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트랙과 문서

바이오인포매틱스120

생물통계학28

BioKnowledge 개념19

00BioKnowledge Concepts 읽기 안내 01GISTIC은 반복되는 SCNA를 어떻게 요약하는가 02Organoid를 이해하는 법 — 3차원 세포 모델의 가능성과 한계 03GATK Best Practices를 읽는 법 — 변이 분석 pipeline의 입력과 출력 04Genetic Testing Registry를 읽는 법 — 검사 검색과 임상 판단 사이 05유전형과 표현형은 어떻게 연결되는가 — NGS 결과를 임상 맥락으로 읽는 법 06ATAC-seq — 열린 염색질을 직접 본다는 말의 범위 07SKAT — 희귀변이를 하나씩 보지 않는 이유 08Driver Mutation — 반복 출현과 기능적 기여를 구분하기 09AlphaFold — 예측 구조의 confidence를 읽는 법 10CRISPR/Cas9 — 절단 뒤에는 DNA repair가 있다 11qPCR CNV — 상대정량이 copy number가 되기까지 12PacBio SMRT — 긴 read와 HiFi를 같은 말로 쓰지 않기 13UK Precision Medicine — cohort, project, health service 구분하기 14Broad MPG — 큰 데이터보다 협업 구조를 읽기 15Companion Diagnostics — biomarker test와 치료제 label의 결합 16PharmCAT — report가 처방 결정이 되기 전 17AnnotSV — annotation과 임상 분류 사이 18Immune Checkpoint — 면역의 브레이크를 푼다는 뜻

노벨상 시리즈125

BioKnowledge 이야기1

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