1강 Advanced Bioinformatics

 

설명

· 후기 유전체 시대를 주도할 학문으로서 바이오정보학의 현황과 구체적인 유전체 연구 방법론을 소개한다.

· 수많은 유전정보의 획득과 고도 ICT 발전 등 정보처리 기술의 눈부신 발달로 인해 당면한 바이오정보학의 과제 등을 정리하여 앞으로 학습할 최근의 유전체분석 법의 목표를 설명한다.

· 표본 수 보다 많은 유전체 변수의 데이터마이닝 방법에 의한 분석방법과 통계적 유전체 분석방법 등을 소개한다.

 

강사소개

강의자 : 이태림

· 서울대학교 간호학과 졸업

· 서울대학교 보건대학원(보건통계학 석사)

· 서울대학교 계산통계학과(이학사, 이학석사)

· 중앙대학교 대학원 응용통계학과(통계학박사)

· 미국 노스캐롤라이나대학교 Post Dr.

· 현재: 한국방송통신대학교 정보통계학과 교수

 

과목소개

· 건강빅데이터 시대의 후기 유전체 시대를 주도할 학문으로서 바이오정보학의 현황과 구체적인 유전체 연구 방법론을 소개한다.

· 유의한 유전체 탐색을 위한 통계적 방법으로 군집분석과 분류모형, 연과성을 기초로한 Penalized logit model, SNS 분석방법인 Network Analysis를 유전체 자료에 적용한다.

· 유의한 Biomarker를 찾는 FWER과 FDR 방법을 소개하고 유전자료를 이용한 예측과 예측모형의 평가 및 이를 이용한 치료 이해, 태아의 선천성기형이나 암을 조기진단하는 방법과 유전체 자료의 시각화 방법인 Matrix Visualization의 방법을 설명한다.