직인생략

생 물 정 보 연 구 소

우 305-343 대전 유성구 장동 23-14 (대전중소기업지원센터 706호) / 전화 (042) 863-1737

문서번호 : 제 01 - 12 호 시행일자 : 2001. 9. 6 수 신 : 참 조 :	선결			지시
	접수	일자 시간	2001. . .	결재· 공람
		번호
	담 당 자

제    목   제2기 □Bioinformatics Training Course□ 참가 협조 요청

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1. 귀 기관의 무궁한 발전을 기원합니다.

2. 생물정보연구소는 관계자 제위의 호응에 힘입어 제1기를 성황리에 마치고, 제2기 □Bioinformatics Trainng Course□를 개최하고자 합니다.

3. 이와 관련, 아래와 같이 개최되는 □Bioinformatics Trainng Course□에 적극적인 참여를 앙청하오니 협조하여 주시기 바랍니다.

- 아        래 -

가. 일시 및 장소

□ 기간 : 2001. 9 ∼ 2002. 8 (격주)

□ 시간 : 서울 - 수요일 2:00pm-6:00pm

대전 - 월요일 2:00pm-6:00pm

□ 장소 : 서울 - 한국과학기술회관

대전 - 한국과학재단 학연산교류동

나. 등록마감 : 2001년 9월 22일

다. 등록방법 : 홈페이지(http://www.bioinformatics.pe.kr/course)를

방문하여 안내에 따르면 됩니다.

라. 문의처 : 생물정보연구소

대전 유성구 장동 23-14 대전중소기업지원센터 706호

전화 : 042-863-1737

email: btc@bioinformatics.pe.kr

별첨 : 제2기 Bioinformatics Trainng Course 개최안내, 코스내용, 등록안내 각 1부. 끝.

생물정보연구소장

별첨 1

제2기 Bioinformatics Training Course 개최 안내

주최: 생물정보연구소

강사: 원세연 박사 (생물정보연구소, sywon@bioinformatics.pe.kr)

기간: 2001. 9 - 2002. 8 (격주)

시간: 서울 - 수요일 2:00pm-6:00pm

대전 - 월요일 2:00pm-6:00pm

장소: 서울 - 한국과학기술회관

대전 - 한국과학재단 학연산교류동

주교재: 없음. 필요한 자료 수시 제공.

부교재:

1.	Bioinformatics: Sequence and Genome Analysis, David W. Mount, 2001, Cold Spring Harbor Laboratory Press

2.	Introduction to Computational Molecular Biology, Joao Meidanis, Joao C. Setabal, 1997, PWS Pub. Co.

3.	Biological Sequence Analysis: Probabilistic Models of Proteins and Nucleic Acids, Richard Durbin, S. Eddy, A. Krogh, G. Mitchison, 1998, Cambridge University Press

4.	Algorithms on Strings, Trees, and Sequences: Computer Science and Computational Biology, Dan Gusfield, 1997, Cambridge University Press

5.	Computational Molecular Biology: An Algorithmic Approach, Pavel A. Pevzner, 2000, MIT Press

6.	Bioinformatics: A Practical Guide to the Analysis of Genes and Proteins (Methods of Biochemical Analysis, Vol 43), Andreas Baxevanis and B.F. Francis Ouellette (Editors), 2001, John Wiley & Sons

7.	Learning Python, Mark Lutz and David Ascher, 1999, O'Reilly & Associates

8.	Human Molecular Genetics, Andrew P. Read, Tom Strachan, 1999, BIOS Scientific Publishers Ltd.

9.	Genomes, T.A. Brown, 1999, BIOS Scientific Publishers Ltd.

강의 개요 및 목표:

본 강의에서는 크게 5가지가 다루어집니다. 우선 experimental method와 같은 기초 지식에 해당하는 것들인데, 예를 들면 DNA microarray의 작동원리와 실험방법 같은 것들을 말합니다. 이러한 내용들에 대해서 최대한 요약해서 핵심을 설명을 하게 되나, 강의의 특징상 시간 할당이 클 수는 결코 없습니다. 따라서, 기초적인 내용들에 대해서는 최대한 미리 접한 상태로 강의에 참석할 수 있게 되기를 바라며, 강의에서는 중간 수준을 넘어서는 좀 더 심도가 있는 내용들을 다루고자 노력을 하게 됩니다. 또한, 생물학의 여러 가지 기초적인 것들은 단지 교과서를 소개하는 것으로 대신하게 되므로, 특히 생물분야 전공이 아닌 경우에는 이에 대한 대비를 반드시 스스로 해야만 합니다. 제1기 코스의 경험에서도 볼 수 있었던 것처럼, 본 코스는 많은 분량의 다양한 내용을 23회의 4시간 강의를 통해 전달을 하고자 하는 (강의를 하는 사람에게나 듣는 사람에게나) 상당히 힘든 시도라 할 수 있습니다. 또한, 강의와 병행을 하여 메일링 리스트를 통해서 강의에서 부족했던 학문적인 내용과 함께, 시사적인 내용이나 그밖에 다양한 가벼운 내용 등을 꾸준히 전달을 하게 됩니다. 제1기 코스에서는 이 메일링 리스트의 일련번호가 300번에 달하게 될 것으로 보입니다.

둘째는 전산학/수학/통계학의 영역에 속하는 이론적인 것들입니다. 한 마디로, bioinformatics 알고리즘들과 그 기초가 되는 지식들을 이해 시켜주는 것이라 할 수 있습니다. 알고리즘들은 최대한 원칙대로 설명을 합니다. 즉, 피상적인 설명이나 단순히 용도나 조작방법 같은 것에 머무는 것이 아니라, 내부의 원리를 이해하고 장단점과 한계를 파악할 수 있도록 하는 데 주안점을 둡니다. 이 점은 매우 중요한 점입니다. 이미 느끼고 있는 사람도 있을 터이고 또한 강의를 통해 앞으로 느끼게 되겠지만, 단순히 사용법을 모르는 것이 문제가 아닙니다. 원하는 결과를 얻을 수 있기 위해서는 반드시 "장단점 및 한계"를 제대로 파악할 수 있어야만 합니다. 그리고, 이것은 "내부 원리"를 이해할 때만 가능해지는 일입니다. 당연히 강의시간의 대부분을 이를 위해 쓰게 됩니다.

셋째는 소위 "실습"이라 할 수 있는 것으로, 소프트웨어를 직접 사용하여 데이터 분석을 해보는 프로젝트들입니다. 프로젝트들은 과제 형태로 주어져서, 각자 자신의 컴퓨터를 사용하여 작업을 하고, 그 결과를 제출하는 형태입니다. 웹 브라우저로 인터넷상의 서버를 사용하는 형태의 것과 자신의 컴퓨터에 직접 소프트웨어를 설치하여 사용하게 되는 형태의 것이 함께 있습니다. 단순한 수준의 사용법을 익히기 위한 것이 아니라, 위의 둘째 단계에서 배운 지식들을 실제로 써볼 수 있는 기회를 마련해주는 것이며, "내부 원리"를 이해할 때 가능한 수준의 질문들에 답을 해야 하는 형식의 것들입니다.

넷째는, python 프로그래밍 언어를 가지고, bioinformatics 작업에 필요한 script 및 짧은 소프트웨어들을 만드는 과정이 위의 3가지 과정과 별도로 병렬로 진행이 됩니다. python은 쉽게 배울 수 있는 script language로, perl과 함께 가장 널리 쓰이고 있는 것이며, perl에 비해 여러 가지 장점을 가지고 있습니다. 생물학자가 python 같은 프로그래밍 언어를 도대체 왜 배워야 하는지를 극도로 간략하게 설명을 하면 다음과 같습니다. BLAST는 물론 C 언어로 만든 본격적인 소프트웨어입니다. 그런데, genomics적인 작업들에서는 BLAST을 수천 번이나 때로는 수만 번 실행을 해야 하는 일이 흔합니다. 이를 위해서 마우스 조작이나 키보드로 일일이 파일명을 입력하는 식으로 해서는 불가능하다는 것을 당연히 느낄 수가 있을 것입니다. 그리고, 이처럼 수천 번의 BLAST 실행 결과는 눈으로 읽거나 커서 키를 무수히 눌러 수작업으로 다루어볼 수 있는 분량이 아니라는 점도 쉽게 상상할 수 있을 것입니다. 이때 바로 python이 필요하게 되는 것입니다. 그리고, 이곳이 이런 설명을 꺼내기에 적합한 곳은 아니지만, 이런 종류의 일에 대해서는 메뉴를 마우스로 선택만 해주면 되는 형태의 누구나 쉽게 쓸 수 있는 인터페이스를 가진 패키지들은 풀어야 하는 문제의 극히 일부만을 해결해줄 뿐입니다.

마지막으로, 유닉스와 데이터베이스(GenBank가 아니라, 소위 전산 분야에서의 데이터베이스)를 위주로 하는 전산의 실용적인 측면에 대해서 최대한의 introduction을 시도해 봅니다. 물론 이들을 코스에서 제대로 다 다룰 수는 당연히 없지만, 적어도 확실한 출발은 될 수 있도록 여러 가지 시도를 하게 됩니다.

한 차례의 강의는 네 번의 50분 강의와 그 중간의 10분 휴식으로 이루어지며, 앞부분 3시간은 이론적인 면에 해당하는 부분, 그리고 마지막 1시간을 python 및 기타 practical aspect에 해당하는 부분을 하게 됩니다. 본 강의는 위의 소개에서도 느낄 수 있는 것처럼 단순히 소프트웨어 사용법이나 실습시켜 주는 것이 아닌 상당히 본격적인 것이며, 각자 많은 시간을 투자할 각오로 임해야만 원하는 성과를 거둘 수 있을 것입니다. 그리고, Chemical & Engineering News 2001년 1월호에 실린 기사인데, 실제로 bioinformatics가 활발하게 쓰이고 있는 현장의 목소리를 취재한 생동감이 있는 내용이니, 꼭 읽어보기를 바랍니다. 원문은 http://pubs.acs.org/hotartcl/cenear/jan012001/ 7901empl.html 에 있으며, 한글 번역은 http://211.174.254.76/bioinformatics.html 에 있습니다. 이 강의가 목적하는 바는 바로 이 기사에서 언급한 내용의 전문성을 갖출 수 있도록 여러 가지 도움이 되고자 하는 것입니다. 노파심에 한 마디 적어보면, 이것은 오랜 시간이 걸리는 힘든 길이며, 만약 강의 하나를 편하게 앉아서 듣기만 하면 되는 그런 것이었다면 위와 같은 기사도 생겨나지 않았을 터이고, 또한 이 강의도 그리고 이 글도 애초에 생겨나지 않았을 것입니다. "그렇다면, 도대체 어떤 구체적인 도움을 얻게 되는가?"라는 질문이 당장 가지게 될 질문일 것 같군요. 아마도 이 질문에 대해서는, 주변에 제1기 코스를 들은 사람들에게 학생 입장의 솔직한 내용들을 들어볼 수 있다면 가장 좋을 것 같다는 생각이 드는군요. 하여간, 전체를 제대로 훑어주며, 뭐가 뭔지를 꽤 깊이를 가지고 알려줍니다. 그리고, (제1기 코스를 볼 때) 수강생의 대략 70% 이상을 차지하게 될 생물분야 전공인 경우에 이 과정에서 가장 어려운 점은, 일 년 간의 코스가 진행되는 동안 실제로 전산에서 쓰이는 알고리즘들의 상당부분을 훑게 된다는 점이리라 생각이 됩니다. 또한, 이것이 쌓아 올라가는 형태의 것이라는 점을 이 자리에서 언급을 하고 싶군요. 가끔 중간부터, 혹은 원하는 일부만 들을 수 없는가 하는 요청을 접하게 되는데, 이것은 생물정보학의 이러한 특징으로 인해 사실상 (이해를 하는 것이) 불가능하리라 생각이 됩니다.

그리고, 이와는 반대로 특히 비생물분야 전공인 경우에는, 강의에서 지속적으로 언급이 되는 생명현상의 복잡한 여러 면들에 대한 많은 분량의 내용들이 어려운 도전이 될 것입니다. 이 점은 또한 생물분야 전공일지라도 학부 저학년의 경우에는 매우 힘이 들게 만든다는 이야기들을 제1기 코스 중에 가끔 들을 수가 있었습니다. 아마도 학부 저학년 용으로 훨씬 introductory한 코스가 따로 있다면 좋겠지만, 현재 사정이 허락하지 않는 상황입니다. 그리고, 생물분야 전공과 비생물분야 전공을 나누어서 강의를 해주었으면 하는 요청도 많지만, 이 또한 사정이 허락하지 않은 상황이며, 이 점은 선진국들에서도 대개 마찬가지인 것으로 보입니다. 그리고, 가끔 "프로그램 사용법이나 따라할 수 있게 가르치면 되지, 생물학 전공한 사람들 모아놓고 쓸 데 없이 알고리즘 가르치느라 애를 쓰고 있는가?"하는 말도 듣게 되는데, 이것은 아마도 생물정보학이 무엇인지 전혀 파악을 하지 못해서 하게 되는 말임은 이 글을 읽고 있는 여러분 대다수도 느낄 수 있으라 생각이 되는군요. 그리고, 강의 내용의 많은 부분이 소위 "새로운 생물학", 즉 genomics, proteomics 등등 소위 -omics로 끝나는 것들이 무엇인지 설명을 해주는 것입니다. 할 필요도 없는 당연한 이야기이지만, 바로 이들로 인해서 생물정보학이 이처럼 중요하게 된 것이며, 이들은 생물정보학과 분리된 것이 아니라 서로 강하게 얽혀있는 전체의 여러 면일 따름입니다. 본 강의에서는 이러한 면들을 최대한 완전한 모양새를 갖추어서 전달을 하고자 애를 쓰게 됩니다.

그리고, 학부 저학년을 위해 한 마디 덧붙이면, 이번에 제대로 따라 오지 못해서 재수강을 하게 되는 한이 있더라도 일단 들어보기 바랍니다. 이 코스에서 앞으로의 공부 방향을 비롯하여 많은 도움을 얻을 수가 있을 것이며, 이것은 장차의 발전에 큰 도움이 되리라 생각이 됩니다. 그리고, 가급적이면 이른 학부 때부터 이러한 점들을 파악을 하고 준비를 해 나간다면, 가장 "제대로 된 실력을 갖춘" 생물정보학자가 될 수 있을 것입니다. 그리고, 이번에 human genome draft sequence의 최종 assembly도 해냈으며, bioinformatics 분야에서 꽤 핵심적인 역할을 하고 있는 곳 중의 하나인 University of California, Santa Cruz에서 최근에 만들고 있는 bioinformatics 학부과정에 대한 홈 페이지가 http://www.soe.ucsc.edu/research/compbio/BS/ 에 있으니 한 번 살펴보기 바랍니다. 왜 학부 때부터 시작을 해야 하는가, 그리고 어떤 것들을 공부를 해야 하는가에 대해 이 분야 전문가들의 오랜 경험을 통해 체계화시켜 놓은 것들을 살펴 볼 수 있는 좋은 자료입니다.

마지막으로, 생물정보학의 전반적인 것들에 대해 일반인을 대상으로 쉽게 풀어서 적어놓은 글 하나가 http://www.bioinformatics.pe.kr/intro/introduction.html 에 있으니, 시간을 내서 한 번 읽어보기 바랍니다.

Prerequisite:

핵심적인 prerequisite은 관심과 열의, 그리고 수학적 사고능력입니다. 많은 것들은 강의가 진행됨에 따라 점차 명료해질 것입니다. 그리고, 현재 국내의 상황은 생물학자들 중에서 bioinformatics를 위해서 필요한 기초가 되는 분야들을 이미 공부를 한 적이 있는 사람이 극히 드문 상황이며, 반대로 예를 들어 전산학자들 중에서 생물학을 공부한 사람 또한 극히 드문 상황일 것입니다. 그러나, 미리 준비를 하고 싶은 사람들을 위해서 아래에 간략하게나마 미리 공부를 하면 좋은 것들을 적어보았습니다.

생물분야 전공인 경우에는, 크게 두 가지가 필요합니다. 하나는 소위 전산학과의 학부에서 배울 수 있는 내용으로, 이중에서도 특히 소프트웨어나 알고리즘의 기초들입니다. 그리고, 다른 하나는 통계학입니다. 본 강의는 이러한 기초를 미리 가지고 있지 않다는 것을 전제로 하여 진행을 합니다. 최대한 digestive한 설명이 강의에서 주어지며, 이러한 기초들을 공부하도록 하는 동기유발 및 어느 정도 편한 입문이 가능하도록 유도를 하게 됩니다. 이러한 방식은 지난 4년간의 고려대 및 KAIST, 그리고 제1기 코스의 경험에서 나온 것입니다.

구체적인 책소개를 원하는 분들을 위한 내용을 적어보면 다음과 같습니다. 전산학과에서 학부 교재로 쓰는 여러 가지 책들을 구해서 읽으면 됩니다. 가장 우선적으로 봐야 하는 책은 소위 "이산수학(discrete mathematics)"이란 이름을 가진 책입니다. 그 다음은, "자료구조(data structure)"라는 이름을 가진 책, 그리고 "알고리즘"에 대한 책들입니다. 물론 이들을 출발점으로 해서 더 상위 레벨의 것들이 많은 수가 더 있으나, 일단은 이 정도가 충분한 출발이 되며, 이들만 어느 정도 해낼 수가 있으면 산의 중턱까지는 올라온 셈입니다. 통계학도 상당히 고급수준까지 최종적으로는 필요하나, 일단은 기초적인 통계학 입문, 그리고 기초적인 확률이론 수준 정도의 준비를 하면 역시 충분한 출발이 됩니다. 아래에 두 가지 구체적인 도서명을 소개를 했습니다. 물론 절대적인 것은 아니며, 단지 전세계적으로 널리 쓰이는 것이라 선택이 된 것뿐입니다.

Discrete Mathematics and Its Applications, Fourth Edition, Kenneth H. Rosen, 1999, McGraw-Hill

Introduction to Algorithms, 2nd Edition, Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Cliff Stein, 2001, MIT Press

그리고, 전산, 수학, 통계학 등 비생물분야 전공인 경우에는 그 반대 문제가 있게 됩니다. bioinformatics가 결국은 생명현상 연구에 필요한 다양한 전산학/수학/통계학적인 것들에 대한 것이라는 점을 잊어서는 안 됩니다. 따라서, 생물학 공부를 제대로 좀 해야만 합니다. 물론, 큰 규모의 genomics 회사에는 생물학은 거의 몰라도 되는 전산전문가도 일부 필요합니다. 그렇지만, 이 코스의 목적은 이런 사람들을 위한 것이 아니라, 일반적인 bioinformatics 전문가를 양성하기 위한 것입니다. 생물학은 대략 "일반생물학 -> 생화학 -> 분자생물학"의 순서로 공부를 하면 됩니다. 이들 각각을 위한 좋은 책은 굳이 이 자리에서 소개를 하지 않아도 주변에서 쉽게 정보를 얻거나 구입을 할 수가 있을 것입니다.

또한, 유전학도 매우 중요한 기초입니다. 여기에서 유전학이란 분자유전학이 아니라 소위 고전적인 유전학을 뜻합니다. 요즘 큰 붐을 이루고 있는 SNP이라는 용어 속에 들어 있는 내용의 출발점이 바로 이것입니다. 이에 대해서도 물론 본 강의에서 입문부터 시작을 해서 강의를 하게 되지만, 기초를 미리 공부를 해두는 것이 여러모로 효과적일 것입니다.

그리고, 컴퓨터 사용법에 대한 점이 있습니다. 자명한 소리지만 bioinformatics는 말로 하는 분야도 파이펫맨으로 하는 분야도 아닌, 그야말로 키보드로 하는 분야입니다. 따라서, 컴퓨터를 잘 쓰는 것은 마치 축구선수가 달리기를 잘 해야 하는 것처럼 당연한 것입니다. 때로는 이 부분이 바로 결정적인 한계가 되는 경우도 보게 됩니다. 간략하게 요약을 하면, 본 코스에서는 최종적으로는 리눅스(즉, 유닉스)와 DBMS에 어느 정도 익숙해질 것을 요구하며, 위에 적은 것과 같이 아직 준비가 되지 않은 사람들을 위해서는 입문을 할 수 있도록 유도를 하게 됩니다.

마지막으로, 위에서 소개했던 University of California, Santa Cruz의 bioinformatics 학부과정에 대한 홈 페이지에서 구체적인 교과목들을 살펴 보기 바랍니다.

수료증:

70% 이상 출석, 평균 60점 이상인 경우에 한하여 수여하며, 필요한 수료자에 대해서 공식 수료증명서를 향후 지속적으로 발급합니다. 또한 본 코스에 이어지는 advanced 코스에 등록할 수 있는 자격이 주어집니다. 수료자의 명단을 공개하는 한글 및 영문 홈 페이지가 운영이 되며, 이름, 소속, 연락처 등에 대한 공개여부는 본인의 의사를 따르게 됩니다.

과제에 대한 규칙:

제1기 코스의 경우를 살펴보면, 스터디 그룹을 만들거나 회사나 연구소 등의 내부에서 여러 사람이 함께 공부를 하는 경우에 가장 성과가 좋은 것을 볼 수 있었습니다. 따라서, 이와 같은 협동은 당연히 장려가 됩니다. 그러나, 아래 첫 번째 규칙에 유의해야 합니다.

1.	모든 과제는 반드시 스스로의 힘으로 해야만 합니다. 만약 동일한 답안이 발견되면, 두 사람 모두 0점으로 처리가 됩니다.

2.	마감일에 지난 다음에 제출되는 과제는 하루당 3%씩 감점이 됩니다. 단, 마감일 다음 날 오전 6시까지는 마감일을 지킨 것으로 처리합니다.

재수강:

재수강의 경우 선발 시험이 면제가 되며, 1회에 한해 허용이 됩니다. 이에 대한 자세한 정보는 http://www.bioinformatics.pe.kr/course/reregister.html 을 참조하기 바랍니다.

Advanced Course:

수료를 한 사람에 한해서 advanced 코스에 등록할 수 있는 자격이 주어집니다. advanced 코스는 마찬가지로 10월부터 그 다음 해 8월까지 계속되는 일 년짜리 코스입니다. 우선 기본 코스의 내용을 보충하며, 본격적인 프로그래밍, 어느 정도 규모가 있는 프로젝트, 최신의 저널 article들, 그리고 개별 발표 등으로 구성되어 있습니다. 자세한 내용은 http://www.bioinformatics.pe.kr/acourse/ 를 참조하기 바랍니다.

별첨 2

제2기 Bioinformatics Training Course 내용

Lecture 1 - Introduction

서울: 9.26  대전: 10.8

* Course Introduction

* Overview of Bioinformatics

* Basic Computer Science

Lecture 2 - Sequence Alignment I

서울: 10.17  대전: 10.22

* Introduction to Algorithm

* Recursion

* Dynamic Programming

* Biological Databases

* Smith-Waterman Algorithm

Basic Information Theory

*Practical Aspects 1 - Introduction to Linux and Unix

Lecture 3 - Sequence Alignment II

서울: 10.31  대전: 11.5

* Smith-Waterman Algorithm

Basic Theory of Computation

Introduction to Artificial Intelligence

Software Quality Assessment

Parametric Sequence Analysis

*Practical Aspects 2 - Introduction to Internet

Lecture 4 - Motif I

서울: 11.14 대전: 11.19

* Position specific Weight Matrix

* String Algorithms

* Regular Expression

* Finite State Automata

Transformational Grammars

*Python Programming 1 - Computer Programming Basics

Lecture 5 - Sequence Alignment III

서울: 11.28 대전: 12.3

* Markov Chain

* Weight Matrix

* BLAST

Greedy Algorithm

Introduction to Graph

DNA Computer

*Practical Aspects 3 - Flatfile Database, Structured Document Parsing

Lecture 6

Multiple Alignment

서울: 12.12

대전: 12.17

Basic Statistics

*Practical Aspects 4 - Pseudo Random Number Generator, Computer Hardware

Lecture 7 - Phylogenetic Tree

서울: 12.26 대전: 1.7

Introduction to Molecular Evolution

Clustering Algorithms

Global Patterns

*Practical Aspects 5 - PC Cluster, FPGA System

Lecture 8 - Literature Database

서울: 1.16  대전: 1.21

* PubMed

* Information Retrieval System

* Document Clustering

*Python Programming 2 - Introduction to Object Oriented Programming, Biopython

Lecture 9 - Motif II

서울: 1.30  대전: 2.4

* Gibbs Sampling

* Hidden Markov Model

Introduction to Bayesian Statistics

Expectation Maximization Algorithm

Gene Finding

*Practical Aspects 6 - Introduction to Database

Lecture 10 - Protein Structure I

서울: 2.20  대전: 2.25

* Principles of Protein Structure

* Protein Family

* Structural Classification

* Secondary Structure Prediction

*Practical Aspects 7 - Introduction to SQL

Lecture 11 - Protein Structure II

서울: 3.6  대전: 3.11

* Basic Computer Graphics

* Introduction to Molecular Dynamics

* Monte Carlo Method

* Simulated Annealing

* Genetic Algorithm

*Practical Aspects 8 - Introduction to Web Programming

Lecture 12 - Protein Structure III

서울: 3.20  대전: 3.25

* Homology Modeling

* Threading

* Docking

RNA Secondary Structure Prediction

*Python Programming 3 - Python Standard Library

Lecture 13 - Genome Sequencing

서울: 4.3  대전: 4.8

Physical Mapping

Genetic Mapping

Graph Algorithms

*Practical Aspects 9 - Database Integration

Lecture 14 - Comparative Genomics I

서울: 4.17  대전: 4.22

Suffix Tree

Genome Scale Sequence Alignment

Primer Design

*Practical Aspects 10 - Introduction to XML and BioXML

Lecture 15 - Comparative Genomics II

서울: 5.1  대전: 5.6

Organization of Human Genome

Regulatory Elements

Genome Rearrangement

*Practical Aspects 11 - Data Warehouse and Data Mining

Lecture 16 - Comparative Genomics III

서울: 5.15  대전: 5.20

Metabolic Pathway

Phylogenomic Methods

*Python Programming 4 - Some Advanced Examples

Lecture 17 - DNA Microarray I

서울: 5.29  대전: 6.3

* Basic Knowledge

* Sequencing by Hybridization

Introduction to Complex Systems

* Systems Science

* Chaos

* Fractals

*Practical Aspects 12 - Introduction to Java and BioJava

Lecture 18 - DNA Microarray II

서울: 6.12  대전: 6.17

* Basic Image Analysis

* Filtering and Normalization

* Introduction to Multivariate Statistics

* Clustering

* Principal Component

* Multidimensional Scaling

*Practical Aspects 13 - Distributed System

Lecture 19 - DNA Microarray III

서울: 6.26  대전: 7.1

* Genetic Network

Other Expression Profile Methods

Introduction to Experimental Design

*Practical Aspects 14 - Introduction to CORBA and BioCORBA

Lecture 20 - Proteomics

서울: 7.10  대전: 7.15

* Basic Knowledge

* Peptide Finger Printing

* Spectral Analysis

* Modification Detection

* Automation Problems and Decision Making

* Other Proteomics Tools

*Practical Aspects 15 - Laboratory Information Management System(LIMS)

Lecture 21 - SNP I

서울: 7.24  대전: 7.29

* Genetic Markers

* Physical Markers

* SNP Discovery and Scoring

Introduction to Population Genetics

Mendelian Genetics

Lecture 22 - SNP II

서울: 8.7  대전: 8.12

* Genetic Mapping

* Positional Cloning

* Linkage Analysis

* Quantitative Trait Loci(QTL)

Lecture 23 - SNP III

서울: 8.21  대전: 8.26

* Complex Diseases

* Cancer Genetics

* Affected Sib Pair Method

* Introduction to Markov Chain Monte Carlo

별첨 3

제2기 Bioinformatics Training Course 등록안내

등록비: 기업체 - 150만원/1인

비영리기관 - 80만원/1인

대학원생 - 50만원/1인

학부생 - 30만원/1인

신청마감: 2001년 9월 22일

등록절차:

1.	아래 양식을 작성하여 btc@bioinformatics.pe.kr로 발송

2.	선발이 된 경우 email로 등록비 입금구좌번호 및 기타 안내사항이 도착

3.	등록비 입금

4.	입금확인 email 도착

5.	등록완료

*아래 양식에서 꺽쇠괄호는 자동으로 처리하기 위해 필요하므로, 삭제를 하지 않을 것과, 또한 작성하실 내용 속에는 꺽쇠괄호를 사용하지 않을 것을 부탁드립니다. 그리고, 작성하는 내용은 제목과 제목 사이에 자유롭게 채우시면 됩니다.

*마지막에 있는 10개의 문제는 몇 가지 기초적인 사항을 체크하기 위한 것이므로, 부담없이 최대한 풀어서 보내주시기 바랍니다.

*등록비에 대한 세금계산서 발행이 필요하신 분은, 세금계산서 발행에 필요한 정보를 적어서 위의 주소로 email을 보내주시기 바랍니다. 세금계산서는 첫 강의 시간에 직접 전달해 드립니다.

*반드시 안정적인 email 주소를 가지고 있어야만 등록부터 시작해서 강의 참여까지 모든 과정이 가능하게 된다는 점을 유의하시기 바랍니다.

*아래는 기업체의 등록양식이며, 비영리기관, 대학원생 및 학부생은 강의 홈 페이지에서 해당하는 양식을 다운로드를 받아서 사용하시기 바랍니다.

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<Company Registration>

<1. 성명>

<2. email address>

<3. 수강장소>

대전(  )  서울(  )

<4. 소속 및 직위>

<5. 전공분야>

<6. 생물분야 전공인 경우 - 기수강한 수학/전산학/통계학 관련 과목에 대해 수강한 기관 및 과목명을 나열>

<7. 비생물분야전공인 경우 - 생물분야 과목들에 대해 수강한 기관 및 과목명 나열>

<8. 간략한 자기 소개 및 본 강의를 수강하려는 목적>

<문제 1. 한국인 10,000명 중에 한 명 꼴로 걸리는 것으로 알려진 어떤 질병이 있다. 이 질병의 유무를 검사하는 방법이 하나 있는데, 이 질병을 가진 사람에 대해서 검사를 하면 98%가 positive 결과가 나오며 (즉, 2%를 놓치게 된다.), 이 질병을 가지지 않은 사람에 대해서 검사를 하면 1%에 대해서 positive (즉, 잘못된) 결과가 나온다고 알려져 있다. 그런데, 지금 막 자신에 대한 positive 검사결과를 받아들고 고민에 휩싸여 있는 중이다. 자, 이제 고민만 하고 있지 말고 과연 자신이 이 질병에 걸렸을 확률이 몇 퍼센트일지 자세한 계산을 해보라.>

<문제 2. 몇 달 전에 발표된 인간 genome의 초안에 대해 매스컴에서 가장 부각시킨 내용은 아마도 인간 유전자의 갯수가 3만 개 남짓밖에 되지 않는다는 점일 것이다. 그전까지 생물학자들은 일반적으로 10만 개 정도일 것이라 생각을 해왔으며, 역사적으로 따져보면 이 10만이란 숫자는 어느 저명한 학자가 별 근거없이 했던 추정치가 이어져 내려온 것에 불과하다는 것을 알 수 있다. 하지만 초파리나 선충보다 사람의 유전자의 갯수가 그리 많지 않다는 점이, 한편으로 우리의 자존심을 자극함과 함께 과학적인 의문을 가져다 주게 된다. 이에 대해 나름대로 의견을 피력해 보라.>

<문제 3. 요즘은 각 가정이나 사무실에 흩어진 PC들이 대개 고성능이며 또한 인터넷에 연결되어 있다는 점으로 인해, 이 PC들이 사용되지 않고 있는 동안 대개 스크린 세이버의 형태로 다른 가치 있는 작업을 수행하도록 하는 프로젝트가 유행이다. 대표적인 예로, 외계생명체를 찾고자 하는 SETI@Home (http://setiathome.ssl.berkeley.edu)과 백혈병 치료제를 찾고자 하는 Intel Philanthropic Peer-to-Peer Program (http://www.intel.com/cure/) 등을 들 수 있다. 지금 자신이 관리하고 있는 다양한 사양을 가진 여러 대의 PC들 중에서 딱 한 대만을 택해서 이러한 프로젝트 중의 하나에 참여시키고자 한다. 어떤 사양을 가진 것이 좋겠는가? 그리고, 이때 선택된 PC의 소프트웨어적인 세팅을 어떻게 해두면 좋겠는가? 그리고, 이러한 프로젝트들의 공통점은 무언가 공익적이거나 공통의 관심사라는 점이다. 자발적인 참여를 유도하기 위해서는 사회적으로 당연히 이러한 면을 가지고 있는 것들이어야 할 것이다.  그렇다면, 전산적으로는 어떤 특징을 가진 것들이어야 할까?>

<문제 4. 사람은 전세계에 분포하고 있음에도 불구하고 다른 종에 비해서 유전적으로 상당히 homogeneous하다고 한다. 이렇게 된 원인에 대해서 나름대로의 의견이나 혹은 공부한 것이 있으면 간략하게 적어보라.>

<문제 5. 20개의 원소를 가진 집합의 모든 가능한 부분집합은 몇 개가 존재하는가?>

<문제 6. 갑돌이와 갑순이가 동전 던지기 내기를 했는데, 단순히 한 번의 앞뒤를 맞추는 것보다는 좀 더 복잡하게 해보고자 동전을 여러 번 던졌을 때 나오는 연속되는 3번의 순서를 맞추기로 했다. 물론 선택한 순서가 먼저 나오면 이기는 것이다. 용감한 갑돌이는 먼저 "앞면-앞면-앞면"을 선택했다. 이를 본 똑똑한 갑순이는 잠시 생각을 하더니 "뒷면-앞면-앞면"을 선택했다. 갑순이가 똑똑한 이유를 설명하라.>

<문제 7. 무언가를 순서대로 정렬을 해야 하는 일을 일상생활에서 가끔 접하게 된다. 예를 들어 한동안 모은 많은 수의 명함들을 이름에 대해 가나다순으로 정렬을 해야 한다고 하자. 그런데, 상당히 단순하고 우둔한 직원이 하나 있어서, 이 직원에게 효과적으로 이 작업을 수행할 수 있도록 작업명령서를 만들어야 한다고 하자. (이 직원은 가나다순에 대한 개념, 즉 한글 사전을 찾을 수 있는 능력은 있다고 가정하자.) 최대한 명료하고 짧으며 또한 효율적인 작업명령서를 만들어 보라.>

<문제 8. A, B, C 세 명의 천성적으로 우울한 사람들이 모여서 이야기를 나누고 있다. 이들 사이에는 다음과 같은 관계가 있다. A는 흥분이 되면 B를 덩달아 흥분시키는 편이고, 다시 B는 흥분하게 되면 A와 C를 둘 모두를 흥분시키는 편이나, C는 흥분이 되면 A를 오히려 주눅들게 만드는 편이다. 그리고, 이 세 사람은 상당히 민감한 성격의 소유자들이라서, 영향을 주는 다른 사람의 기분에 전적으로 반응을 한다고 하자. 또한 이들은 천성적으로 우울한 사람들이라 이야기를 나누는 동안에는 누군가 흥분을 시켜주지 않으면 기분좋은 상태를 유지하지 못한다고 하자. 어느 화창한 날 우연히 A, B 둘은 기분이 좋은 상태이고, C만 천성대로 우울한 상태에서 만나서 이야기를 나누기 시작했다. 한참 뒤에는 이 세 사람은 각기 결국 어떤 상태가 되겠는가? 적어도 한 사람은 기분이 좋은 상태로 헤어지기 위해서는 처음 만날 때 세 사람 각각이 어떤 기분으로 만난다면 이것이 가능하겠는가?>

<문제 9. NotI이라는 이름을 가진 제한효소가 있는데, 이 효소는 8개짜리 염기서열 "GCGGCCGC"을 인식하여 절단을 한다. 사람의 genome은 대략 각기 25% 씩의 A, C, G, T로 구성되어 있다. 만약 사람의 DNA가 단순한 무작위 서열이라고 가정하면, 이 제한효소를 사람의 DNA에 처리한 후에 얻어지는 DNA 조각들의 평균적인 길이는 대략 얼마인가? 그런데, 실제 사람의 DNA의 경우에는 처리결과 얻어지는 조각들의 평균적인 길이가 앞의 계산에서 얻어지는 것보다 훨씬 더 길다. 이의 가능한 이유를 간략하게 적어보라. 여기에서 물론 효소의 성능을 포함한 실험의 모든 점들은 완벽하다고 가정한다.>

<문제 10. 지구의 환경이 주기적이므로 생물체의 많은 활동 역시 주기적이다. 또한, 일반적으로 생물체는 정해진 번식기를 가지며, 이는 암수가 만나서 조합을 이루는 가능성을 높이는 역할도 하게 된다. 곤충들 중에서는 다년생인 것들이 있는데, 이 경우 번식 주기가 소수(prime number)가 되는 것을 흔히 볼 수 있다. 그 이유를 간략히 설명해 보라. 마지막으로, 2보다 큰 모든 짝수는 두 개의 소수의 합으로 나타낼 수 있음을 보여라.>

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