과제 상세정보
목록통합유전체 마커의 확장성과 정확도 향상을 위한 noncoding 분석과 딥러닝 방법 개발
작성자
관리자
조회수
139
등록일
2024-05-21
사업 정보
| 내역사업 | 시스템·인포메틱스사업 |
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과제 기본정보
| 과제명 | 통합유전체 마커의 확장성과 정확도 향상을 위한 noncoding 분석과 딥러닝 방법 개발 | ||||
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| 과제고유번호 | 1711105319 | ||||
| 부처명 | 과학기술정보통신부 | ||||
| 시행계획 내 사업명 | |||||
| 시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
| 계속/신규 과제구분 | 계속과제 | 이전연도 과제번호 | 1711081561 | ||
| 과제수행연도 | 2020 | 총연구기간 | 2017-05-25 ~ 2026-05-24 | 당해연도 연구기간 | 2020-01-01 ~ 2020-12-31 |
요약 정보
| 연구목표 | 대장암의 고차원 멀티오믹스 모델링을 위하여 단백질 영역이 아닌 noncoding 영역을 단일세포 조절체 기반으로 발굴하고, 나아가 예후예측 마커 및 환자별 취약점 유전자에 기반한 치료타겟 발굴을 위한 시스템적 계산모델 개발을 수행함 | ||
|---|---|---|---|
| 연구내용 | 현재 protein-coding mutation으로 대장암 예후예측 마커 발굴이 불가능한 상황에서 noncoding 지역으로 대상을 확장하여 전사조절 기능성이 높은 noncoding 돌연변이들을 발굴하고, 대장암 특이적인 단일세포 ATAC-seq 조절체 데이터를 생산 분석하여 이들의 유전자 타겟과 작용기작을 규명함. 주요 noncoding 돌연변이 발굴을... | ||
| 기대효과 | 현재 암의 재발과 치료제에 대한 반응성 예측용 분자 마커가 전무한 대장암에 대한 우수한 마커 set 및 계산모델 개발을 통하여 대장암의 정밀의료 실현을 앞당기고, 암 유전체학 전반에 대한 원천기술 점유를 통하여 다른 암으로의 확장을 기대할 수 있음.본 연구팀에서 학술적인 성과를 보유하고 있는 noncoding 암 유전체 해석기술을 임상에 적용함으로써 해당 ... | ||
| 키워드 | 논코딩 돌연변이,멀티오믹스,기계학습,딥러닝,취약점 | ||
위탁/공동여부 정보
| 단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
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기술 정보
| 연구개발단계 | 기초연구 | 산업기술분류 | |
|---|---|---|---|
| 미래유망신기술(6T) | BT(생명공학기술) | 기술수명주기 | |
| 연구수행주체 | 학 | 과학기술표준분류 | 생명 > 보건의료 > 의생명과학 > 오믹스학 |
| 주력산업분류 | 적용분야 | 건강 | |
| 중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
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| 연구책임자 | 소속기관명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
| 최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 이학 |
사업비
| 국비 | 400,000,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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| 비고 | |||