바이오 데이터 엔지니어 양성사업 수료 (2020 하반기)

개발자로 일하기 전, 2020년 하반기부터 5개월간 이수한 교육 과정입니다. 유전체 데이터를 다루는 분석가를 양성하는 프로그램이었어요.

지금 하는 웹 개발과 직접 이어지는 이력은 아닙니다. 그래도 남겨두는 건, 이 과정에서 처음 익힌 것들이 이후에 의외로 계속 쓰였기 때문입니다. Linux 셸에서 데이터를 다루는 것, 원본 데이터를 함부로 고치지 않고 처리 단계를 분리하는 것, 그리고 분석 결과를 남이 검증할 수 있는 형태로 남기는 것. 지금 표준 메타데이터를 다루면서도 결국 같은 문제 — 원본과 가공을 분리하고, 결과를 검증 가능하게 남기는 것 — 를 풀고 있더라고요.

1. 커리큘럼 (월별)

시기	내용
10월 — 기초	Excel, Linux, 정밀의학, Python·R 기초
11월 — 전문	Genetic variation, 암 패널 활용, Cancer genome, Multi-omics 분석
12월 — 플랫폼 실습	KGOL 플랫폼 활용, 유전체 분석, 단일 세포 RNA-seq, 딥러닝 활용
1월 — 심화 실습	클러스터링, 머신러닝 적용, AmpliSeq 실습 (대면)
2월 — AI·기계학습	Supervised learning, SVM, 의료 AI 활용

COVID-19 시기라 대부분 비대면으로 진행됐고, 1월과 2월에만 대면 실습이 있었습니다.

2. 이론 — Targeted Sequencing Analysis

변이와 복제 수 변화

Driver 변이 — 암 발달에 영향을 미치는 변이
Copy Number Alteration(CNA) — 유전체 복제 수 증감 현상

분석 기법. Panel / WES / WGS를 비교하고, Mutation Annotation 필터링을 다뤘습니다. 전장을 다 읽을지(WGS) 관심 영역만 볼지(Panel)는 비용과 해상도의 교환이라, 목적에 따라 고르는 문제였어요.

임상 활용. cfDNA/ctDNA 기반 암 연구와 액체 생검 활용.

3. 실습 및 평가

Quiz	다룬 것
1	Excel 함수(VLOOKUP, IF 등)와 Linux 명령어(pwd, ls 등)로 데이터 처리
2	Python·R로 데이터 처리, 상관관계 분석, ggplot 시각화
3	Genetic variation, GWAS, 패널 시퀀싱 비교 / cBioPortal로 Lung Adenocarcinoma 분석
4	Multi-omics 분석(CNV, Expression, Methylation), Virtual Screening(Similarity Searching, Protein-Ligand Docking)

자료 및 코드

GitHub — bio-data-dev

수료증