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통합유전체 마커의 확장성과 정확도 향상을 위한 noncoding 분석과 딥러닝 방법 개발

작성자

관리자

조회수

139

등록일

2024-05-22

사업 정보
내역사업 시스템·인포메틱스사업
과제 기본정보
과제명 통합유전체 마커의 확장성과 정확도 향상을 위한 noncoding 분석과 딥러닝 방법 개발
과제고유번호 1711154837
부처명 과학기술정보통신부
시행계획 내 사업명
시행계획 내 사업유형 예산출처지역 대전광역시 사업수행지역 대전광역시
계속/신규 과제구분 신규과제
과제수행연도 2022 총연구기간 2017-05-25 ~ 2026-05-24 당해연도 연구기간 2022-01-01 ~ 2022-12-31
요약 정보
연구목표 대장암의 고차원 멀티오믹스 모델링을 위하여 조절체, 다양한 전사체 isoform, 전장유전체의 noncoding 영역에 대한 분석을 대장암 전이 모델, 딥러닝 기반의 vulnerability 및 신생항원 예측 모델, cell-free DNA 기반 딥러닝 진단 모델 등에 적용하여 시행하고, 이를 통하여 개발된 진단 플랫폼 및 치료타겟 발굴에 대한 기능적인 검...
연구내용 1. 대장암 전이 모델링 과정에 대한 단일세포 조절체 및 전사체 데이터를 통하여 암전이와 관련한 주요 바이오마커를 발굴함2. 대장암 전사체의 systematic한 분석을 통하여 새로운 isoform의 발견을 수행하고 Nanopore 시퀀싱 데이터 등을 이용하여 검증함 3. 전사체 isoform 및 전장유전체 데이터의 통합분석을 통해 homologous re...
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,신생항원,세포유리 DNA
위탁/공동여부 정보
단독연구 기업 대학 국공립(연)/출연(연) 외국연구기관 기타
기술 정보
연구개발단계 개발연구 산업기술분류
미래유망신기술(6T) BT(생명공학기술) 기술수명주기
연구수행주체 과학기술표준분류 생명 > 보건의료 > 의생명과학 > 오믹스학
주력산업분류 적용분야 건강
중점과학기술분류 과제유형
과제수행기관(업) 정보
과제수행기관(업) 정보 과제수행기관(업)명 한국과학기술원 사업자등록번호
연구책임자 소속기관명 한국과학기술원 사업자등록번호
최종학위 박사 최종학력전공 이학
사업비
국비 400,000,000 지방비(현금+현물) 0
비고