초록

본 연구과제의 목적은 HPC(High Performance Computing) 및 데이터 기반의 질병 연구를 위한 분석 기술의 개발임. 이를 위해, 본 연구과제는 당해 연도에 다음과 같이 수행되었음.
○ 노인성 치매 대응을 위한 치매 데이터 네트워크 분석 기술 확보
○ 치매 발병 메커니즘에 대한 가상 실험을 위한 모델링 및 시뮬레이션 기술 개발
○ 치매 연구 지원 시스템 개발 및 확산
○ 감염병 대응을 위한 변이 및 확산 예측 기술 개발

Abstract ▼

Ⅳ. Results of the study
○ Research and development for the biological network analysis
-Development of the novel clustering and sub-network matching algorithms based on Spark platform (increase of clustering and sub-network matching execution time compared to MCL(134%) and PVF2(120%), respecti

Ⅳ. Results of the study
○ Research and development for the biological network analysis
-Development of the novel clustering and sub-network matching algorithms based on Spark platform (increase of clustering and sub-network matching execution time compared to MCL(134%) and PVF2(120%), respectively)
-Identification of essential genes(15 gene) that is related to Alzheimer's disease with the gene expression data

○ Biological network modeling and simulation
-Construction of the global gene regulatory network (13,141 node and 32,763 edge)
-Development of boolean simulation tool (increase of simulation performance compared to BoolNet up to 10 fold)

○ Development and application of the prototype analysis platform on network and genome data for Alzheimer's disease research
-Research on text mining algorithm with using CNN algorithm to extract biological entity(F-score: 78.03%) and relation(F-score: 38.8%)
-Collection of somatic mutation information (54 Alzheimer's disease brain sample)
-Development of the prototype analysis systems based on the big data processing platform with web interface (user’s satisfaction score: 91.2 points)

○ Development of the prediction techniques based on big data
-Gathering the opinions of the experts from organization, research institute, universities through opening a seminar for cooperation with influenza and virus team in NIH, a seminar for using big data with National Health Insurance Service, 2 seminars about influenza mutation analysis techniques based on experiments and disease prediction techniques using machine learning models
-Handle 2 new major consignment tasks using disease mutation and prediction core techniques
-Collecting big data on disease emergence and development of processing and visualizing platform

목차 Contents

• 표지 ... 1제 출 문 ... 3보고서 초록 ... 5요 약 문 ... 7Summary ... 11Contents ... 15목차 ... 16표목차 ... 18그림목차 ... 19제1장 연구개발과제의 개요 ... 27 제1절 목적 및 필요성 ... 27 1. 연구개발의 목적 ... 27 2. 연구개발의 필요성 ... 28 제2절 연구개발 과제의 목표 및 내용 ... 30 1. 연구개발 과제의 목표 ... 30 2. 연구개발 과제의 내용 ... 31 제3절 추진전략 및 방법 ... 33 1. 치매 데이터 네트워크 연구 및 바이오-메디컬 빅데이터 기반 연구 ... 33 2. 내·외부 사업과의 연계 협력 ... 35 제4절 기대효과 ... 37 1. 기술적 측면 ... 37 2. 경제적·산업적 측면 ... 37 3. 사회적 측면 ... 37제2장 국내외 기술 개발 현황 ... 39 제1절 국내 기술 개발 현황 ... 39 1. 빅데이터 분석 기반의 질병 연구 ... 39 제2절 국외 기술 개발 현황 ... 41 1. 빅데이터 분석 기반의 질병 연구 ... 41제3장 연구개발 수행 내용 및 결과 ... 49 제1절 생물학적 네트워크 분석기술 연구 개발 ... 49 1. 분산 환경 기반 네트워크 군집화 및 네트워크 탐색 ... 49 2. 네트워크 분석 기반 치매 바이오 마커 및 핵심 화합물 발굴기술 개발 ... 70 3. 치매 특이적인 패스웨이 분석을 위한 신호전달 네트워크 분석 ... 81 제2절 생물학적 모델링 및 시뮬레이션 기술 연구 개발 ... 87 1. 질병 원인 유전자를 유추하기 위한 네트워크 기반의 시뮬레이션 연구 ... 87 2. 질병 관련 타겟 유전자 확인을 위한 베이지안 네트워크 추론 및 구축 연구 ... 99 제3절 생물학적 데이터 수집 및 네트워크 구축 ... 108 1. 생의학 문헌 기반의 연구를 위한 바이오 텍스트 마이닝 ... 108 2. 치매 연구를 위한 대용량 유전체 및 오믹스 분석 기술 연구 ... 125 3. 치매 관련 대용량 유전체 데이터 생산 ... 137 제4절 연구지원 시스템 프로토타입 개발 및 활용 ... 153 1. 시스템 생물학 기반의 데이터 분석 연구를 위한 프로토타입 지원 시스템 개발 ... 153 2. 프로토타입 지원 시스템에 대한 전문가 및 이용자 만족도 평가 ... 165 3. 치매 세포모델 구축 및 검증을 통한 타겟 유전자/물질 확보 연구 ... 174 제5절 전염성 질병 변이 및 확산예측 기반기술 연구 ... 191 1. 질병 대응분야 관-연-학 전문가 포럼 운영 ... 191 2. 국내 공공데이터 활용 전염성 질병 확산예측 기술 개발 ... 196 제6절 전염성 질병 예측분석 플랫폼 구축 및 활용연구 ... 227 1. 질병 변이 및 확산 대응 의사결정 지원을 위한 HPC기반 시뮬레이션 환경 구축 ... 227제4장 목표달성도 및 관련 분야에의 기여도 ... 237 제1절 목표의 달성도 ... 237 1. 목표달성 내역 ... 237 2. 대표 성과 ... 238 제2절 관련분야에의 기여도 ... 242제5장 연구개발 결과의 활용계획 ... 243참 고 문 헌 ... 245끝페이지 ... 248