BSAC (Bio Scientist Academy & Certificate) 바이오 사이언티스트 인증교육 참가자 모집 안내 |
2021. 10.
충남대학교 사회맞춤형 산학협력선도대학육성사업단
BSAC(Bio Scientist Academy & Certificate) 참가자 모집안내 |
Ⅰ |
사업 목적 |
Ⅱ |
사업 개요 |
- BSAC 교육 수료증 및 인증서 수여
- 교육비 전액 100% 지원
- 참여수기 경진대회 진행을 통한 총장상 및 상품 부여
- 인재개발원 마일리지 적립 진행
일 |
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토 |
11월 1일 |
11월 2일 |
11월 3일 |
11월 4일 |
11월 5일 |
11월 6일 |
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19:00~19:40 19:50~20:30 20:40~21:20 21:30~21:10 |
1주차 |
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11월 7일 |
11월 8일 |
11월 9일 |
11월 10일 |
11월 11일 |
11월 12일 |
11월 13일 |
19:00~19:40 19:50~20:30 20:40~21:20 21:30~21:10 |
2주차 |
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Ⅲ |
교육 세부 커리큘럼 |
연번 |
주제 |
내용 (DSAC M1 DATA Programing) |
실 습 |
1 |
DNA 기반 생명정보의 이해 |
DNA와 유전자의 구조, 분자생물학의 중심원리(복제, 전사, 번역) 를 통한 유전정보의 전달 및 해석 |
Sequencedownload, DNA분석 소프트웨어 실습 |
2 |
생명정보 데이터베이스 소개 |
문헌 검색 서비스, BLAST sequence 유사성검색, 및 시퀀스데이터베이스 |
주요 NCBI 데이터베이스 활용 실습 |
3 |
전장유전체연구 (Genome- wide association study) |
전장유전체연관성 연구의 의미, 개요, 방법 소비자직접유전자 검사(Direct to consumer genetic test) 소개 |
GWAS catalog, HuGENavigator, PolyPhen- 2, GTExPortal |
4 |
단백질구조 모델링 (ProteinStructure Modeling) |
단백질구조의 특징과 예측 원리와 방법 단백질- 리간드결합의 의미와 계산 방법 단백질- 단백질 결합의 중요성과 예측 방법 |
상동성모델링(Homology Modeling) 단백질- 리간드도킹 시뮬레이션 단백질- 단백질 결합 모델링 |
5 |
전사체정보 분석 |
전사체정보 분석 기본 개념, 정보 데이터 패턴 및 활용 |
Mapping§전사체DEG분석 |
6 |
유전자 세트,생물학 네트워크 및 pathway 분석 |
유전자 세트 및 pathway 분석의 원리 Pathway 및 네트워크 분석 결과 시각화 |
유전자 세트 분석§네트워크 분석Pathway 분석 및 시각화 |
7 |
분자 특성의 이해 |
화학물질 분자 구조 정보 및 데이터 이해 |
분자구조의 유기화학적정보, IUPAC 명명법이해 |
8 |
저분자신약 개발 및 특성 예측 |
Protein Data Bank구조 기반 약물 작용의 이해, 독성 분석 시뮬레이션 |
PDB 정보 해석 PDB 내 약물 분자 특성 파악 Tox21 독성 예측 분석 |
9 |
해양바이오자원의 기초 |
해양생물의 서식환경 이해(물, 염분, 압력 등) 해양생물의 종류(척추/무척추) 및 생리 특성과 질병 발생의 상관성에 대한 이해 |
행동이미지를 통한 질환 유발 판독 실습 |
10 |
해양바이오자원 활용 |
(수산용)동물의약품 기능성 해양바이오자원 선별 (예: 정신건강 개선/근육강화 물질 발굴) |
실험동물 행동 데이터 스캐닝 |
11 |
영상 데이터 처리 (1) |
영상 데이터 처리를 위한 기본 개념과 이론 (영상의 구성, CNN and well- known 영상인식 모델 구조) |
CNN 이미지 분류 모델 예제 실습 |
12 |
영상 데이터 처리 (2) |
객체의 탐지 및 검출을 위한 딥러닝모델의 이해와 구현 |
객체 탐지 및 검출을 위한 RCNN 모델 예제 실습 |
13 |
텍스트 데이터 처리 (1) |
텍스트 데이터 처리를 위한 기본 개념과 이론 (1) - BoW(Bag of Words) |
텍스트 분류 모델 예제 실습 |
14 |
텍스트 데이터 처리 (2) |
텍스트 데이터 처리를 위한 이론 (2) - Word embedding (Word2Vec and Embedding layer) - CNN- RNN 기반 텍스트 분류 |
텍스트 분류 모델 예제 실습 |
15 |
딥러닝심화 모델 이해 (1) |
RBM, RNN, Auto Encoder 모델 이해 |
예제를 통한 모델 이해 |
16 |
딥러닝심화 모델 이해 (2) |
Generative Model (생성 모델) 이해 |
예제를 통한 모델 이해 |
17 |
딥러닝심화 모델 이해 (3) |
강화학습 이해 및 실습 |
강화학습 예제 실습 |
18 |
네트워크 데이터 이해 및 실습 |
GNN 개념, Biological network 분석을 위한 GNN 실습 |
PyTorchGeometric 라이브러리를 이용한 실습 예제 |
19 |
바이오 CASE STUDY (1) |
바이오 Case Study (1) - 시퀀스 데이터 처리 응용 |
바이오 Case study (1) 실습 |
20 |
바이오 CASE STUDY (2) |
바이오 Case Study (2) - 단백질 분석 및 질병 진단 |
바이오 Case study (2) 실습 |
붙임 2 |
결과보고서 양식(교육생) |
BSAC(Bio Scientist Academy & Certificate) 인증교육 결과보고 |
성명 |
연락처 |
- - |
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E- mail |
생년월일 |
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학과 |
학번 |
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교육 수료 소감 및 향후 활용 계획 |
* 교육 수료 소감 및 향후 활용 계획에 대하여 자유롭게 기술 |
위와 같이 결과보고서를 제출합니다.
2021. . .
성명 |
서명 |
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충남대학교 사회맞춤형 산학협력선도대학(LINC+) 육성사업단장 귀하 |