강좌일정은 주최측의 사정에 따라 변경될 수 있습니다.
DAY 1: Methodology and Application for Next Generation Sequencing
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8월 26일(월)
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시간
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주 제
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강 사
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9:00 ~ 9:30
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등록 및 사전 프로그램 설치
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9:30 ~ 10:20
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NGS Platforms and Applications
- Current NGS Platforms
- NGS Data Formats
- NGS Data Analysis Technologies
- NGS Applications
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김기태 교수
(서울치대)
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10:30 ~ 12:00
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실 습 I: NGS Data Formats
NGS Data Format Converting
NGS Visualization Tools
Allele and Genotypic Frequency Calculation
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이시은 (5,9장)
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12:00 ~ 13:00
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중 식
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13:00 ~ 13:50
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NGS Data Analysis
- Sequence Alignment Algorithms
- Whole Genome and Exome Data Analysis
- Variation Detection and Reference Genome
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최무림 교수
(서울의대)
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14:00 ~ 15:30
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실 습 II: Sequence Variant Calling and Annotation
Exome Sequencing Alignment
SNP, INDEL Identification and Filtering
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윤미선 (10장)
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15:40 ~ 16:30
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Exome Sequencing Analysis
- Exome Sequencing Data
- Study Design and Workflow
- Exome Sequencing of Familial Disease
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한미령 교수
(국립인천대)
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16:40 ~ 18:10
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실 습 III: Annotating Functional Effect of Sequence Variants
Introduction to ANNOVAR
Use of GENECODE, Ensembl, BioMart, etc
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권호식 (11장)
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18:10 ~ 18:30
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질의응답 및 마무리
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DAY 2: UK Biobank 50만 명 바이오빅데이터의 클라우드 기반 분석 실습 (무료)
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8월 27일(화)
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시간
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주 제
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강 사
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9:00 ~ 9:30
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등록 및 사전 프로그램 설치
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9:30 ~ 10:10
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Introduction to Healthcare Data Science and Biobank Projects
- Overview of data science in healthcare
- Introduction to Biobanks (e.g. UK Biobank, All of US)
- Overview of the UK Biobank
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김주한 교수
(서울의대)
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10:30 ~ 12:00
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실 습 I: Exploring UK Biobank
Accessing UK Biobank data (Application to UK Biobank)
UK Biobank data showcase
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유준기
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12:00 ~ 13:00
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중 식
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13:00 ~ 14:10
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UK Biobank Data structure
- Types of data available (clinical, genomic, etc.)
- Advantages and barriers to the use of UK Biobank data
- Data standardization
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임영균 박사
(Cipherome, Inc.)
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14:20 ~ 15:20
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Introduction to COMPASS Platform
- Overview of COMPASS features
- User interface walkthrough
- Datasets available in COMPASS
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임영균 박사
(Cipherome, Inc.)
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15:30 ~ 18:00
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실 습 II: Hands-on Exercise on COMPASS
Cohort building
Dataset Generation
Advanced Analysis (Statistical analysis, Machine Learning, Genomic analysis)
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전예진
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18:00 ~ 18:30
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질의응답 및 마무리
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DAY 3: Cancer Genome Data Analysis
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8월 28일(수)
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시간
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주 제
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강 사
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9:00 ~ 9:30
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등록 및 사전 프로그램 설치
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9:30 ~ 10:20
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The Cancer Genome Atlas (TCGA) Project and Cancer Genome Research
- TCGA Introduction
- TCGA Data and Scientific Findings
- Impact of TCGA and Future
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박찬희 박사
(테라젠바이오)
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10:30 ~ 12:00
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실 습 I: Cancer Somatic Mutation Analysis (MAF)
Visualization of mutual exclusive mutation pattern
Discovering driver mutations
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임성수 (15장)
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12:00 ~ 13:00
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중 식
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13:00 ~ 13:50
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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
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이수연 박사
(국립보건원)
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14:00 ~ 15:30
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실 습 II: Cancer Somatic Mutation Analysis
Somatic Variant Detection
Survival Analysis
Resources for Cancer Research
Mutual exclusivity and coverage
Visualization of cancer study
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유준기 (14,16장)
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15:40 ~ 16:30
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Informatics for Cancer immunotherapy
- Genomics in cancer immunotherapy
- Tumor mutation burden(TMD) and neoantigen
- Gene expression and immune cells
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장현
교수
(가톨릭관동의대)
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16:40 ~ 18:10
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실 습 III: Informatics for Cancer immunotherapy
Variant annotation by VEP
Neoantigen Prediction
Identification of marker for immune cells
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전예진 (17장)
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18:10 ~ 18:30
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질의응답 및 마무리
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DAY 4: RNA-Seq and Transcriptome Data Analysis
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8월 29일(목)
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시간
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주 제
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강 사
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9:00 ~ 9:30
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등록 및 사전 프로그램 설치
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9:30 ~ 10:20
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RNA-Seq Data Analysis
- Read Alignment Methods
- Expression Quantification Strategy
- Differentially Expressed Genes Identification
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김기태 교수
(서울치대)
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10:30 ~ 12:00
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실 습 I: RNA-Seq Transcriptome Basic Data Analysis
Old Tuxedo Pipeline(tophat, cufflinks)
New Tuxedo Pipeline(hisat2, stringtie)
DEG analysis
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권호식 (20장)
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12:00 ~ 13:00
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중 식
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13:00 ~ 13:50
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Non-coding RNA Analysis
- miRNA-seq Expression Profile Analysis
- Novel Transcript Discovery
- Non-coding RNA Characterization
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이영희 교수
(서울대학교)
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14:00 ~ 15:30
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실 습 II: Micro-RNA and non-coding RNA Data Analysis
RNA-Seq Gene Expression Analysis
miRNA Sequencing Data Process
miRNA Expression Profiling
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임성수 (22장)
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15:40 ~ 16:30
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Sequence-level Transcriptome Analysis
- Alternative Splicing Events
- Alternative Polyadenylation Analysis
- RNA Editing Analysis
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박지연 박사
(가톨릭의대)
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16:40 ~ 18:10
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실 습 III: Alternative Splicing Identification
RNA-DNA Difference (RDD) Analysis
RNA Editing Site Annotation
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조민아 (21장)
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18:10 ~ 18:30
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질의응답 및 마무리
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DAY 5: Advanced NGS Data Analysis
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8월 30일(금)
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시간
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주 제
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강 사
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9:00 ~ 9:30
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등록 및 사전 프로그램 설치
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9:30 ~ 10:20
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Single Cell Transcriptomics and Spatial Genomics
- Single cell RNA
- Spatial Genomics
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정제균 교수
(차의대)
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10:30 ~ 12:00
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실 습 I: Single Cell Data Analysis
Pre-processing single cell data
Clustering
DEG analysis
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조민아
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12:00 ~ 13:00
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중 식
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13:00 ~ 13:50
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Pathway and Network Analysis
- Characteristics of Biological Network
- Cancer Gene Network Construction and Clustering
- Identification of Aberrant Pathway in Cancers
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한현욱 교수
(차의대)
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14:00 ~ 15:30
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실 습 II: Cancer Genome Pathway & Statistical tests for association
Cancer pathway analysis using cBioPortal
Rare variant association tests (Burden tests, SKAT, SKAT-O)
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최선 (13,25장)
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15:40 ~ 16:30
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Multiomics and Precision Medicine
- Genome, Transcriptome, and Proteom Integration
- miRNA and Exosome Analysis
- Application for Precision Medicine
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류성호 교수
(순천향대학교)
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16:40 ~ 18:10
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실 습 III: Genomics Characterization of Human Cancer Cell Lines
Gene expression in human cancer cell line
Comparing Drug sensitivity by cell lines
Drug-gene databases
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부은경 (7장)
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18:10 ~ 18:30
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질의응답 및 마무리
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등 록
등록인원
: 하루 강좌 당
42명 이내
참 가 비
: 하루 강좌 당 참가비
등록방법
:
http://www.snubi.org/workshop/the24thgda/registration.html
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8월 12일 까지
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8월 13일 부터
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공공/대학/정부
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100,000
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120,000
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일반(기업등)
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120,000
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160,000
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*
한 사람이 3개의 강좌까지 선택 수강 가능
교재는 각자 구매를 해 오셔야 하며, 교재명은 범문에듀케이션 간
유전체 데이터 분석
II편 - NGS편
입니다.
강의대상: 대규모 유전체 데이터 분석과 응용에
관심 있는 BT, IT, 혹은 의학 분야 전공자
환불규정: 8월 12일 까지 취소: 전액 반환
8월 13일 ~ 8월 25일 취소: 50% 환불
8월 26일 부터: 환불 불가
등록 신청 후 3일 (공휴일, 주말 제외) 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)
- Apple의 M1~3 탑재된 PC는 호환성 문제로 실습 프로그램이 작동 안 할 수도 있으니, 다른 PC를 지참 부탁드립니다.
- 주차권은 발급해드리지 않습니다.
- 실습실 환경 상 인터넷이 느릴수 있으므로, 강의 1주일 전 안내되는 필요 파일을 필히 다운로드 부탁드립니다.
오시는 길
교육장소 |
서울대학교 의과대학 교육관 115호, 서울시 종로구 대학로 103
교 통 |
지하철 4호선 혜화역 3번 출구
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