본 강좌는 AI foundation 모델의 기본 개념과 오믹스 데이터 분석 응용을 하루 과정으로 다룬다. 오전에는 genomic language model (gLM)의 개념, 학습 데이터, 표현학습 원리, 변이/서열/오믹스 데이터 응용을 소개하고, Google Colab을 이용하여 사전학습 모델 활용과 결과 해석 흐름을 실습한다.

오후에는 single-cell foundation model의 배경과 single-cell RNA-seq 데이터 표현, 세포 타입 및 세포 상태 해석, annotation과 perturbation 분석 등 주요 활용 사례를 다룬다. 이어서 Colab 기반 실습을 통해 공개 단일세포 데이터와 사전학습 모델을 활용한 분석 절차를 경험한다.

수강생은 foundation model이 오믹스 및 단일세포 데이터에서 어떻게 활용되는지 이해하고, 실제 연구에 적용 가능한 분석 흐름과 해석상의 주의점을 익히는 것을 목표로 한다.