Genome Data Analysis Workshop

일 시 | 2020년 2월 10일(월) - 13일(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

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
일반(기업등)

* 한 사람이 3개의 강좌까지 선택 수강 가능

강의교재 및 중식 제공
강의대상: 대규모 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: 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