1 Introduction
1.1 강의 개요
- 목표: 생물 데이터 분석을 위한 R 사용법과 (Rstudio, Tidyverse, Bioconductor 포함) 프로그래밍 기술을 습득함
- 장소: 코빅 3층 전산교육장(1304호)
- 강사: 한국생명공학연구원 합성생물학전문연구단 김하성
- 연락처: 042-860-4372, haseong@kribb.re.kr
- 강의자료: https://greendaygh.github.io/kribbr2022/
- 강의관련 게시판: https://github.com/greendaygh/kribbr2022/issues
1.2 강의 계획
- (05.19, 13:30~17:30) [R/Rstudio] 사용법 및 데이터 구조
- (05.26, 13:30~17:30) [R/Rstudio] 프로그래밍 기초
- (06.09, 13:30~17:30) [R/Tidyverse] 데이터 분석 기초
- (06.16, 13:30~17:30) [R/Tidyverse] 데이터 분석 중급
- (07.07, 13:30~17:30) [R/Tidyverse] 데이터 가시화
- (07.14, 13:30~17:30) [R/Tidyverse] 데이터 가시화 활용
- (08.04, 13:30~17:30) [R/Bioconductor] 바이오 데이터 분석 기초
- (08.11, 13:30~17:30) [R/Bioconductor] 서열 비교 및 계통 분석
- (09.01, 13:30~17:30) [R/Bioconductor] 지놈 스케일 바이오 데이터 분석
- (09.15, 13:30~17:30) [R/Bioconductor] NGS 데이터 소개 및 통계 기초
- (10.06, 13:30~17:30) [R/Bioconductor] NGS 기반 Differentially Expressed Genes 분석
- (10.20, 13:30~17:30) [R/Bioconductor] NGS 기반 Gene Set Enrichment Analysis
1.3 참고 자료
- R 홈페이지
- Rstudio 홈페이지
- Bioconductor
- R 기본 문서들
- R ebooks
- Cheat Sheets
- RStudio Webinars
- Shiny
- Hadley github
- R for Data Science
- Using R for Introductory Statistics by John Verzani
- Free version of 1st Edition
- Second edition
- Bioinformatics Data Skills by Vince Buffalo
- Introductory Statistics with R by Dalgaard
- Modern Statistics for Modern Biology
- bios221
- Annotation Workshop 2021
- CSAMA 2022
- RNA-Seq CSAMA 2022
- Annotation_Resources 2015
- Sequence analysis
- 일반통계학 (영지문화사, 김우철 외)