서문 2

PART 01
생명의 정보학 BIOINFORMATICS OF LIFE
CHAPTER 01 ｜ 생명의 정보학 11
CHAPTER 02 ｜ 바이오 빅데이터와 개인 유전체 시대의 개막 28
CHAPTER 03 ｜ 질병 유전체와 개인 유전체 데이터의 해석 46
CHAPTER 04 ｜ 약물 유전체학 60
CHAPTER 05 ｜ 유전체 분석 신기술 75
CHAPTER 06 ｜ 바이오뱅크 89

PART 02
생명의 정보 네트워크 NETWORK BIOLOGY AND NETWORK MEDICINE
CHAPTER 07 ｜ 모티프, 온톨로지, 패스웨이, 네트워크 분석 109
CHAPTER 08 ｜ 인공지능 신약개발 125
CHAPTER 09 ｜ 염기서열 모티프와 유전자 발현 조절 분석 138
CHAPTER 10 ｜ 유전자 온톨로지와 생물학적 패스웨이 분석 174
CHAPTER 11 ｜ 생물학적 네트워크 분석 200

PART 03
RNA 기능유전체학 TRANSCRIPTOMICS AND FUNCTIONAL GENOMICS
CHAPTER 12 ｜ 마이크로어레이 데이터와 유전체 발현 분석의 이해 219
CHAPTER 13 ｜ 마이크로 RNA 데이터 분석의 이해 238
CHAPTER 14 ｜ non-coding RNA 데이터 분석의 이해 249
CHAPTER 15 ｜ 유전체 발현 데이터 분석 실습 270
CHAPTER 16 ｜ 유전자 온톨로지와 생물학적 패스웨이 지식의 활용 299
CHAPTER 17 ｜ 유전자집합 분석과 예후아군의 예측 320
CHAPTER 18 ｜ 마이크로 RNA 발현 분석 344

PART 04
DNA 유전체 변이형과 표현형 분석 SNPS, GWAS AND CNVS, INFORMATICS FOR GENOMIC VARIANTS
CHAPTER 19 ｜ 인간 유전체 다형성의 이해 363
CHAPTER 20 ｜ 유전체 다형성, GWAS와 PRS 분석 378
CHAPTER 21 ｜ 희귀질환 유전체 데이터 분석 393
CHAPTER 22 ｜ 농업, 육종, 그리고 데이터 406
CHAPTER 23 ｜ SNP과 약물유전체 데이터베이스 활용 416
CHAPTER 24 ｜ 전장유전체 연관분석 실습 431
CHAPTER 25 ｜ 복제수변이 데이터 분석 449

PART 05
메타유전체 및 후성유전체 데이터 분석 METAGENOME AND EPIGENOME, BASIC DATA ANALYSIS
CHAPTER 26 ｜ 후성유전체학 467
CHAPTER 27 ｜ 마이크로바이옴과 메타유전체 478
CHAPTER 28 ｜ 마이크로바이옴 데이터 분석 491
CHAPTER 29 ｜ 후성유전체 데이터베이스 및 분석 도구 518
CHAPTER 30 ｜ 후성유전체 데이터 분석 534

부록 553
A R을 이용한 기초 데이터 분석 연습 555
B Virtualbox 설치 588

글을 마치며 600