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전사체 데이터 분석 Ⅱ
전사체 데이터 분석
RNA-seq 데이터의 분석을 위한 전처리부터 분석까지 전반적인 과정에 대한 이론을 습득할 수 있습니다.
다음과 같은 내용을 배울 수 있습니다.

전사체 연구의 이해: 전사체에 대한 정의를 통해 어떤 연구를 하는 학문인지 알아보며,
전사체 연구를 통해 해결할 수 있는 문제들과 전사체 연구의 범위 등을 알 수 있습니다.
전사체 데이터 프로세싱: 전사체 데이터의 분석을 위한 전처리 단계인 데이터 프로세싱에 대해 알 수 있습니다.
특히 mapping, normalization, quantification 단계에 대해 알 수 있습니다.
전사체 데이터 분석: 전사체 데이터의 차등발현, 데이터 시각화, clustering, classification, alternative splicing, fusion gene 등에 대해 배울 수 있습니다.
차세대 생명정보 온라인 교육 진행 강사를 소개합니다.

이화여자대학교 / 이상혁
이화여자대학교 생명과학과(대학원) 생명과학 전공 교수
서울대학교 학·석사, 미국 코넬대학교 화학과 박사(1994)
암유전체학(바이오마커 발굴 및 임상 검증), 생물정보학 및
시스템 생물학, 생물학적 및 주석 네트워크의 통합 분석,
차세대 염기서열 분석(NGS) 기술의 응용, 대체 접합 및
게놈 주석, 마이크로RNA 생물정보학
수료기준
| 평가기준 | 진도 | 시험 | 과제 | 토론 | 기타 |
|---|---|---|---|---|---|
| 배점 | 100% | 0% | 0% | 0% | 0% |
| 과락기준 | 80% | 0점 | 0점 | 0점 | 0점 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 과락기준 점수 이상이고 총점이 80점 이상이어야 합니다.
| 차시 | 강의명 |
|---|---|
| 1차시 | 전사체 데이터 분석1 - Differential Expression, Visual Exploration |
| 2차시 | 전사체 데이터 분석2 - Clustering, Classification |
| 3차시 | 전사체 데이터 분석3 - Alternative Splicing Analysis |
| 4차시 | 전사체 데이터 분석4 - Fusion Gene Discovery |
| 5차시 | 전사체 데이터 분석4-1 - Fusion Gene Discovery |