Transcript Biomedical Informatics

Information
이름 : 성 민 동
학번 : 2008133056
지도 교수 : 김 주 한 교수
특성화 기간 : 2012.12.26 – 2013.2.25
실습 기관명 : 서울의대 정보의학실
시스템 바이오 정보의학 국가핵심연구센터
www.snubi.org
특성화 기간 : 2012.12.26 – 2013.2.25
Objective
Expectation/Selection
Why here?
Interested in Computer Science before entering college of medicine.
Medicine + Computer Science → Biomedical Informatics
Go abroad? Domestic?
There are two famous centers in biomedical informatics in Korea : SNUH, KAIST
With Medicine… Finally, SNUH.
What I expected?
What is Biomedical Informatics?
Which tools and methods are used in this field?
The future of the the field.
Apply to medicine
People who majoring in Biomedical informatics
Experience - Workshop
Experience – Seminar / J.club
Seminar
Every Mondays and Wednesdays
The chance for each people’s research topic
The most impressive things..
Adverse Drug Effects
COPD RNA seq data
Healthpro
EMR system
J.Club
Every Saturdays
interesting things in Biomedical Informatics fields
NCRC seminar
All members’ presentation
All members’ own paper
RA - microarray
1.0
TCGA – Gastric cancer and Her2
Cluster Dendrogram
0.0
0
500
60
30
P value = 0.30
N = 124, events = 14
1000
1500
GSM304444
GSM304393
GSM304386
GSM304433
GSM304400
GSM304428
GSM304423
GSM304389
GSM304414
GSM304401
GSM304416
GSM304396
GSM304417
GSM304388
GSM304427
GSM304398
GSM304410
GSM304441
GSM304387
GSM304437
GSM304429
GSM304399
GSM304412
GSM304413
GSM304392
GSM304385
GSM304432
GSM304431
GSM304436
GSM304418
GSM304426
GSM304391
GSM304409
GSM304419
GSM304421
0.2
40
50
0.4
Height
70
0.6
80
GSM304440
GSM304425
GSM304402
GSM304411
GSM304443
GSM304422
GSM304430
GSM304438
90
0.8
100
RED – HER2 amplification
BLUE – HER2 del or normal
2000
dl
hclust (*, "complete")
Gout - Medication
Kawasaki – Echo data
400
300
Drug
300
Narcaricin
Feburic
Narcaricin+Zyloric
200
Visit.A.M
DrugYear
Zyloric
200
Feburic+Zyloric
Feburic+Narcaricin
100
100
0
190519321938194219441946195719601961196219651971197719801982198319841985198619871988198919901991199219931994199519961997199819992000200120022003200420052006200720082009201020112012
rownames(Visit.A.M)
0
2005
2006
2007
2008
2009
Year
2010
2011
2012
Results
What I learned…
Tools for Data Analysis(Programming Languages)
R(Statistic program)
Python Programming
Concepts of Translational Bioinformatics
Cancer Genomics(TCGA, cBio)
Personal Genomics(Pharmacogenomics, GWAS …)
NGS
Approach to open data
Concepts of Medical Informatics
EMR
Results
Pros.
자율적이다.
한 사람이 한 주제를 다루고 사람들이 많아서 다양한 주제를 접할 수 있다.
연구실이 체계화 되어 있다.
서울대 인턴쉽 프로그램과 병행이 가능하다.
Cons.
자기가 알아서 챙겨서 해야 한다.
사교성이 필요하다.
컴퓨터를 잘 해야 한다.
Feedback
Translational Bioinformatics의 education material이 PLOS ONE에 출간되었다.
한 번 읽어보면 자세히 설명되어 있어 이 분야에 대해서 개념이 잡히게 된다.
그리고 자기가 한번 해 보고 싶은 것을 가져가서 해보면 도움이 많이 될 듯 하다.
Conclusion
진짜 많은 것을 배울 수 있는 시간이었다.
연구 뿐만 아니라 연구실 시스템 등도 많이 배운 것 같아 나중에 의사가 되었을 때
피가 되고 살이 될 지식을 쌓은 시간 들이었다.
또한 이 분야에서 일하는 사람들을 많이 만나게 되어 나중에 collaboration을 할 수
있을 것 같다.