생명정보응용

본 강의에서는 이런 생물학적 데이터를 어떻게 정리하고 해석해가는지를 실제 연구실에서 경험하는 사례와 그 분석을 통하여 알아보게 됩니다.

1. 생물정보학 강의 소개 2. 생물정보 데이터

1.	1. 생물정보학 강의 소개 2. 생물정보 데이터	생물정보학 정의, 다양한 생물 정보 데이터, NCBI 소개
2.	3. 유전자 서열 데이터베이스	염색체 구조, 마커, Karyogram, 구조와 기능
3.	4. 유전자 구조 및 서열 분석	유전자 구조 및 조성, 서열분석법, 차세대염기서열분석법, 유전자 증폭, 마이크로어레이
4.	5. 생명공학과 의과학	유전자발현 분석, Network, biomedical engineering 및 임상시험 소개, 생명공학
5.	6. 유전자의 구조와 기능, 생명정보학의 태동	게놈프로젝트, 유전자 개념, 서열데이터베이스, Scoring Matrix, 생물다양성 소개
6.	7. Gene Prediction & Annotation	서열내 유전자 예측 원리, 알고리즘 및 프로그램 소개,
7.	8. 약물유전체학 & 서열비교분석	유전체 기반 약물 개발 원리, Dotplot, BLOSUM & PAM matrix, BLAST, Clustal 소개
8.	9. 단백질체학	Scoring Matrix, 오믹스학, 단백질 분류 및 분석 기법 등을 소개
9.	10. 오믹스학과 통계	Genome/Transcriptome/Proteome/Metabolome, ICAT을 이용한 단백질 정량분석법, 단백질 구조 분석 등 소개
10.	11. 단백질 구조 분석 도구들	ExPASY 와 SIB Bioinformatics Portal, NCBI Cn3D 등 소개, 단백질 수식의 예들
11.	12. 염기서열 분석의 실례 및 최종 정리	Phred Quality Score 개념 이해 및 차세대 염기분석법 비교, Genome assembly, contig, resequencing 소개, PEARL 언어