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다온비에스는 혁신적이고 검증된 솔루션 발굴에 최선을 다하여
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38
Webinar
[DNAGenotek 웨비나] A deep dive into optimizing results from saliva-derived DNA
타액 DNA 활용을 통한 유전체 분석의 최적화 및 HLA 매칭 정확성 극대화 DNA Genotek Inc.에서 주관하는 이번 웨비나에서는 타액에서 추출한 DNA를 사용하여 genotyping, microarrays, high-throughput 시퀀싱 등 다양한 유전체 분석에 적용할 때의 장점과 최적화 전략에 대해 심도 있게 논의할 예정입니다. 타액 기반의 DNA 샘플링과 분석 방법이 어떻게 유전자 연구의 효율성을 높일 수 있는지, 그리고 실제 응용 사례로서 Malaysian Stem Cell Registry에서의 경험을 통해 줄기세포 이식에서 HLA 매칭의 정확성을 어떻게 향상시킬 수 있는지를 소개해 드릴 예정입니다. 웨비나 주제:신뢰할 수 있는 타액 샘플을 위한 전처리 과정의 최적화품질 관리 조치: DNA 수득율, 무결성 및 품질을 평가하는 방법 및 관리 기준구강 샘플링의 도전과제 및 해결책: 다양한 샘플 수집 방법 비교, DNA 추출의 최선의 방법, 일반적인 추출 방법과의 호환성, downstream 애플리케이션을 위한 DNA의 준비, 혈액 샘플과의 비교, 메뉴얼 및 자동 추출 워크플로우의 효율성Malaysian Stem Cell Registry에서의 사례 연구: 타액 DNA를 사용한 HLA 매칭의 정확성을 극대화하는 방법, MSCR의 목표와 프로토콜, 그리고 데이터 수집 및 분석 방법연자소개: Mike TayebSenior R&D ManagerProduct and Application SupportDNA Genotek Inc. Masita Arip, MD, MPATHCenter Head and Consultant PathologistMicrobiology and ImmunologyAllergy and Immunology Research CenterInstitute for Medical ResearchNational Institutes of HealthMinistry of Malaysia
2024-08-29
종료
37
Workshop
[ 10x-pert Data Analysis Workshop: Advanced Course] 공간전사체 분석 워크샵 (8월 20일, 21일) 등록마감
10x Genomics 분석 전문가로부터 배우는 "공간 전사체 분석 워크샵"을 개최합니다.공간 전사체학이 종양 미세환경, 신경학 연구 등 다양한 분야에서 점점 더 중요한 도구로 자리 매김함에 따라, 연구자들은 데이터 분석을 통해 복잡한 생물학을 이해하기 위해 많은 노력을 기울이고 있습니다. 이번 워크샵에서는 암 연구에서 세포 유형과 유전자 발현의 공간 프로파일링을 촉진하기 위해 싱글 셀 전사체 데이터와 Visium CytAssist for FFPE, Visium HD 및 Xenium In Situ 데이터를 통합하는 방법에 중점을 둡니다. 10x 소프트웨어를 사용하여 공간 데이터를 처리하고 분석하는 방법을 배우고, 다른 분석툴을 활용해 싱글 셀 데이터를 Visium CytAssist 데이터 및 Visium HD 데이터와 통합하여 세포 유형을 해독하고, 싱글 셀 데이터를 Xenium 데이터와 통합하여 유전자 패널에 포함되지 않은 유전자에 대한 RNA 분포를 예측하는 방법도 익히게 됩니다.최신 공간 전사체학 기술을 활용하여 연구의 깊이를 더하고자 하는 연구자 분들의 많은 참여를 바랍니다. 워크샵 개요이번 공간 전사체 분석 워크샵은 동일한 내용으로 서울과 대전에서 진행됩니다. 워크샵 신청시, 교육 받고자 하는 장소를 선택할 수 있습니다. [서울: 접수마감]2024년 8월 20일 (화) 09:30am-15:30pm서울성모병원 별관 1층 빅데이터 실습실 1206호인원: 30명 (선착순 마감, 연구실당 2명으로 제한)참가자 혜택: 점심 제공지원: 가톨릭대학교 다형성연구소, BK21, 기초의학사업추진단 [대전:접수마감]2024년 8월 21일 (수) 12:30-17:30pm한국생명공학연구원 (KRIBB) KOBIC동 3층 교육실인원: 50명 (선착순 마감, 연구실당 3명으로 제한)참가자 혜택: 다과 및 음료 제공지원: KOBIC 찾아오시는 길찾아오시는 길 강사진 소개 Quy Xiao Xuan Lin, PhDSenior Scientist, Applied Bioinformatics10x Genomics Joy, Eunshil JeongSenior Field Application Scientist10x Genomics ※ 컴퓨터 요구사양(System Requirements)서울과 대전 모두 실습실 컴퓨터를 사용합니다.만약, 개인 노트북으로 참가하고자 하는 분들은 아래 컴퓨터 요구 사양을 충족해야 하며, 실습에 활용할 Loupe Browser와 Xenium Explorer를 사전에 설치해 주시길 바랍니다. ☞ Loupe Browser 설치 가이드 및 다운로드 ☞ Xenium Explorer 설치 가이드 및 다운로드 (1) Windows Windows 10 (64-bit) or later4GB RAMSSD storage highly recommendedUpdated video/display drivers recommended100% scaling display setting recommended (2) mac OS macOS 10.15 (Catalina) or later4GB RAMSSD storage highly recommendedDefault display settings recommended (1) Windows Windows 10 (64-bit) or later16GB RAMSSD storage highly recommended (2) mac OS macOS 10.15 (Catalina) or later16GB RAMSSD storage highly recommended 신청방법등록 페이지에서 신청서 작성 후 제출 (https://workshop.daonbs.online/)등록 후 다온비에스 담당자로부터 "참가 확정 이메일"을 받은 분에 한하여 참석 가능문의처: (주)다온비에스, Tel. 02-575-6227
2024-08-20 ~ 2024-08-21
종료
36
Webinar
[DAON] 10x Genomics Xenium Prime 5K 출시-Xenium Prime 5K 및 연구결과 소개
(주)다온비에스에서 주관하는 웨비나에 초대합니다.질병의 공간적 맥락에 대한 새로운 통찰을 얻기 위해서는 심도 깊은 분석과 광범위한 분석을 모두 갖춘 접근법이 필요합니다. 심도 깊은 분석은 각 유전자에 대한 최대한의 정보를 제공하며, 광범위한 분석은 더 많은 유전자에 대한 분석을 통해 생물학의 전체적인 그림을 제공합니다. 새로운 Xenium Prime 5K pan tissue & pathways 분석법은 5,000개의 유전자에 대해 초정밀 단일 세포 공간 이미징을 통해 이러한 심도 깊은 분석과 광범위한 분석을 동시에 얻을 수 있게 해줍니다.이번 다온비에스 웨비나는 6월 26일 10x Genomics APAC에서 진행한 웨비나 중 Xenium Prime 5K 분석법에 대한 내용을 쉽게 이해할 수 있도록 준비하였습니다. 다온비에스가 주관하는 이번 웨비나에서 Xenium Prime 5K 분석법의 특징 및 성능을 경험해 보십시오. 관심 있으신 분들의 많은 참여 바랍니다.Xenium Prime 5K 분석법의 특징고감도 및 고특이성: Xenium Prime 5K Panel은 전문가가 엄선한 5,000개의 유전자로 구성되었으며, 각 전사체에 대해 뛰어난 신뢰성을 제공합니다. 이는 연구자가 데이터의 정확성과 재현성을 극대화할 수 있게 합니다.빠른 분석 속도: 한 번의 실행으로 최대 472 mm²(슬라이드당 236 mm², 한 번에 2개의 슬라이드)의 조직을 단 6일 만에 분석할 수 있습니다. 이는 연구자들이 신속하게 데이터를 확보하고 분석할 수 있도록 도와줍니다.다양한 조직 유형 지원: 간편하고 조직 비의존적인 샘플 준비 워크플로우를 통해 다양한 조직 유형을 동일한 절차로 분석할 수 있습니다. 이는 연구자에게 유연성과 효율성을 제공합니다.연자소개 Explore like never before with 5,000-gene panels on Xenium 유지숙/Jisuk You다온비에스, Field Application Specialist
2024-07-24
종료
35
Webinar
[10x Genomics] Transforming target discovery and cancer drug development leveraging large spatial transcripto…
공간 전사체(spatial transcriptomics)는 질병 조직에서 종합적인 정보를 추출할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 환자들은 유방암이나 폐암 같은 동일한 진단을 받더라도 개별 질병의 특성이 크게 다를 수 있습니다. 그러나 환자 샘플과 데이터의 한계로 인해 각 환자의 고유한 질병을 완전히 이해하기는 어렵습니다.공간 전사체는 아주 작은 크기의 환자 샘플로부터 세부 정보를 제공하여 암 연구에 혁신적인 변화를 가져올 수 있습니다. 이를 통해, 환자 개개인에 맞춘 정밀한 통찰을 제공하고, 공간적 세포 이질성을 규명할 수 있습니다. 이러한 방대한 데이터는 암 연구를 혁신하여 개별 환자의 특정 문제와 중요한 분자 표적에 보다 집중된 접근을 가능하게 합니다. Xenium 및 Visium과 같은 기술은 대규모 공간 전사체의 가능성을 보여주며, 다양한 응용 분야에 걸쳐 광범위한 데이터를 제공합니다. 특히, 이 데이터는 세포 수준에서 질병을 이해하고 새로운 치료 타겟을 발견하는 데 도움이 됩니다.이번 웨비나에서는 다음과 같은 내용을 다룰 예정입니다.타겟 약물 전달의 혁신: 고해상도 유전자 발현 데이터를 활용한 종양 독성 문제 해결 및 약물 작용 메커니즘 시뮬레이션약물 개발에 인공지능(AI) 통합: 단일 세포 및 공간 전사체학의 대규모 세포 아틀라스데이터를 처리하여 정확한 예측과 통찰 제공약물 개발 패러다임의 전환: 광범위한 공간 전사체 데이터와 AI 기능을 활용하여 전통적인 약물 개발 과정을 효율화연사 소개 Hongyoon Choi, MD, PhD Chief Technology OfficerPortrai Inc.
2024-07-04
종료
34
Workshop
[KOBIC Workshop] 제 48회 차세대 생명정보학 교육 워크샵-Spatial genomics 데이터 분석
<참고> KOBIC에서 진행하는 Spatial Genomics 데이터 분석 워크샵이 많은 분들의 관심 덕분에 조기에 신청이 마감되었습니다! 국가생명연구지원정보센터(KOBIC)에서 주관하는 본 교육은 10x Genomics의 Spatial genomics을 활용한 유전체 데이터 정보 분석에 필요한 최신 이론과 실습을 포함하고 있습니다. 본 교육을 통해 다양한 종류의 유전체 데이터에 대한 이해와 분석 능력을 향상시키기를 기대하며, 관심 있는 분들의 많은 참여 부탁드립니다.개요일시 : 2024년 7월 11일 (목) 오후 1시~ 오후 5시강사 : 다온비에스 유지숙, 10x Genomics 정은실 장소 : 대전광역시 유성구 과학로 125 한국생명공학연구원 KOBIC동 3층 교육실준비물 : 별도 자료 없음교육 인원 : 선착순 50명신청 방법네이버 폼 수강신청서 작성 후 제출수강신청서 : https://naver.me/GgPdaToC문의 사항 : 국가생명연구자원정보센터 윤자현 (moong@kribb.re.kr)교육 내용Session 1. 10x Genomics 분석 원리 및 도구 소개Session 2. 10x Genomics 분석 실습유의 사항신청 후 불참하려는 분은 꼭 이메일로 알려 주십시오. 사전 통보 없이 불참하신 분들은 향후 KOBIC 교육 신청 시 불이익을 받을 수 있습니다.효율적인 교육 환경을 마련하기 위해 수강 인원을 50명으로 제한하여 진행합니다. 향후 8월 중으로 Spatial Genomics 데이터 분석에 대한 중급 과정을 추가로 진행할 예정입니다. 많은 관심 부탁드립니다. (일정 추후 공지)교육 일정 시간 내용 13:00 – 13:50 Single-cell 분석 원리 및 Cloud 소개 14:00 – 14:50 Spatial platform 분석 원리 및 도구 소개 15:00 – 15:50 Loupe browser 실습 16:00 – 16:50 Spatial analysis 실습
2024-07-11
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