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 | 오픈일정 |
|---|---|---|---|
| 1 | 생물정보학 | 생물정보학이란 | 23. 7. 24. |
| 신약개발 | |||
| 생물정보학과 신약개발에의 응용 | |||
| 2 | 데이터베이스 | 데이터베이스 | 23. 7. 31. |
| 서열 데이터베이스 | |||
| 구조 데이터베이스 | |||
| 3 | 인공지능 | 인공지능 개요 | 23. 8. 7. |
| 기계학습 | |||
| 딥러닝 | |||
| 4 | 서열분석1 | 서열 | 23. 8. 14. |
| 치환행렬 | |||
| 서열정렬 | |||
| 5 | 서열분석2 | 다중서열정렬 | 23. 8. 21. |
| BLAST | |||
| PSSM과 PSI-BLAST | |||
| 6 | 단백질 구조 예측 | 단백질 구조 결정법 | 23. 8. 28. |
| 단백질 구조와 접힘 | |||
| 단백질 구조 예측 | |||
| 7 | 단백질 기능과 설계 | 단백질 구조 정렬 | 23. 9. 4. |
| 단백질 구조와 기능 | |||
| 단백질 설계 | |||
| 8 | 중간시험 | 23. 9. 4. | |
| 9 | 소형 분자 신약 | 구조 기반 신약 개발 | 23. 9. 11. |
| 약물 분자 구조 분석 | |||
| 분자도킹 | |||
| 10 | 시스템 생물학 | 단백질 네트워크 | 23. 9. 18. |
| 생물학 경로 모델링 | |||
| 시스템 생물학과 그 응용 | |||
| 11 |
항체 |
면역학 기초 | 23. 9. 25. |
| 항체 치료제 개발과 항체 인간화 | |||
| 인공지능과 항체 개발 | |||
| 12 | 비항체 치료제 | T-세포 면역과 치료제의 면역원성 | 23. 10. 2. |
| 인공지능을 활용한 T-세포 에피토프 예측 | |||
| T-세포 에피토프 제거를 통한 면역원성 제거 | |||
| 13 | 백신 | 감염병과 백신 | 23. 10. 9. |
| 항원 선정과 면역학 데이터베이스 | |||
| 에피토프 예측과 백신 설계 기법 | |||
| 14 | 분자 동역학 | 분자 동역학 기초 | 23. 10. 16. |
| 분자 동역학 실습 | |||
| 분자 동역학 분석 및 응용 | |||
| 15 | 기말시험 | 23. 10. 16. | |
강좌운영기간 COURSE OPERATION PERIOD
2023.07.24~2023.10.22
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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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 10시간 00분 (05시간 39분)
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