이 수업은 유전체 데이터 연관성 분석(genetic association study)을 목적으로 하며 고급통계분석 모델을 활용하여 질병 관련 유전체 및 마커를 선별하는 방법을 학습한다. 주로 penalized regression 통계분석 모델들을 다룰 예정이며 기초 이론에 대한 설명과 R 패키지를 활용한 실습을 병행한다. 주요 분석모델로는 고차원 유전체 데이터 분석에 가장 많이 사용되는 lasso와 elastic-net, 그리고 유전체 그룹 및 genetic pathway를 선별하는 group lasso를 포함하고 있다. 또한 유전체 네트워크를 활용한 network-based regularization, 유전체의 개별 효과와 그룹 효과를 동시에 고려하는 sparse group lasso와 group exponential lasso에 대해서도 간략하게 소개한다. 수업에서 사용하는 데이터는 breast cancer 관련 gene expression 데이터와 ovarian cancer 관련 DNA methylation 데이터이다. Penalized regression 통계분석 모델들을 활용하여 각각 breast cancer 관련 genes와 ovarian cancer 관련 CpG sites 및 genes를 선별하는 R 실습을 진행한다.