Bioinformatics & Machine Learning for Life Scientists

 

BIML 2017

 

 

 

안녕하십니까?

 

한국생명정보학회(구: 한국생물정보시스템생물학회)에서 동계 워크샵 ‘비밀 2017’ 을 개최합니다.

 

2016년 3월 구글이 서울에서 준비한 알파고(AlphaGO) 이벤트를 계기로 지금 대한민국은 물론이고 전 세계가 머신러닝(Machine Learning) 열풍에 휩싸여 가고 있습니다. ‘머신러닝과 빅데이터’가 성공적인 미래를 여는 키워드로 부상한 것입니다. 구글은 물론이고 아마존, 타겟, 쿠팡 등 경쟁력 있는 기업들은 이들 두 키워드를 성공적으로 결합시켜 미래를 예측하고 이 결과들을 산업 활동에 발 빠르게 접목시켜 가고 있습니다.

    

이러한 흐름으로 인하여 유전체학, 단백체학, 대사체학등 거대한 바이오 빅데이터를 다루는 생명정보학 분야에서도, 전 세계적으로 NGS 기술의 임상적용이 확대되고 바이오 빅데이터의 공개 및 공유가 급증하면서 머신러닝의 중요성이 그 어느 때보다도 커졌습니다.

 

비밀(BIML, Bioinformatics and Machine Learning for Life Scientist) 워크샵은 이처럼 급박하게 다가오는 ‘바이오 빅데이터 시대’를 열어가는 발걸음으로 준비하였습니다. 첨단 생명과학과 미래의학을 선도할 여러분들에게 시기적절한 정보를 제공하기 위하여 우리학회의 역량을 모아 정성껏 준비 하였습니다.

 

미래를 준비하며 생명-의과학 전반에 걸친 주요 탐구 주제를 중심으로 구성된 ‘BIML 2017’ 은 실질적인 생명과학 문제 해결을 위한 ‘Bioinformatics 트랙’과 좀 더 진보된 방법론 중심의 ‘Machine Learning 트랙’으로 구분된 다음의 여섯 강좌로 진행됩니다.

 

Bioinformatics 트랙: B1) Statistical Genomics, B2) Network Modelling and Anaysis for

Data-driven Biology, B3) Molecular Modelling and Computer-Aided Drug Design

 

Machine Learning 트랙: M1) Machine Learning for Bioinformatics, M2) Bio-data

Analysis, M3) Cancer Genome Analysis

 

이번 워크샵 준비를 위해 수고해주신 학술이사 한양대 남진우 교수님과 총무이사 서울대 백대현교수님과, 강좌에 참여해주시는 서울대 원성호 교수님, 연세대 이인석 교수님, 카이스트 김동섭교수님과 아주대 손경아 교수님, 한국뉴욕주립대 이슬 교수님, 가톨릭대 김태민 교수님께 깊이 감사드립니다.

 

모쪼록 본 워크샵을 통하여 실용적인 생명정보학 및 머신러닝 연구분야의 최신동향 파악과 정보분석 역량을 강화하는 기회가 되시기를 기대하며 많은 관심과 참여를 부탁드립니다.

 

2017 년 1월 

 

한국생명정보학회장 이  근  우  

 

 

 

행사개요

 

일 시   | 2017년 2월 15일(수) ~ 2월 17일(금) 09:30 ~ 18:00 (09:00부터 현장등록 시작)

장 소   | 서울대학교(관악) 자연과학대학 500동 L306호, 307호

주 최   | 한국생물정보시스템생물학회

[등록 바로가기]

        

등 록

 

등록인원 : 하루 강좌 당 60명 내외

참 가 비 : 하루 강좌 당 참가비

참가방법 : 학회홈페이지 http://www.ksbi.or.kr/

 

1월30일 이전

1월31일 이후

공공/대학/정부

100,000

160,000

일반(기업등)

150,000

230,000

  * 하루 2강좌 중 1개의 강좌만 선택 수강 가능

 

등록 신청 후 3일 (공휴일, 주말을 제외하고) 이내에 납부해 주십시오.

납부방법 : 국민은행 733701-00-002147(예금주 : 사단법인한국생물정보시스템생물학회)

  * 반드시 신청자 본인 명의로 입금 (기관명으로 입금 시 메일로 확인 부탁드립니다.)

 

 

환불규정: 1월 30일 이전 취소: 전액 반환

1월 31일 ~ 2월 6일 취소: 50% 환불

         2월 7일 이후: 환불 불가

 

* 강의교재 및 점심식사 제공

* 좌석이 제한되어 있으므로 신청서를 접수하시고 등록비를 송금하신 분에 한하여

  선착순으로 참가신청을 받을 예정입니다.

 

 

참가문의 : 한국생물정보시스템생물학회 사무국 http://www.ksbi.or.kr/

   Tel.02-740-8854 / FAX. 02-747-8928 / E-mail. ksbsb2015@gmail.com

 

 

강좌 일정 

DAY1 :  2월 15일

M1. Machine Learning for Bioinformatics

  Organizer : 손경아 (아주대)

  시 간

  발 표 내 용

연 자

09:00-09:10

등 록

09:10-09:30

개 회 사

 09:30-10:20

 기계학습 개론

  손경아 (아주대)

 10:20-10:30

휴식 및 질의응답

 10:30-11:20

  기계학습 모델링 기법 I

- Classification

- Regression

  손경아 (아주대)

 11:20-11:30

휴식 및 질의응답

 11:30-12:30

   기계학습 모델링 기법 II

- Clustering,   Dimension reduction

- Model evaluation

 손경아 (아주대)

12:30–13:30

점 심

 13:30-14:45

 기계학습 모델링 기법 III

- Probabilistic   graphical models

- Neural Network and   deep learning

  손경아 (아주대)

 14:45-15:00

휴식 및 질의응답

 15:00-16:10

  실습I

  왕세희,이가람(아주대)

 16:10-16:20

휴식 및 질의응답

 16:20-17:30

  실습II

  왕세희,이가람(아주대)

 

DAY1 : 2월 15일

B1. Statistical Genomics

Organizer : 원성호 (서울대학교 보건대학원)

  시 간

  발 표 내 용

  연 자

09:00-09:10

등 록

09:10-09:30

개 회 사

09:30-10:30

  Basic concept of GWAS

  서울대학교

보건대학원

원 성 호

10:30-10:50

휴식 및 질의응답

10:50-11:50

  Imputation

  서울대학교

보건대학원

원 성 호

11:50-12:30

  Practice with   WISARD and IMPUTE2

  서울대학교

생물정보 협동과정

김 원 지

12:30–13:40

  점 심

13:40-14:50

  Disease prediction with large-scale genomic data

 서울대학교

보건대학원

원 성 호

14:50-15:10

  휴식 및 질의응답

15:10-16:20

  Penalized   regression

  경기대학교

응용정보통계학과

최 호 식

16:20-16:40

  휴식 및 질의응답

16:40-17:40

  Disease prediction   with large-scale genomic data: 실습

  서울대학교

보건환경연구소

김정수

 

DAY2 : 2월 16일

M2. Mining and Learning Bio-Big Data

  Organizer : 이슬(한국뉴욕주립) 

시 간

발 표 내 용

연 자

09:00-09:10

등 록

09:10-09:30

개 회 사

09:30-10:20 

Big Data Characteristics in

Bioinformatics Data

이슬

10:20-10:30

휴식 

10:30-11:20 

Graph Mining

이슬

11:20-11:30

휴식

11:30-12:30 

Bio-Big Graph Mining I

이슬

12:30–13:30

점 심

13:30-14:20 

Bio-Big Graph Mining II

이슬

14:20-14:30

휴식

14:30-15:20

Deep Neural Network and Big Data

이슬

15:20-15:30

휴식

15:30-16:20 

Convolution Neural Network

– Theory

이슬

16:20-16:30

휴식 

16:30-17:30 

Convolution Neural Network

– Applications

 TBA

 

DAY2: 2월 16일

B2. Network Modeling and Analysis for Data-driven Biology

Organizer : 이인석(연세대학교)

    시 간

    발 표 내 용

    연 자

09:00-09:10

    등 록

09:10-09:30

   개 회 사

09:30-10:50

  네트워크 생물학 개론 (강의)

  이인석 교수

10:50-11:10

    휴식 및 질의응답

11:10-12:30

빅데이터를 이용한 네트워크 모델링 (강의)

  이인석 교수

12:30–13:30

    점 심

13:30-14:50

 RNA-seq 데이터 기반 네트워크 모델링 (실습)

  김경수

14:50-15:00

   휴식 및 질의응답

15:00-16:10

   네트워크 기반 생물학 가설 생성 (강의)

  이인석 교수

16:10-16:20

   휴식 및 질의응답

16:20-17:30

   네트워크 기반 생물학 가설 생성 (실습)

 한헌종

 

 

DAY3: 2월 17일

M3. Cancer Genome Analysis

Lecturer : 김태민, 이제근(가톨릭대학교)

시간

발표내용

연자

9:00-09:10

등록

9:10-09:30

개회사

9:30-10:10

  암유전체분석 개요 및 공공데이터베이스 활용

  김태민

10:10-10:20

휴식

10:20-11:40

유전자 발현 분석(mRNA/miRNA expression

profiles)의 데이터 및 분석기법(clustering,

prediction, pathway analysis) 소개, 임상연관분석

   김태민

11:40-11:50

휴식

11:50-12:30

DNA copy number alterations데이터 및 분석기법

(segmentation, visualization, GISTIC)소개

 김태민

12:30-13:30

점심

13:30-14:50

   NGS기반의 somatic mutation분석기법 소개

- Sequence alignment/processing, mutation calling, high-level mutation analyses (cancer drivers/recurrent mutations, tumor heterogeneity, clinical impacts)

    김태민

14:50-15:00

    휴식

15:00-16:15

    (실습) R을 이용한 expression data 분석 실습

(Clustering, Heatmap, Differentially expressed genes, etc.)

- Pahtway analysis및 GSEA 실습

  이제근

16:15-16:30

  휴식

16:30-17:30

  (실습) DNA copy number + Mutation 분석

- IGV, GISTIC, Annovar, MutSig등을 이용한 실습

 이제근

 

DAY : 2월 17일

B3. Molecular Modelling and Computer-Aided Drug Design

Organizer : 김동섭 (KAIST)

시 간

발 표 내 용

연 자

09:00-09:10

등 록

09:10-09:30

개 회 사

09:30-10:20

Introduction to Structural  

bioinformatics and Cheminformatics

1. Topics: 

● drug-target interaction prediction

● computational drug design

● drug repositioning

김동섭

10:20-10:30

휴식 및 질의응답

10:30-11:30

Machine learning algorithms in structural bioinformatics and cheminformatics

● Protein-ligand docking

● QSAR modeling

● Network approach

● Deep learning approach

김동섭

11:30-12:30

 Methods and Tools

● Chemical databases

● Docking

● QSAR 

김동섭

12:30–13:30

점 심

13:30-14:20

 Ligand Databases 활용 실습

● PubChem

● ChEMBL

● DrugBank

이민호

14:20-14:30

휴식 및 질의응답

14:30-14:20

  Molecular Descriptors 계산 실습

● Chemical fingerprints for calculating similarity

● Structure Clustering

● Molecular descriptors for QSAR

이민호

14:20-14:30

휴식 및 질의응답

14:30-16:00

Protein-ligand docking 실습

● Autodock vina with PyRx

● PyMol

이민호

16:00-16:10

휴식 및 질의응답

16:10-17:40

QSAR modeling 실습

이민호

 

오시는 길

 

- 서울대학교(관악) 자연과학대학 500동 L306호 307호

  주소 : 서울시 관악구 관악로 1 서울대학교 자연과학대학

 

- 내비게이션 검색 : ‘서울대학교 자연과학대학 500동’

 

- 대중교통 이용 : 지하철 2호선 서울대입구역 또는 신림역 하차

                 서울대입구역 : 3번 출구 시내버스 5513번 자연대, 행정관입구 하차

                 신림역 : 3번 출구 시내버스 5516번 자연대, 행정관입구 하차