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바이오 데이터 엔지니어 양성사업
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- Hyo814
1. 바이오 데이터 엔지니어 양성사업 (월별 지도 내용)
10월: 기초 과정
- 내용: Excel, Linux, 정밀의학, Python 및 R 기초 강의.
- 성과: Quiz를 통한 학습 성과 우수.
11월: 전문 강의
- 내용: Genetic variation, 암패널 활용, Cancer genome 및 Multi-omics 분석 강의.
- 성과: 학업 심화 및 학습 지속.
12월: KGOL 플랫폼 활용 및 실습
- 내용: 유전체 분석 강의, 단일 세포 RNA-seq, 딥러닝 활용 강의.
- 성과: COVID-19 상황에서도 안정적 학습 수행.
1월: 심화 실습 및 대면 강의
- 내용: 클러스터링, 머신러닝 적용, AmpliSeq 실습.
- 성과: 협력 학습 및 실습 성과 강화.
2월: AI와 기계학습
- 내용: Supervised learning, SVM, 의료 AI 활용 강의.
- 성과: 플랫폼 학습 및 대면 강의로 실습 강화.
2. 이론: Targeted Sequencing Analysis 원리
- 변이 및 복제 수 변화:
- Driver 변이: 암 발달에 영향을 미치는 변이.
- Copy Number Alteration(CNA): 유전체 복제 수 증감 현상.
- 분석 기법:
- Panel, WES, WGS 비교 및 Mutation Annotation 필터링.
- 임상 활용:
- cfDNA/ctDNA 기반 암 연구 및 액체 생검 활용.
3. 실습 및 평가 Quiz 요약
Quiz 1: Excel & Linux 활용:
- Excel 함수(VLOOKUP, IF 등)와 Linux 명령어(pwd, ls 등)를 통한 데이터 처리 실습.
Quiz 2: Python & R 활용:
- Python과 R을 이용한 데이터 처리, 상관관계 분석, 시각화(ggplot).
Quiz 3: 유전자 변이와 패널 시퀀싱:
- 개념: Genetic variation, GWAS, 패널 시퀀싱 비교.
- 활용: cBioPortal로 Lung Adenocarcinoma 유전자 분석.
Quiz 4: Multi-omics 및 Virtual Screening:
- Multi-omics 데이터 분석(CNV, Expression, Methylation).
- Virtual Screening 기법(Similarity Searching, Protein-Ligand Docking).
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