estimation
- LD Blocking, Tagging SNPs Selection
|
박지완 교수
(한림대)
|
|
10:40 ~ 12:00
|
실 습 I: dbSNP Database
SNP Detection, PharmGKB
|
김도균, 윤준희
|
|
12:00 ~ 13:00
|
중 식
|
|
13:00 ~ 13:50
|
GWAS Data Analysis
- Genotype & Haplotype
- Rare Variant Analysis
- Runs of Homozygosity (ROH)
- Regression-based Testing
|
김상수 교수
(숭실대)
|
|
14:00 ~ 15:20
|
실 습 II: GWAS Data Processing
GWAS test with PLINK software
|
박찬희, 조용래
|
|
15:30 ~ 16:20
|
CNV Data Analysis
- CNV in Diseases
- CNV Database / Data Processing
- Copy Number Detection
|
김봉조 박사
(국립보건연구원)
|
|
16:30 ~ 17:50
|
실 습 III: Identification of CNV Regions
CNV Association Testing
|
김도균, 서희원
|
|
DAY 5: Metagenome & Epigenome, Basic Data Analysis
|
|
강좌 V (8월 26일)
|
|
시간
|
주 제
|
강 사
|
|
8:30 ~ 9:20
|
등록 및 사전 프로그램 설치 |
|
9:20 ~ 9:40
|
Metagenome & Epigenome, Basic Data Analysis
|
김주한 교수
|
|
9:40 ~ 10:30
|
Metagenome Data Analysis
- Whole Metagenome Sequencing
- Comprehensive Analyses of Metagenomics
Data
- Diversity Assessment of Biological
Communities
- Functional Analysis of Metagenome
|
천종식 교수
(서울대)
|
|
10:40 ~ 12:00
|
실 습 I: Data Management and Analysis
for Metagenomes
|
한현욱, 이수연
|
|
12:00 ~ 13:00
|
중 식
|
|
13:00 ~ 13:50
|
Epigenome
- Epigenetic Mechanisms
- Epigenetics in Diseases
- Technologies for Epigenetic Research
- Applications in Epigenome
|
윤홍덕 교수
(서울의대)
|
|
14:00 ~ 15:20
|
실 습 II: Epigenome Databases
Epigenome Tools
|
나영지, 윤선민
|
|
15:30 ~ 16:20
|
Epigenome Data Analysis
- Computational Epigenetics
- DNA methylation Analysis
- Histone Modification Analysis
- Discovery of Epigenetic Biomarkers
|
노태영 교수
(포항공대)
|
|
16:30 ~ 17:50
|
실 습 III: Visualization of DNA Methylation Data
Identification of Methylated Genes
|
정제균, 서희원
|
|
 
 
오시는 길
|
교육장소 |
서울의대 동창회관 3층 가천홀, 서울시 종로구 연건동 28
교 통 | 지하철 4호선 혜화역 3번 출구 이용
|
|
