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NTIS 바로가기주관연구기관 | 서울대학교 Seoul National University |
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연구책임자 | 김수진 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2018-11 |
과제시작연도 | 2017 |
주관부처 | 교육부 Ministry of Education |
등록번호 | TRKO201900026387 |
과제고유번호 | 1345269822 |
사업명 | 개인기초연구(교육부) |
DB 구축일자 | 2020-09-05 |
키워드 | 빅유전체 분석.딥러닝.생물정보학.아프리카 소 유용형질 및 진화적 지역 적응성.SNP 패턴 모델링.우위유전지표.대규모 데이터 분석.유전적변이.종 특이적 발현 형질. |
□ 연구개요
유전체 분석 연구는 미래유망 분야로 전 세계적으로 주목받고 지속적 성장이 예상되는 연구분야로 2025년에는 약 211억 달러 이상의 시장 규모를 전망하고 있다. 이에 동물 유전체 연구 분야 역시 대규모 유전체 데이터 수집, 분석 및 활용 등을 위한 유전체 분석 선도 기술 확보를 위한 노력이 전 세계적으로 진행되고 있다. 본 연구는 기계학습 기법 중 최신 딥러닝 기술을 이용한 아프리카 토착 소 포함 다양한 소품종의 대규모 유전체 데이터 연구를 위한 새로운 유전체 분석법을 개발한다. 이를 통해 아프리카 수면병 저항성을
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