
案例:COVID-19 感染代謝異常 × COPD 遺傳風險機轉整合
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📅 活動日期| 114 年 11 月 27 日(四)
🕒 時間| 13:30 – 17:00
🏫 地點| 高雄醫學大學 國際學術研究大樓3樓 IR334電腦教室
👩💻 講師| Christine Hsiung 熊嘉妮 專案副理
📩 報名方式| https://forms.gle/vbHXjrCx3PLdUXHB6 (名額有限,額滿為止)
多體學資料整合為解析疾病機轉的核心工具。
本課程將系統性介紹 Ingenuity Pathway Analysis (IPA) 在 代謝體(Metabolomics) 與 基因體(GWAS / PRS / Meta-analysis)
數據整合中的實務應用,示範如何由分子層級變化推導疾病機轉與跨體學路徑關聯。
課程以兩篇高影響力人類研究為核心案例:
· Cell Metabolism (2022):探討 COVID-19 感染嚴重度與代謝失衡 的關聯,並示範如何以 IPA 建構免疫代謝網絡。
· Nature Genetics (2023):整合 多族群 COPD GWAS,解析基因位點對肺功能與呼吸疾病的調控路徑。
學員將學會如何將 差異代謝物與 GWAS 命中基因 透過 IPA 轉譯為生物機制模型,
並利用 Comparison Analysis 建立「急性感染代謝重編程」與「慢性呼吸疾病風險」之間的共通路徑與上游調控網絡。
🔹 IPA 功能與最新資料庫更新
– IPA 資料來源、分析邏輯與版本更新說明
🔹 案例研究(Human Studies)
i. 人類代謝體分析實務(Su et al., Cell Metabolism, 2022)
ii. GWAS 基因路徑解析(Shrine et al., Nature Genetics, 2023)
🔹 跨體學整合分析:Metabolomics × GWAS
– 差異代謝物與 GWAS 訊號之對應策略
– 建構跨體學生物網絡與調控路徑模型
🔹 報告生成與結果視覺化呈現
– Graphical Summary、Comparison Analysis 與 Network Layout
– 將分析結果轉化為可發表或臨床應用之機轉假說
Christine Hsiung 熊嘉妮 專案副理
擁有豐富多體學整合與生物網絡分析經驗,長期協助研究團隊以 IPA 進行轉譯醫學與臨床大數據解析。
教學風格實務導向,擅長把複雜分析流程拆解為可操作步驟,協助學員快速上手並能產出具生物意義之報告。
✅ 以高影響力人類研究為案例,強化實務操作與理論連結
✅ 聚焦代謝體與基因體之跨體學整合流程與解讀技術
✅ 實務示範:從資料輸入、路徑解析到上游調控與共通機制建立
· 具基礎代謝體 / 基因體 / 轉錄體分析經驗之研究人員
· 欲將 GWAS 與代謝體資料整合以探索疾病機轉之研究者
· 平台技術人員、博士生、研究助理
📞 洽詢窗口:
行政人員:洪志昌 技佐 分機:2370#25
中心主任:林英琦 主任 分機:2012