1장 생명정보학의 범위와 분석 구조
분석의 목표와 산출물 정의
생명 데이터의 대표적 형태와 측정 방식
분석 파이프라인의 공통 단계
가정과 한계의 이해
오류의 유형과 해석의 위험
연구 질문을 분석 작업으로 변환하기

2장 생명 데이터의 표현과 파일 구조
서열 데이터의 구성 요소
발현 행렬 데이터의 구조
변이 데이터의 표현 방식
좌표계와 참조 기준의 차이
메타데이터의 역할과 관리
파일 무결성과 버전 관리의 기본 원칙

3장 참조 유전체와 주석 체계
참조 유전체의 개념과 구축 배경
염색체 좌표와 유전자 모델
전사체와 단백질 주석의 관계
ID 체계와 매핑 이슈
주석 버전 차이가 주는 영향
유전체 구간과 특징 정보의 표현

4장 서열 정렬의 기본 원리
정렬이 필요한 이유와 입력 조건
전역 정렬과 지역 정렬의 차이
유사도 점수와 갭 처리의 의미
정렬 품질을 판단하는 지표
중복과 다중 매핑의 개념
정렬 결과가 이후 단계에 미치는 영향

5장 시퀀싱 데이터 품질과 전처리
품질 점수의 의미와 분포
어댑터와 저품질 구간의 처리
오염과 혼입의 개념적 이해
샘플 간 비교를 위한 기준 맞추기
전처리 선택이 결과에 주는 영향
기록과 재현을 위한 입력 조건 고정

6장 변이 데이터의 생성과 해석 구조
변이의 종류와 발생 위치
변이 호출의 개념적 흐름
필터링 기준 설정의 논리
대립유전자 빈도와 신뢰도 해석
유전자 주석과 기능적 영향의 연결
샘플 수준과 집단 수준 요약 방식

7장 발현 데이터의 생성과 정규화
발현량 측정의 개념과 단위
카운트 기반 데이터의 특성
정규화가 필요한 이유와 기준
배치 효과의 개념과 점검 방법
차등 발현의 비교 구조 이해
결과 테이블의 핵심 필드 읽기

8장 기능 해석의 기본 프레임
유전자 집합 기반 해석의 목적
기능 범주와 경로 정보의 성격
배경 집합 선택의 논리
풍부도 계산의 개념적 구조
다중 검정 보정의 의미
결과를 과해석하지 않는 기준

9장 통계적 사고와 불확실성 다루기
가설과 검정의 역할
효과크기와 유의성의 구분
표본수와 변동성의 관계
상관과 인과의 구분
신뢰구간과 분산의 해석
재현성과 견고성의 판단 기준

10장 결과 정리와 보고의 구조
분석 산출물의 계층화 방법
그림과 표의 최소 구성 원칙
핵심 결과를 요약하는 서술 구조
품질 점검 결과의 포함 범위
가정과 한계를 문서에 반영하기
재현 가능한 결과 패키징의 기본 형태