서울 Bio 과정

강사가 진행하는 이 실시간 교육은 서울(온라인 또는 현장)에서 진행되며 나노과학의 기초와 그 응용에 대해 배우고 싶은 과학자와 모든 사람을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 나노과학과 나노기술 분야를 이해합니다.
• 나노 범위의 것과 마이크로 범위의 것을 구별하십시오.
• 전자와 에너지 전달의 기본 이론을 안다.

서울에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 다양한 유전자 서열 분석 및 테스트 작업에 대한 중급에서 고급 수준의 지식을 배우고자 하는 의료 전문가 및 작업자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 유전학의 주요 개념을 배우고 이해합니다.
• 유전자 서열 분석 및 테스트 작업이 어떻게 작동하는지 이해합니다.

이것은 생물정보학의 기본 개념을 소개하는 실습 위주의 워크숍입니다. 이 과정은 기본적인 생물학적 배경과 분자 생물학 지식을 가진 사람들이 생물학적 데이터를 처리하고 다루기 위해 계산 도구를 사용하는 방법을 배우기를 원할 때, 특히 설계되었습니다. 다음을 위한 특별 워크숍입니다:

• 생물 대분자인 단백질, RNA 및 DNA를 실험실에서 연구하는 연구자들.
• 주된 전문 분야가 생물학이 아니지만 생물학적 데이터를 다루어야 하는 과학자들.
• 새로운 제품(예: 약물)을 도입하는 관리자들로, 현재 생물정보학에 대한 지식을 넓히기를 원하는 사람.
• 생물 분자를 다루는 프로그램을 작성할 컴퓨터 프로그래머들.

이 과정은 이론 부분과 실습 부분으로 나뉘며, 강의와 간단한 실습 문제, 퀴즈 및 테스트를 교차하여 참석자들이 개념을 이해하는지 확인합니다.

훈련 중에 우리는 생물학적 데이터 분석의 모든 기본적인 측면을 다루는 가이드 투어를 안내해 드릴 것입니다. 이 워크숍은 생물정보학과 그 다양한 측면에 익숙해질 수 있는 이상적인 기회입니다! 마지막에는 기본적인 생물정보학 문제를 해결할 수 있을 것입니다. 필요한 데이터를 어디서 구할 수 있는지, 관련 정보를 어떻게 얻는지, 기본 소프트웨어와 알고리즘이 어떻게 작동하는지 알게 될 것입니다. 생물학적 데이터를 이해하는 것을 돕는 것이 우리의 목표입니다.

이 과정 종료 시, 생물정보학 도구를 사용하여 생물학적 데이터를 처리할 수 있을 것입니다.

Good Clinical Practice (GCP)는 인간의 대상으로 수행되는 임상 연구를 위한 가이드라인 모음입니다. GCP는 임상 시험을 설계하고, 수행하며, 모니터링하고, 문서화하고, 분석하며, 보고하는 데 있어 국제 표준으로 작용합니다.

이 강사는 이끌어주는 이 라이브 교육과정에서는 참가자들이 Good Clinical Practice (GCP)를 임상 시험과 연구에 적용하는 가장 중요한 가이드라인과 기본 원칙을 배웁니다. 이 과정은 다양한 GCP 분야에 대한 개요를 제공하지만, 특히 조사용 약물과 생물제에 중점을 둔 ICH 중심의 GCP에 더 많은 초점을 둡니다.

이 교육이 끝날 때까지, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• International Conference on Harmonization (ICH)을 기준으로 조사용 약물과 생물제에 대한 GCP의 기본 원칙을 이해합니다
• GCP에 규정된 지침을 그들의 임상 연구와 시험에 적용합니다

대상

• 임상 연구자
• 임상 연구 전문가
• 의료 및 의학 전문가
• 임상 시험 지원 직원
• 연구개발 직원

교육 과정 형식

• 강의와 토론, 연습 및 실습이 혼합된 형식입니다

미생물 유전체학 및 메타게놈학은 시퀀싱 기술과 계산 분석을 결합하여 미생물 군집을 프로파일링하고, 게놈을 특성화하며, 항미생물 저항성을 포함한 기능적 특성을 감지합니다.

이 강사는 초급부터 중급 수준의 연구자 및 바이오인포매틱스 전문가들을 대상으로 하며, 이들은 미생물 유전체학 및 메타게놈 시퀀싱 데이터를 직접 분석하고자 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음을 수행할 수 있습니다:

• 미생물 유전체학에서 사용되는 일반적인 시퀀싱 워크플로우와 주요 파일 형식을 설명할 수 있습니다.
• 원시 NGS 읽기를 품질 제어하고 사전 처리할 수 있습니다.
• 마커 기반 및 k-mer 접근법을 사용하여 분류학 프로파일링을 수행할 수 있습니다.
• 미생물 게놈과 플라스미드를 조립하고 주석 달 수 있습니다.
• SNP를 감지하고 계통수를 구축하며, 인구 구조를 해석할 수 있습니다.
• 항미생물 저항성 유전자를 예측하고 기능 프로파일을 요약할 수 있습니다.
• Conda, Docker 및 노트북 기반 보고서를 사용하여 재현 가능한 워크플로우를 사용할 수 있습니다.

강의 형식

• 개념과 도구를 소개하는 강의 (20%).
• 예시 데이터셋을 사용하여 실습 세션 (60%).
• 참가자들이 자신의 데이터에 방법을 적용할 수 있도록 하는 토론 및 안내 분석 (20%).

강의 맞춤화 옵션

• 임상, 환경 또는 산업 메타게놈학에 중점을 둔 맞춤형 워크숍을 요청하려면, 맞춤화를 위해 문의해 주십시오.

이것은 프로그래밍이 생물학적 문제를 해결하는 맥락에서 강력한 도구인 이유를 보여주는 실용적인 과정입니다. 과정 동안 참가자들은 강력하고 사용하기 쉬운 언어인 Python 프로그래밍 언어를 배우게 됩니다. 이 과정은 생물정보학이 생물학자의 삶을 어떻게 향상시키는지를 보여주는 것으로 간주될 수 있습니다.

이 과정은 컴퓨터 과학에 대한 배경 지식이 없지만 프로그래밍을 배우고 싶은 사람들을 대상으로 설계되었습니다.

이 과정은 다음과 같은 사람들에게 적합합니다:

• 생물학적 데이터를 다루는 연구자.
• 일상적인 작업을 자동화하고 데이터를 분석하는 방법을 배우고 싶은 과학자.
• 프로그래밍을 통해 작업 흐름과 프로젝트 수행이 어떻게 개선되는지 배우고 싶은 관리자.

과정이 끝나면 참가자는 생물학적 데이터를 조작, 분석 및 처리하고 결과를 그래픽 형식으로 표시할 수 있는 짧은 프로그램을 작성할 수 있습니다.

이 과정은 다양한 과학 분야에서 연구에 통계적 설계와 분석의 원칙 및 그 중요성을 이해시키기 위해 고안되었습니다.

주로 예제를 통해 확률과 통계 방법에 대해 다룹니다. 이 교육은 강의로 약 30%, 안내 퀴즈와 실습으로 약 70%를 포함하고 있습니다.

폐강된 강의의 경우, 예제와 자료를 특정 분야(예: 심리 테스트, 공공 부문, 생물학, 유전학 등)에 맞게 맞출 수 있습니다.

공개 강의의 경우, 다양한 예제가 사용됩니다.

이 과정에서는 (Microsoft Excel SPSS, Statgraphics 등) 여러 소프트웨어를 사용하지만, 연구의 원칙과 과정을 이해하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

이 과정을 온라인 및 오프라인으로 혼합하여 제공할 수 있습니다.