Bagaimana para ilmuwan bisa mengetahui protein mana yang berubah pada kondisi penyakit tertentu? Jawabannya ada di proteomic analysis — pendekatan komprehensif untuk mempelajari ekspresi dan fungsi protein dalam skala besar menggunakan mass spectrometry (MS) dan bioinformatic tools. Course “Proteomic Analysis using Mass Spectrometry and Bioinformatic Tools” ini dirancang untuk membimbing peserta memahami seluruh alur kerja (workflow) analisis proteomik, mulai dari tahap eksperimental hingga interpretasi data biologis.

Di awal pembelajaran, peserta akan diperkenalkan pada konsep dasar quantitative proteomics, mencakup bagaimana ekspresi protein diukur serta prinsip kerja mass spectrometry dalam mendeteksi dan mengidentifikasi protein. Selanjutnya, peserta akan mempelajari bagaimana merancang eksperimen proteomik yang baik serta menyiapkan sampel secara optimal. Setelah itu, pembahasan berlanjut pada tahap data processing dan quality control, di mana peserta akan mengenal pipeline analisis data MS, mulai dari filtering, normalization, hingga validasi hasil.

Tahapan berikutnya akan berfokus pada differential expression dan statistical analysis, yaitu bagaimana membandingkan ekspresi protein antar kondisi biologis menggunakan pendekatan statistik yang tepat. Hasil analisis ini kemudian dihubungkan dengan konteks biologis melalui functional annotation dan biomarker interpretation, membantu peserta memahami makna biologis dari perubahan protein yang terdeteksi. Sebagai penutup, peserta akan mengikuti case study tentang penerapan nyata analisis proteomik untuk menemukan kandidat biomarker baru, memberikan gambaran langsung tentang bagaimana proteomik berperan dalam riset medis dan bioteknologi modern.

Diskon Rp 50.000 bagi INBIO Student! Cukup cantumkan nomor member Anda di notes saat registrasi, dan langsung membayar dengan harga Rp 200.000

- Introduction to Quantitative Proteomics
- Experimental Design and Sample Preparation
- Data Processing and Quality Control
- Differential Expression and Statistical Analysis
- Functional Annotation and Biomarker Interpretation
- Case study: Proteomic Analysis for Biomarker Discovery