생물정보학과 신약개발

강좌 소개

수업내용/목표

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.
1. 생물정보학의 정의와 역사에 대해 설명할 수 있다.
2. 생물정보학에서의 데이터 관리 및 분석 방법을 설명할 수 있다.
3. 생물정보학을 활용한 신약개발 기법을 설명할 수 있다.

맛보기 영상

강좌 운영 계획

**강의계획서**
주차	주차명	차시	오픈일정
1	생물학 데이터베이스	데이터베이스	22. 12. 28.
		서열 데이터베이스
		구조 데이터베이스
2	인공지능	인공지능 개요	23. 1. 4.
		기계학습
		딥러닝
3	생물정보학	생물정보학이란?	23. 1. 11.
		신약 개발
		생물정보학과 신약개발에의 응용
4	서열분석1	서열	23. 1. 18.
		치환행렬
		서열 정렬
5	서열분석2	다중 서열 정렬	23. 1. 25.
		BLAST
		PSSM과 PSI-BLAST
6	단백질 구조(1)	단백질 구조 결정법	23. 2. 1.
		단백질 구조와 접힘
		단백질 구조 예측
7	단백질 구조(2)	단백질 구조 정렬	23. 2. 8.
		단백질 구조와 기능
		단백질 설계
8	중간시험		23. 2. 15.
9	소형 분자 신약	구조 기반 신약 개발	23. 2. 22.
		약물 분자 구조 분석
		분자 도킹
10	시스템 생물학	단백질 네트워크	23. 3. 1.
		생물학 경로 모델링
		시스템 생물학과 그 응용
11	항체	면역학 기초	23. 3. 8.
		항체 치료제 개발과 항체 인간화
		인공지능과 항체 개발
12	비항체 치료제	T-세포 면역과 치료제의 면역원성	23. 3. 15.
		인공지능을 활용한 T-세포 에피토프 예측
		T-세포 에피토프 제거를 통한 면역원성 제거
13	백신	감염병과 백신	23. 3. 22.
		항원 선정과 면역학 데이터베이스
		에피토프 예측과 백신 설계 기법
14	분자 동역학	분자 동역학 기초	23. 3. 29.
		분자 동역학 실습
		분자 동역학 분석 및 응용
15	기말시험		23. 4. 3.

강좌운영팀 소개

교수자

최윤주 교수 교수: 현) 전남대학교 의과대학 부교수; 전) 서울대학교 기초과학연구원 연구조교수; The University of Oxford. 통계학과 구조생물정보학 전공(Dphil); E-mail: k-mooc@jnu.ac.kr

강좌지원팀

정현석 조교: 의과대학 미생물학교실; E-mail: k-mooc@jnu.ac.kr

강좌 수강 정보

이수/평가정보

이수/평가정보
과제명	퀴즈	중간고사	기말고사
반영비율	60%	20%	20%

※ 총 60% 이상 점수 획득 시, 이수증을 발급받을 수 있습니다.

강좌 수준 및 선수요건

이 강의는 전공심화 수준으로 구성되어 있습니다. 융합교과의 성격읠 띄고있기때문에프로그래밍과 생화학 등에 대한 약간의 기초지식이 있음을 전제로 진행되나 필수사항은 아닙니다.

교재 및 참고문헌

강의 교재는 별도로 강좌 내에서 제공되고 있습니다.

JNUk: JNUk_20 생물정보학과 신약개발