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| Course
List
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- 아래
14개의 코스들이 각기 최소 1년 간격으로 개설이
됩니다.
- 요청이
많을수록 개설이 앞당겨지게 됩니다.
- 각
코스 홈 페이지의 Registration 페이지에 개설요청에
대한 안내가 있습니다.
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| Overview
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Bioinformatics and Computational Genomics
Course |
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- 서울:2006.
7. 27 - 2006. 8. 31, 대전:2006. 7. 25 - 2006. 8. 29
- 이
코스는 최근에 열렸으므로, 상기 날짜로부터 적어도 1년이
지난 뒤에 다시 열리게 됩니다.
- bioinformatics
전반에 걸친 overview.
- Genome
Sequencing, Sequence Analysis, Protein Structure, Comparative
Genomics, Phylogenetic Tree, Non-Coding Functional Elements,
DNA Microarray, SNP, HapMap, Genetic Mapping
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| Gene Expression
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Bioinformatics for Omics and Systems
Biology Course |
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- gene expression의 분석에 대한 bioinformatics.
- expressional omics, 즉 large scale biochemical profiling에
공통적으로 수반되는 bioinformatics work 및 experimental
design에 대한 설명.
- transcriptomics, proteomics, metabolomics, systems
biology에 대한 introduction.
- Data Integration, Statistical Analysis, Machine Learning, Network Modeling
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DNA
Microarray Bioinformatics Course |
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- 서울:2006.
12. 28 - 2007. 1. 25, 대전:2006. 12. 26 - 2007. 1. 23
- 서울:목요일,
대전:화요일, 오후
6시부터 9시
- DNA microarray data analysis를 실제로 수행하는
방법에 대한 설명이 위주가 되는 코스.
- DNA microarray에 관련된 bioinformatics를,
요구되는 통계학 지식을 포함하여 강의함.
- R과 대표적인 analysis package들에
대한 introduction.
- Experimental Design, Image
Analysis, Normalization, Gene Selection, Clustering, Classification,
Cis-Regulatory Motif, Gene Ontology
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| Sequence, Structure,
Genome
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Bioinformatics
for Sequence Analysis Course |
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- 단일 gene level의 sequence analysis.
- 일반적으로 사용되는 sequence analysis tool들에 대한
introduction.
- function
prediction, evolutionary aspects, structural
aspects
- Pairwise Alignment, Database Search, Motif, Conserved
Domain, Multiple Alignment, Protein Family, Phylogenetic
Tree
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Bioinformatics for
Structure Analysis Course |
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- protein,
DNA, RNA 구조에 대한 bioinformatics.
- Secondary
Structure, Structural Classification, Homology Modeling,
Threading, Ab initio Prediction, DNA Structure,
Chromatin Structure, RNA Secondary Structure, microRNA
prediction, Mfold
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Bioinformatics for
Genome Analysis Course |
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- genome level sequence
analysis에 대한 bioinformatics.
- genome sequence와 관련 resource, 그리고 이의 analysis
method들에 대한 이해.
- Genome Sequencing, Genome Analysis, Metagenomics, Regulatory Elements,
Comparative
Genomics, Non-Coding RNAs
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| Genetic Epedemiology
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Bioinformatics for Genetic
Analysis Course |
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- genetic variation within population에 기반을
둔 연구에 필요한 bioinformatics.
- Genotyping
Technologies, SNP, HapMap, Genetic
Epidemiology, Pharmacogenomics
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| Computer Tools
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Bioinformatics Programming
Course |
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- 2007.
2. 1 - 2007. 3. 1
- 목요일, 오후
6시부터 9시
- bioinformatics work에 가장 널리 쓰이는 프로그래밍
언어인 perl에 대해 기초부터 시작하여 실제 data
analysis에 활용할 수 있는 수준까지의 introduction.
- computer programming에 대한 사전 지식은 요구되지 않음.
- Bioperl에 대해 실용적인 사용이 가능한 수준의 introduction.
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Practical
Bioinformatics Tools Course |
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- 일반적인 bioinformatics work에 공통적으로 필요한
computing skill.
- 이를 위해 필요한 computing environment의 설치 및
유지에 대한 실질적인 지식.
- DBMS에 대해 실제
bioinformatics work에 사용을 할 수 있는 수준까지의
introduction.
- EMBOSS의 주요 응용 프로그램들에 대한 이해 및 실제
활용에 대한 introduction.
- R에 대해 기본적인 통계분석에 활용할 수 있는 수준까지의
introduction.
- BLAST를 local로 설치하여 활용하는 것에 대한 introduction.
- Linux, Unix Shell Programming, DBMS(MySQL), EMBOSS,
R, BLAST, XML, Gene Ontology, PC Cluster
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| Phylogenetics
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Bioinformatics
for Phylogenetics and Molecular Evolution Course |
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- phylogenetic
tree 및 evolutionary analysis에 대한 bioinformatics.
- Nucleotide
Substitution Models, Distance Methods, Maximum Likelihood
Methods, Maximum Parsimony Methods, Bootstrap Analysis
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| Biological Applications
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Bioinformatics
in Practice Course |
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- 생물
분야
journal paper들에서 실제 사용된 bioinformatics tool
및 method들을 살펴봄.
- 수강하는
사람들이 다루어질 paper를 요청할 수 있음.
- Gene,
Genome, Signal Transduction, Cancer, microRNA, Epigenetic
Regulation
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| Computer Science
and Statistics
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Computer
Science for Bioinformatics Course |
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- bioinformatics
tool 및 method들의 기반이 되는 전산학 기초 지식을
압축하여 살펴봄.
- 컴퓨터
프로그래밍에
대한 사전 지식은 요구되지 않음.
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Statistics
for Bioinformatics Course |
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- bioinformatics
tool 및 method를 사용함에 있어서 기반이 되는 통계학
지식을 압축하여 살펴봄.
- 수식은 최대한 배제를
하여 설명함.
- 통계
소프트웨어는 R을 사용함.
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Bioinformatics
Core Algorithms Course |
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- bioinformatics의
기반이 되는 알고리즘들에 대해 손수 프로그래밍이 가능한
수준의 이해.
- String
Algorithms, Dynamic Programming, Hidden Markov Model,
Transformational Grammars
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