초록 ▼

□ 연구개요
· 최근 급격한 환경 변화 등에 의한 감염 매개체의 서식 확대와 감염원의 전파 확산은 기대되지 않은 광범위한 지역에서의 질환 발생을 야기
· 과거에 비해 감염성 질환 관련 유전체 정보가 많이 축적되어 있고, 체계적 분석이 가능해짐에 따라 대용량 데이터에 적용 가능한 분석 알고리즘 및 예측 기법 탐색
· 대용량으로 축적되어 있는 유전체 데이터로부터 나타난 패턴을 비교, 분석할 수 있도록 데이터베이스를 구축하고, 분석 모델링 연구
· 후성유전학적 정보 기반으로 바이러스 감염에 대한 분석을 수행함으로써

□ 연구개요
· 최근 급격한 환경 변화 등에 의한 감염 매개체의 서식 확대와 감염원의 전파 확산은 기대되지 않은 광범위한 지역에서의 질환 발생을 야기
· 과거에 비해 감염성 질환 관련 유전체 정보가 많이 축적되어 있고, 체계적 분석이 가능해짐에 따라 대용량 데이터에 적용 가능한 분석 알고리즘 및 예측 기법 탐색
· 대용량으로 축적되어 있는 유전체 데이터로부터 나타난 패턴을 비교, 분석할 수 있도록 데이터베이스를 구축하고, 분석 모델링 연구
· 후성유전학적 정보 기반으로 바이러스 감염에 대한 분석을 수행함으로써 바이러스 감염의 감수성 차이가 개인별로 차이가 발생하는지 연구하고, 감염성 질환 관리에서 유용하게 이용될 수 있는 결과 정보를 제공

□ 연구 목표대비 연구결과
· 데이터 연계성과 확장성 고려한 DB 구성 및 유전정보 파싱 과정을 통해 바이러스 감염 연구를 위한 유전 정보 데이터베이스(SFTSV Databank) 구축
· 빅데이터 기반 바이러스 유전체 분석 기법 개발을 위해 바이러스성 매개 감염병 연구의 생명정보학(bioinformatics) 동향 분석, 신종 인수공통감염병 발생 예측 관련 연구 등을 수행하고, 바이러스 감염 연구에 있어서 필요한 특성 이해 및 예측 알고리즘 정보를 분석 기법 개발에 활용
· 서열 간의 evolutionary distance를 분석하는 distance method로 알려진 JC(Jukes-Cantor), K2P(Kimura 2-Parameter), GTR(General Time-Reversible) 활용 방안 연구
· DNA methylation 정보를 포함하는 DMDB(DNA methylation Database)를 구축하고, 이를 활용한 바이러스 감염 연구 진행
· 후성유전학적 요인에 대한 분석결과를 바이러스 감염에 대한 감수성 차이 분석에 반영하여 전파 위험성이 높은 지역이나 집단 특성을 파악하고, 감염 위험 예측을 위한 분류 기법 탐색
· 생물정보학적 기법을 기반으로 대용량의 바이러스 감염 질환 관련 데이터를 효과적으로 분석할 수 있고, 후성유전학적 데이터와 함께 연구하기 위한 전산학적 파이프라인 (computational pipeline) 개발

□ 연구개발결과의 중요성
· 바이러스 감염에 대한 생물정보학적 분석 연구로 다각적 예측 근거 제공 및 후속 응용연구 지원
· 새로운 분석 기법 개발 및 수학적 알고리즘 연구를 통해 예측력을 향상시키고 감염 가능성에 관한 유용 정보 제공
· 바이러스 감염 관련 빅데이터를 활용함으로써 시뮬레이션에서 다룰 수 있는 변수를 다양화하여 효율적인 관리 체계 구축 지원
· 국내 감염병 연구의 질적 향상과 향후 연구 범위 확대에 시스템적 효율성을 부여함으로써 국내에서 더욱 유의해야 할 바이러스 감염 질환의 예방 및 대응 방안 제시를 위한 연구역량 강화에 기여
· 생물학적 데이터뿐만 아니라 여러 환경적 요인에 관한 정보를 포괄적으로 다룰 수 있는 빅데이터 분석 기술력 강화로 감염성 질환에 대한 연구 인프라 제시

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 5
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 8
• 4. 참고문헌 ... 9
• 5. 연구성과 ... 10
• 대표적 연구실적 ... 14
• 끝페이지 ... 29