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2024-05-22
내역사업 | 시스템·인포메틱스사업 |
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과제명 | 통합유전체 마커의 확장성과 정확도 향상을 위한 noncoding 분석과 딥러닝 방법 개발 | ||||
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과제고유번호 | 1711130542 | ||||
부처명 | 과학기술정보통신부 | ||||
시행계획 내 사업명 | |||||
시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
계속/신규 과제구분 | 신규과제 | ||||
과제수행연도 | 2021 | 총연구기간 | 2017-05-25 ~ 2026-05-24 | 당해연도 연구기간 | 2021-01-01 ~ 2021-12-31 |
연구목표 | 대장암의 고차원 멀티오믹스 모델링을 위하여 조절체, 다양한 전사체 isoform 및 전장유전체의 noncoding 영역에 대한 분석을 대장암 전이 모델, 딥러닝 vulnerability 예측모델, homologous recombination deficiency(HRD)을 비롯한 synthetic lethality 검출모델, cell-free DNA 분석, ... | ||
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연구내용 | 1. 대장암 전사체의 systematic한 분석을 통하여 새로운 isoform의 발견을 수행하고 Nanopore 시퀀싱 데이터 등을 이용하여 검증함 2. 대장암 전이 모델링 과정에 대한 단일세포 조절체 및 전사체 데이터를 통하여 주요 바이오마커를 발굴함3. 전사체 isoform 및 전장유전체 데이터의 통합분석을 통해 homologous recombinati... | ||
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 전사체, 조절체 및 noncoding 암 유전체 해석기술을... | ||
키워드 | 전사체,조절체,멀티오믹스,딥러닝,예측모델,취약점,상동재조합결핍,세포유리 DNA |
단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
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연구개발단계 | 개발연구 | 산업기술분류 | |
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미래유망신기술(6T) | BT(생명공학기술) | 기술수명주기 | |
연구수행주체 | 학 | 과학기술표준분류 | 생명 > 보건의료 > 의생명과학 > 오믹스학 |
주력산업분류 | 적용분야 | 건강 | |
중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
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연구책임자 | 소속기관명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 이학 |
국비 | 400,000,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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비고 |