R 문법과 통계에 대한 기본 개념을 숙지하고 있는 교육생을 대상으로 강의 내용이 구성되어 있으며,
R을 이용하여 데이터 분석하는 방법을 일표본검정부터 상관분석까지 배울 수 있습니다.

질환의 유전적 분석에 사용되는 분석 방법인 eQTL의 다양한 분석 방법에 대해 배웁니다.

파이썬 기초부터 데이터 처리에 사용하는 라이브러리, 딥러닝 모델을 만드는 방법을 배우며, 신약개발에서 어떻게 인공지능이 사용되는지 이해할 수 있습니다.

다양한 시퀀싱의 기법에 대해 이해하며, 그 중에서도 롱리드 시퀀싱 기법에 초점을 맞춘 다양한 생물학 연구 방법을 배웁니다.

다양한 시퀀싱의 기법에 대해 이해하며, 그 중에서도 롱리드 시퀀싱 기법에 초점을 맞춘 다양한 생물학 연구 방법을 배웁니다.

생물정보학에서 딥러닝을 적용하게 된 배경을 이해하며, 기계학습 및 딥러닝 기초 알고리즘을 이해합니다.
또한 딥러닝을 위한 생물학 데이터 이해를 통해 학습과 예측 및 평가를 수행합니다.

생물정보학에서 딥러닝을 적용하게 된 배경을 이해하며, 기계학습 및 딥러닝 기초 알고리즘을 이해합니다.
또한 딥러닝을 위한 생물학 데이터 이해를 통해 학습과 예측 및 평가를 수행합니다.

단백체 연구를 위한 기본 개념의 이해를 통해 Shotgun proteomics 방법을 배울 수 있고,
proteomic 기술이 실제 어떻게 적용되는지 예시를 통해 이해합니다.

단백체 연구를 위한 기본 개념의 이해를 통해 Shotgun proteomics 방법을 배울 수 있고,
proteomic 기술이 실제 어떻게 적용되는지 예시를 통해 이해합니다.

ChIP-seq 실험과 분석 방법을 이해하며 이를 통해 어떤 분석에 응용 할 수 있는지 이해합니다.

암 유전체 연구 분야를 시작하는 교육생을 대상으로 기본 개념을 이해할 수 있는 강의입니다.

암 유전체 연구 분야를 시작하는 교육생을 대상으로 기본 개념을 이해할 수 있는 강의입니다.

후성유전학에 대한 기본 개념을 이해하고, 후성유전학적인 전사조절 기전과 후성유전학에 대한 세포 운명 조절 작용에 대한 내용을 이해합니다.
또한 후성유전체 데이터의 생산 및 기본 분석 방향을 이해합니다.

Single cell RNA-seq 데이터의 분석 방법을 예제 데이터를 활용하여 배우며, 이해도를 높입니다.

전사체 RNA-seq 데이터의 분석 방법을 예제 데이터를 활용하여 배우며, 이해도를 높입니다.

단일세포 데이터를 활용하여 다양한 분석 방법에 대한 전반적인 내용을 학습할 수 있습니다.

단일세포 데이터를 활용하여 다양한 분석 방법에 대한 전반적인 내용을 학습할 수 있습니다.

RNA-seq 데이터의 분석을 위한 전처리부터 분석까지 전반적인 과정에 대한 이론을 습득할 수 있습니다.

RNA-seq 데이터의 분석을 위한 전처리부터 분석까지 전반적인 과정에 대한 이론을 습득할 수 있습니다.

WES의 기초적인 개념을 이해하며, 데이터의 처리와 해석방법을 이해합니다.
마지막으로 WES 변이를 어떻게 해석하여 임상적/연구적으로 활용할 수 있는지 배웁니다.