환영합니다!

우리 그룹 홈페이지에 오신 것을 환영합니다. 우리는 전장 유전체, 단일 세포 체학, 공간적 체학 등 최신 실험 기법들로 생성된 데이터를 다양한 머신 러닝 및 확률적 도구들을 활용하여 분석하고 가공하여 이전에 밝혀지지 않았던 새로운 생명정보를 발굴해내는 연구를 합니다.

저희 연구실에 오시려면 일단 연구 인턴을 고려해 보시는 편이 좋습니다. 기본 조건은 다음과 같습니다:

• 부산대학교 학부 졸업 가능 수준의 영어 수준을 갖추고 있거나 있을 예정이어야 함 (TOEIC 700 이상 또는 그와 동등한 수준)
• 파이썬 언어로 코딩이 가능해야 함

연구 인턴을 지원해보고 싶으신 경우 혹은 생명정보학 분야 진학 관련 상담을 원하시는 경우 제 연구실로 찾아오시거나 이메일 보내주시기 바랍니다.

인턴 과정을 마치고 나서 대학원 진학을 희망하시는 분들은 부산대학교 유전체데이터과학전공 (K-Genome) 또는 정보융합공학과 의생명융합전공으로 진학하게 됩니다. 연구실 석/박사과정으로 선발되신 분들에게는 등록금을 100% 지원해 드리며, 추가로 생활비 또한 보조해 드립니다.

우리는 생명과학 관련 전공 외에도 컴퓨터과학, 데이터과학, 확률 및 통계이론, 물리학, 수학 등 다양한 배경을 지닌 학생들을 선발에 고려합니다. 관심 있으신 분들의 많은 지원을 바랍니다.

주요 연구 주제

1. 단일 세포 수준에서의 공간적 체학 (spatial omics) 셀 타입 분석

현재 새로이 각광받고 있는 분야인 공간 전사체학 (spatial transcriptomics) 은 기존에 불가능했던 생물 조직 (tissue) 내 공간적인 셀 타입 분석을 가능하게 하는 새로운 지평을 열었으나, 이미징된 생물 조직 상에서 각각의 세포를 구분하여 segmentation하는 일은 여전히 쉽지 않은 과제로 남아 있습니다. 이것을 극복하기 위해 우리는 cell segmentation 없이 셀 타입을 분석할 수 있는 도구인 SSAM을 최초로 개발하였고, 이를 기반으로 새로운 머신 러닝 기법들 및 확률적 도구들을 활용하여 다양한 인간 장기를 이해하려 합니다. 특히 우리는 인간/생쥐의 뇌의 공간적 구조를 단일 세포 수준에서 이해해보려 하는 시도를 하고 있으며, 이를 위해 독일 Berlin Institute of Health, 미국 Allen Institute for Brain Science 등 세계 최고 수준의 선도그룹들과 연계하여 연구를 진행하고 있습니다.