참여기관 목록
강좌소개
강좌소개 COURSE INTRODUCTION
- 이 강좌는 융합학문으로써의생물정보학에대해학습하고,생물정보학의 여러 문제들과 기법들을 학습할 수 있습니다. 특히, 신약개발에 생물정보학과인공지능이어떻게관여하고 응용될수 있는지 익히고자 합니다. 이 강좌를 통해 학습자 여러분은 아래의 학습목표를 달성할 수 있을 것입니다.
학습목표 LECTURE OBJECTIVES
학습목표
- 생물정보학의 정의와 역사에 대해 설명할 수 있다.
- 생물정보학에서의 데이터 관리 및 분석 방법을 설명할 수 있다.
- 생물정보학을 활용한 신약개발 기법을 설명할 수 있다.
홍보영상 INTRODUCTION VIDEO
강좌운영계획 SYLLABUS
주차 | 주차명 | 차시명 |
---|---|---|
1 | 생물정보학 | 생물정보학이란 |
신약개발 | ||
생물정보학과 신약개발에의 응용 | ||
2 | 데이터베이스 | 데이터베이스 |
서열 데이터베이스 | ||
구조 데이터베이스 | ||
3 | 인공지능 | 인공지능 개요 |
기계학습 | ||
딥러닝 | ||
4 | 서열분석1 | 서열 |
치환행렬 | ||
서열정렬 | ||
5 | 서열분석2 | 다중서열정렬 |
BLAST | ||
PSSM과 PSI-BLAST | ||
6 | 단백질 구조 예측 | 단백질 구조 결정법 |
단백질 구조와 접힘 | ||
단백질 구조 예측 | ||
7 | 단백질 기능과 설계 | 단백질 구조 정렬 |
단백질 구조와 기능 | ||
단백질 설계 | ||
8 | 중간시험 | |
9 | 소형 분자 신약 | 구조 기반 신약 개발 |
약물 분자 구조 분석 | ||
분자도킹 | ||
10 | 시스템 생물학 | 단백질 네트워크 |
생물학 경로 모델링 | ||
시스템 생물학과 그 응용 | ||
11 |
항체 |
면역학 기초 |
항체 치료제 개발과 항체 인간화 | ||
인공지능과 항체 개발 | ||
12 | 비항체 치료제 | T-세포 면역과 치료제의 면역원성 |
인공지능을 활용한 T-세포 에피토프 예측 | ||
T-세포 에피토프 제거를 통한 면역원성 제거 | ||
13 | 백신 | 감염병과 백신 |
항원 선정과 면역학 데이터베이스 | ||
에피토프 예측과 백신 설계 기법 | ||
14 | 분자 동역학 | 분자 동역학 기초 |
분자 동역학 실습 | ||
분자 동역학 분석 및 응용 | ||
15 | 기말시험 |
강좌운영기간 COURSE OPERATION PERIOD
2024.05.27~2024.08.25
강좌수강정보 COURSE INFORMATION
평가기준
- 퀴즈: 60%
- 중간고사: 20%
- 기말고사: 20%
※총 60% 이상 점수 획득 시, 이수증을 발급받을 수
있습니다.
미리보기
강좌운영진
-
최윤주 교수현) 전남대학교 의과대학 부교수
전) 서울대학교 기초과학연구원 연구조교수
The University of Oxford. 통계학과 구조생물정보학 전공(Dphil)
E-mail: k-mooc@jnu.ac.kr
자주묻는질문
Q 이수기준은 어떻게 되나요?
A 이 강좌는 퀴즈 60%, 중간시험 20%, 기말시험 20%로 평가됩니다. 총점 60점 이상 획득시 이수증 발급이 가능합니다.
Q 선수학습이 필요한 강좌인가요?
A 이 강의는 전공심화 수준으로 구성되어 있습니다. 융합교과의 성격읠 띄고있기때문에프로그래밍과 생화학 등에 대한 약간의 기초지식이 있음을 전제로 진행되나 필수사항은 아닙니다.
Q 강좌 교재가 따로 있나요?
A 이 강좌는 별도의 교재가 없으며, 학습자료를 별도 PDF 파일로 제공합니다.
기타·문의처
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