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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국기초과학지원연구원 Korea Basic Science Institute |
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연구책임자 | 김진영 |
참여연구자 | 유종신 , 이주연 , 윤성호 , 여명 , 박건욱 , 정회근 , 이현경 , 윤기나 , 황희연 , 김광회 , 강영묵 , 장인애 , 주윤하 , 고재경 , 박진영 , 윤재경 , 안현주 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2018-01 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO201800009883 |
DB 구축일자 | 2018-05-12 |
키워드 | 프로테옴.인공지능.기계학습.데이터분석.진단.Proteome.Artificial Intelligence.Machine Learning.Data Analysis. |
DOI | https://doi.org/10.23000/TRKO201800009883 |
연구의 목적 및 내용
프로테옴 분석에서 얻어진 질량분석 데이터의 효과적 분석과 활용을 위해 인공지능기법을 이용하여 프로테옴의 변화를 높은 감도로 측정할 수 있는 알고리듬을 개발하고 질환의 진단에 적용함.
연구개발성과
○ 프로테옴 질량분석데이터의 효과적 분석을 위한 인공지능 기반 알고리듬 개발
- 당단백질의 당쇄화 분석을 위한 분석 알고리즘 (IQ-GPA) 개발 [3극 특허 등록완료, 미국 9436797 (2016.09.16.)]
- 당단백질의 O-당쇄화 분석을 위한 분석 알고리즘 (O-GPA) 개발
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