Bioinformatics Course Series

 

시리즈 전체에 대한 안내문

현재 등록이 진행 중인 코스

 

DNA Microarray Bioinformatics Course
서울: 2006. 12. 28 - 2007. 1. 25,  대전: 2006. 12. 26 - 2007. 1. 23

Bioinformatics Programming Course
2007. 2. 1 - 2007. 3. 1

(DNA Microarray Bioinformatics 코스가 대전에서도 열리는 마지막 코스이며, 앞으로는 서울에서만 열리게 됩니다. (주)바이오니아의 생물정보학 담당 이사로 일을 하게 되어서 시간상 어쩔 수 없는 상황입니다.)

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생물 분야 연구자가 생물정보학을 시작하려면

왜 생물정보학 공부를 해야 하는가? - 학부생들을 위해 적은 글

Old Class Mailing List


Course List
  • 아래 14개의 코스들이 각기 최소 1년 간격으로 개설이 됩니다.
  • 요청이 많을수록 개설이 앞당겨지게 됩니다.
  • 각 코스 홈 페이지의 Registration 페이지에 개설요청에 대한 안내가 있습니다.
Overview
Bioinformatics and Computational Genomics Course
 
  • 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

Gene Expression
Bioinformatics for Omics and Systems Biology Course
 
  • 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

DNA Microarray Bioinformatics Course
 
  • 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

Sequence, Structure, Genome
Bioinformatics for Sequence Analysis Course
 
  • 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

Bioinformatics for Structure Analysis Course
 
  • 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

Bioinformatics for Genome Analysis Course
 
  • 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

Genetic Epedemiology
Bioinformatics for Genetic Analysis Course
 
  • genetic variation within population에 기반을 둔 연구에 필요한 bioinformatics.
  • Genotyping Technologies, SNP, HapMap, Genetic Epidemiology, Pharmacogenomics

Computer Tools
Bioinformatics Programming Course
 
  • 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.

Practical Bioinformatics Tools Course
 
  • 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

Phylogenetics
Bioinformatics for Phylogenetics and Molecular Evolution Course
 
  • phylogenetic tree 및 evolutionary analysis에 대한 bioinformatics.
  • Nucleotide Substitution Models, Distance Methods, Maximum Likelihood Methods, Maximum Parsimony Methods, Bootstrap Analysis

Biological Applications
Bioinformatics in Practice Course
 
  • 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

Computer Science and Statistics
Computer Science for Bioinformatics Course
 
  • bioinformatics tool 및 method들의 기반이 되는 전산학 기초 지식을 압축하여 살펴봄.
  • 컴퓨터 프로그래밍에 대한 사전 지식은 요구되지 않음.

Statistics for Bioinformatics Course
 
  • bioinformatics tool 및 method를 사용함에 있어서 기반이 되는 통계학 지식을 압축하여 살펴봄.
  • 수식은 최대한 배제를 하여 설명함.
  • 통계 소프트웨어는 R을 사용함.

Bioinformatics Core Algorithms Course
 
  • bioinformatics의 기반이 되는 알고리즘들에 대해 손수 프로그래밍이 가능한 수준의 이해.
  • String Algorithms, Dynamic Programming, Hidden Markov Model, Transformational Grammars

 

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Last update: 11/15/2006