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이매스교육 및 공지사항

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    유전체 데이터 분석 웍샵 - GDA Workshop 2014

  • 작성자

    이매스

  • 첨부파일

일 시 | 2014년 2월 24일(월)- 28일(금)
장 소 | 서울의대 동창회관 3층 가천홀                          등록 바로가기
주 관 | 서울의대 정보의학실, 시스템 바이오 정보의학 연구센터 (SBI-NCRC)
주 최 | 대한의료정보학회, 한국생물정보시스템생물학회
제6차 Genome Data Analysis Workshop을 개최하며
■ 등 록
등록인원: 하루 강좌 당 50명 내외
참 가 비: 하루 강좌 당 참가비
등록방법: http://www.snubi.org/workshop/gda2014/registration.html
　
　
1월24일 이전
1월24일 이후
공공/대학/정부
80,000
100,000
일반(기업등)
120,000
160,000
　
* 한 사람이 3개의 강좌까지 선택 수강 가능
강의교재 및 중식 제공
강의대상: 대규모 유전체 데이터 분석과 응용에 관심 있는 BT, IT, 혹은 의학 분야 전공자
환불규정: 1월24일 이전 취소: 전액 반환
            워크샵 2주 이전 (1월 24일 ~ 2월7일) 취소: 50% 환불
            2월 7일 이후: 환불 불가
등록 신청 후 3일 (공휴일, 주말을 제외하고) 이내에 아래의 계좌로 입금해 주십시오.
       (신한은행: 100-029-300820 / 예금주: Translational Bioinformatics Conference )
■ 준비사항
실습을 위한 참가자 전원 개인 노트북 컴퓨터 준비
R (http://www.r-project.org/), Bioconductor (http://www.bioconductor.org/)
        강좌일정은 주최측의 사정에 따라 변경될 수 있습니다.
DAY 1: Advanced Microarray Data Analysis
           2월 24일(월)
시간
  주  제
강 사
8:30 ~ 9:30
 등록 및 사전 프로그램 설치
9:30 ~ 9:50
 Advanced Microarray Data Analysis
김주한 교수
9:50 ~ 10:40
Gene __EXPRESSION__ Analysis
- Normalization
- Differential __EXPRESSION__ Analysis
- Classification Analysis
김주한 교수
(서울의대)
10:50 ~ 12:10
실 습 I: Bioconductor
          t-test, SAM, ANOVA, FDR
          LDA, DTs, SVM
이수연, 박지혜
12:10 ~ 13:10
  중  식
13:10 ~ 14:00
Clustering and eQTL Analysis of Gene __EXPRESSION__ Data
- Clustering Analysis
- Cis- and trans-__EXPRESSION__ eQTL
- eQTL hotspots
- Connection to GWAS
손경아 교수
(아주대)
14:10 ~ 15:30
실 습 II: KNN, SOM, HC, PCA
           Identify eQTL hotspot
           eQTL resource
임재현, 안선주
15:40 ~ 16:30
Gene-set Approaches & Prognostic Subgroup Prediction
- Gene Ontology & Pathway Analysis
- Gene Set Enrichment Analysis
- Prognostic Subgroup Prediction
조성범 박사
(국립보건연구원)
16:40 ~ 18:00
실 습 III: Gene Set Enrichment Analysis
           Cox-PH, Log Rank Test
           David, ArrayXPath
김기태, 백수연
 
DAY 2: Next Generation Sequencing & Personal Genome Data Analysis
          2월 25일(화)
시간
  주  제
강 사
8:30 ~ 9:30
 등록 및 사전 프로그램 설치
9:30 ~ 9:50
Next Generation Sequencing & Personal Genome Data Analysis
 김주한 교수
9:50 ~ 10:40
NGS Platforms and Applications
- Current NGS Platforms
- NGS Data Formats
- NGS Data Analysis Technologies
- NGS Applications
김지훈 박사
(랩지노믹스)
10:50 ~ 12:10
실 습 I: NGS Data Processing
         NGS Data Format Converting
         NGS Visualization Tools
서희원, 임재현
12:10 ~ 13:10
  중  식
13:10 ~ 14:00
NGS Data Analysis
- Sequence Alignment Algorithms
- Whole Genome and Exome Data Analysis
- Variation Detection and Reference Genome
최무림 교수
(서울의대)
14:10 ~ 15:30
실 습 II: Exome Sequencing Alignment
          SNP and Indel Identification
          Variation Filtering
박찬희, 서희원
15:40 ~ 16:30
Personal Genome Interpretation
- Phenotype Annotation
- Genetic Risk Prediction
- Healthcare Application
김주한 교수
(서울의대)
16:40 ~ 18:00
실 습 III: SNP Prioritization
            Genetic Risk Prediction methods
            Resources for Personal Genome Interpretation
            (dbGAP, PheGeni, SNPedia, PhenoDB)
이수연, 박지혜
 
DAY 3: RNA-seq Data Analysis
          2월 26일(수)
시간
  주  제
강 사
8:30 ~ 9:30
 등록 및 사전 프로그램 설치
9:30 ~ 9:50
RNA-seq Data Analysis
 김주한 교수
9:50 ~ 10:40
RNA-Seq __EXPRESSION__ Profile Analysis
- Read Alignment Methods
- __EXPRESSION__ Quantification Strategy
- Differentially Expressed Genes Identification
- __EXPRESSION__ Profile Analysis
정제균 박사
(삼성유전체연구소)
10:50 ~ 12:10
실 습 I: Read alignment with TopHat,
          __EXPRESSION__ Quantification with Cufflinks
          RNA-Seq Gene __EXPRESSION__ Analysis
임재현, 서희원
12:10 ~ 13:10
  중  식
13:10 ~ 14:00
Sequence-level Transcriptome Analysis
- Novel Transcript Discovery
- Alternative Splicing Identification
- RNA-editing Analysis
- New/Fusion Gene Identification
김주한 교수
(서울의대)
14:10 ~ 15:30
실 습 II: Alternative Splicing Identification
           RNA-DNA Difference (RDD) Analysis
           RNA Editing Site Annotation
이수연, 백수연
15:40 ~ 16:30
Non-coding RNAs in RNA-Seq Data
- miRNA __EXPRESSION__ Profiling
- miRNA Target Gene Prediction
- Non-coding RNA Characterization
남진우 교수
(한양대)
16:40 ~ 18:00
실 습 III: miRNA Sequencing Data Process
           miRNA __EXPRESSION__ Profiling
           non-coding RNA Resources
서희원, 임영균
 
DAY 4: Exome Sequencing and Cancer Genome Bioinformatics
          2월 27일(목)
시간
  주  제
강 사
8:30 ~ 9:30
 등록 및 사전 프로그램 설치
9:30 ~ 9:50
Exome Sequencing and Cancer Genome Bioinformatics
 김주한 교수
9:50 ~ 10:40
Exome Sequencing and Rare Disease
- Exome Sequencing Data
- Exome Sequencing of Rare Disease
- Variant Analysis and Annotation
김남신 박사
(생명공학연구원KOBIC)
10:50 ~ 12:10
실 습 I: Trio-Exome-Sequencing Data Analysis
          Known Variant Filtering
          Detection of Disease-causing Variations
          Disease Gene Prioritization
서희원, 김기태
12:10 ~ 13:10
  중  식
13:10 ~ 14:00
Cancer Genome Bioinformatics
- Cancer Genome Analysis
- Identifying Genomic Rearrangement
- Gene Fusion Analysis
- Survival Analysis
송영수 교수
(한양의대)
14:10 ~ 15:30
실 습 II: Fusion Gene Analysis from RNA-seq
          Network and Survival Analysis
          Resources for Cancer Research:
          cBioPortal, COSMIC, CCLE, OncoMap
이수연, 백수연
15:40 ~ 16:30
Copy Number and Genomic Rearrangement
- CNA Identification in Cancer Genome
- Copy Number Data Processing
- Genomic Rearrangement
김봉조 박사
(국립보건연구원)
16:40 ~ 18:00
실 습 III: Cancer Genomic Rearrangement            Identification of CNV Regions
           CNV Database
임재현, 임영균
 
DAY 5: Translational Bioinformatics: Thousands of Public Data Analysis
          2월 28일(금)
시간
  주  제
강 사
8:30 ~ 9:30
 등록 및 사전 프로그램 설치
9:30 ~ 9:50
Translational Bioinformatics: Thousands of Public Data Analysis
 김주한 교수
9:50 ~ 10:40
The Encyclopedia of DNA Elements (ENCODE) and Human Genome Research
- ENCODE Overview
- New Insights into the Human Genome
- Gencode project and UCSC Genome Browser
홍경원 박사
(질병관리본부)
10:50 ~ 12:10
실 습 I: Explore ENCODE Data at UCSC Genome Browser
          Identify Transcription Factor Binding Loci from ChIP-seq Data
          Detection of Regulatory SNPs
임재현, 임영균
12:10 ~ 13:10
  중  식
13:10 ~ 14:00
The Cancer Genome Atlas (TCGA) Project and Cancer Genome Research
- TCGA Introduction
- TCGA Data and Scientific Findings
- Impact of TCGA and Future
홍동완 박사
(국립암센터)
14:10 ~ 15:30
실 습 II: TCGA Somatic Mutation Landscape
          Find Significantly Mutated Genes
          Identify Driver Groups of Mutations
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