모두의 바이오 : 모두와 함께 하는 바이오인포메틱스

스터디 정보

저희 모임은 강의식이 아닌 자신이 스스로 공부한 내용을 여러 사람과 공유하는 스터디 방식이며, 스스로 공부하고자 하는 열정을 꼭 준비물로 가지고 와 주시고, 열심히 발표를 해주시면 더욱 감사합니다.

후원사

KossLab : http://devlab.oss.kr/

공유폴더

https://drive.google.com/drive/u/0/folders/0B6bSLTlVnagfVHRXLWxkZTRLNDg

교재 정보

• 1. 바이오인포
     • 1. R 유전체분석 - http://genomicsclass.github.io/book/
     • 2. 고급바이오정보학 - 발표자에게만 따로 PPT 공유
• 2. 통계와 데이터마이닝
     • 1. (그림으로 이해하는) 닥터 배의 술술 보건의학통계 : http://book.daum.net/detail/book.do?bookid=BOK00017418229BA
     • 2. 어서와~ 머신러닝은 처음이지? : http://book.daum.net/detail/book.do?bookid=BOK00031821554YE
• 3. 딥러닝
     • 1. 모두의 딥러닝 : https://www.youtube.com/watch?v=BS6O0zOGX4E&list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm&index=1
     • 2. 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 : http://book.daum.net/detail/book.do?bookid=BOK00031872854YE

장소

1. 장소: 토즈 신촌본점 ( http://www.toz.co.kr/branch/main/index.htm?id=5 )
2. 매주 화요일, 저녁 7시 30분~10시
3. 시작: 2017년04월 04일

이전 스터디 자료

• 알바이오플러스 : https://github.com/biospin/R_Bio_Plus
• 알바이오 : https://github.com/biospin/R_Bio
• 빅바이오 : https://github.com/biospin/BigBio
• 딥바이오 : https://github.com/biospin/DeepBio

차후 스터디에 대한 고민

• 가칭 : elastic bio 또는 resilient bio
• 지금까지 스터디를 통해서 바이오 빅데이터를 처리/분석을 하기 위해서 빅데이터 시스템(하둡)과 슈퍼컴은 엄청난 비용과 노력에 대비 효과가 낮은 것으로 판단되고
• 여기 가지 상황에 따라 대응할 수 있는 유연한 방식이 빅데이터 시대에 더욱 필요할 것으로 생각됨.
• 유연한 대응에 필요한 서비스와 기술들을 활용할 수 있는 능력 배양이 필요.
• 주 내용
  • 클라우드 서비스(아마존웹서비스, MS 애저, 구글 클라우드) + 도커(www.docker.com) + GitHub 를 활용한 바이오인포
    • bio docker : https://github.com/BioContainers/containers
  • 베이지안 통계 + 강화학습
  • PR12 딥러닝 논문읽기 모임 : https://www.youtube.com/playlist?list=PLlMkM4tgfjnJhhd4wn5aj8fVTYJwIpWkS

Schedule

Part 1.

seq.	날짜	내용
1	2017. 4. 4	(바이오인포) R 유전체분석 : 525.6x: Visualization of genome scale data (Week 1)(김가경)
		(통계와데이터마이닝) 보건의학통계 - 1장 ~ 2장 두 군의 크기 비교 (채승완)
		(딥러닝) 모두의 딥러닝 - ML 01 ~ ML 02(김은영)
2	2017. 4.11	(바이오인포) R유전체분석 - Scalable genomic analysis
		(통계와데이터마이닝) 머신러닝 - 1장 거리의개념과MDS(장형석)
		(통계와데이터마이닝) 머신러닝 - 2장 Decision Tree(장형석)
		(딥러닝) 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 - 1장 헬로 파이썬
3	2017. 4.18	(바이오인포) R유전체분석 - Multi-omic data integration
		(통계와데이터마이닝) 보건의학통계 - 3장 ~ 4장 세 군 이상의 크기 비교
		(딥러닝) 모두의 딥러닝 - ML 03 ~ ML 04
4	2017. 4.25	(바이오인포) R유전체분석 - Fostering reproducible genome-scale analysis(김가경)
		(통계와데이터마이닝) 머신러닝 - 3장 ~ 4장 : knearest neighbors(장준규)
		(딥러닝) 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 - 2장 퍼셉트론(손준영)

Part 2.

seq.	날짜	내용
1	2017. 5. 2	(바이오인포) 고급바이오정보학 - 2강 Clustering in Health Big Data
		(통계와데이터마이닝) 보건의학통계 - 5장 ~ 6장 연속형 변수 사이의 선형관계 추정 (박지혜)
		(통계와데이터마이닝) 보건의학통계 - 5장 ~ 6장 연속형 변수 사이의 선형관계 추정 실습코드
		(딥러닝) 모두의 딥러닝 - ML 05 ~ ML 06
2	2017. 5.16	(바이오인포) 고급바이오정보학 - 3강. Classification in High Dimensional Data(김가경) , SVM Tutorial
		(통계와데이터마이닝) 머신러닝 - 5장 ~ 6장 : Neural Network(명충민)
		(딥러닝) 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 - 3장 신경망(임동조)
3	2017. 5.23	(바이오인포) 고급바이오정보학 - 4강. On the Association Analysis of CNV data(손준영)
		(통계와데이터마이닝) 보건의학통계 - 7장 생존율의 추정 및 군의 생존율 비교(라가영)
		보건의학통계 - 7장 생존율의 추정 및 군의 생존율 비교 실습
		(딥러닝) 모두의 딥러닝 - ML 07 ~ ML 08(김은영)
4	2017. 5.30	(바이오인포) 고급바이오정보학 - 5강. Genetic Population Analysis(지용기)
		(통계와데이터마이닝) 머신러닝 - 7장 : Time Series Analysis(장형석)
		(통계와데이터마이닝) 머신러닝 - 8장 : naive Bayes(장형석)
		(딥러닝) 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 - 4장 신경망 학습

Part 3.

seq.	날짜	내용
1	2017. 6.13	(바이오인포) 고급바이오정보학 - 6강. Network Analysis: Network Based Analysis of DNA Data (김가경)
		(통계와데이터마이닝) 보건의학통계 - 08장 이 여덟 가지만 더 알고 중급 통계(라가영)
		(딥러닝) 모두의 딥러닝 - ML 09 ~ ML 10(김은영)
2	2017. 6.20	(바이오인포) 고급바이오정보학 - 8강. Gene Discover I: Multiple Testing with FWER Control(지용기)
		(통계와데이터마이닝) 머신러닝 - 9장 ~ 10장 : Text Mining
		(딥러닝) 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 - 5장 오차역전파법
3	2017. 6.27	(바이오인포) 고급바이오정보학 - 9강. Gene Discover II: Multiple Testing with FDR Control
		(통계와데이터마이닝) 보건의학통계 - 9장 질병의 위험인자에 대한 연구 (라가영)
		실습코드
		(딥러닝) 모두의 딥러닝 - ML 11 ~ ML 12
4	2017. 7. 4	(바이오인포) 고급바이오정보학 - 10강. Prediction and Validation
		(통계와데이터마이닝) 머신러닝 - 11장 : Social Network Analysis (손준영)
		(통계와데이터마이닝) 머신러닝 - 12장 : Logistic Regression
		(딥러닝) 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 - 6장 학습 관련 기술들

Part 4.

seq.	날짜	내용
1	2017. 7.11	(바이오인포) 고급바이오정보학 - 11강. Application of Prediction Models: Clinical Trials for Biomarker-Driven Treatment Strategies
		(통계와데이터마이닝) 보건의학통계 - 10장 동일 개체에서 반복적으로 측정된 자료를 분석하는 방법
		(딥러닝) 모두의 딥러닝 - ML 13
2	2017. 7.18	(바이오인포) 고급바이오정보학 -12강. Structural Genomic Variation 1
		(통계와데이터마이닝) 머신러닝 - 13장 : Rule Based Classification
		(통계와데이터마이닝) 머신러닝 - 14장 : Support Vector Machine
		(딥러닝) 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 - 7장 합성곱 신경망(CNN)
3	2017. 7.25	(바이오인포) 고급바이오정보학 - 13강. Structural Genomic Variation 2
		(통계와데이터마이닝) 보건의학통계 - 11장 생존율에 영향을 미치는 위험인자에 대한 연구
		(딥러닝) 모두의 딥러닝 - ML 14
4	2017. 8. 1	(바이오인포) 고급바이오정보학 - 14강. Matrix Visualization for Biomedical Data
		(통계와데이터마이닝) 머신러닝 - 15장 ~ 16 장 : Genetic Algorithm
		(딥러닝) 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 - 8장 딥러닝
5	2017. 8. 8	(통계와데이터마이닝) 보건의학통계 - 12장 질병의 발생률에 대한 연구
		(통계와데이터마이닝) 보건의학통계 - 13장 두 치료법의 동등성, 비열등성을 검정하는 방법
		(통계와데이터마이닝) 머신러닝 - 17장 ~ 18 장 : Model Evaluation
		(논문읽기모임) PR-001: Generative adversarial nets by Jaejun Yoo

• "어서와~ 머신러닝은 처음이지?"책 19장이후는 다음 스터디에서 연결해서 진행하겠습니다.