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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국뉴욕주립대학교 SUNY Korea, State University of New York Korea |
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연구책임자 | 이슬 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2016-05 |
과제시작연도 | 2015 |
주관부처 | 미래창조과학부 Ministry of Science, ICT and Future Planning |
등록번호 | TRKO201700015000 |
과제고유번호 | 1711023062 |
사업명 | 신진연구자지원 |
DB 구축일자 | 2017-11-25 |
키워드 | 계산 약학.데이터 기반.멀티타깃 약.생물데이터 분석.약타깃 스코어.대용량 생물학데이터.생물네트워크 분석.체세포변이 정보.약 제안 시스템.Computation pharmacology.data driven.multi-target drug.bio-network analysis.drug-target score.bio-data scalability.Bio-graph analysis.somatic mutation profile.drug suggestion system. |
DOI | https://doi.org/10.23000/TRKO201700015000 |
□ 연구의 목적 및 내용
본 연구의 목적은 personalized multi-target drug suggestion system 구축에 필요한 다양한 bio-data analysis method들의 개발에 있다. 구체적으로 본 연구는 Genome-based personalized diagnosis 위한 genome analysis method 개발, multi-target drug suggestion 위한 scoring method와 빠른 logistic regression 방법론 개발을 하였다.
□ Purpose & contents
The output of the project is development of methods for personalized multi-target drug suggestion system. Through the project, we have developed several bio-data analysis methods that aid the drug suggestion system such that it allows for suggestion of a drug that can tar
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