| 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 |