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NTIS 바로가기주관연구기관 | 대구경북과학기술원 Daegu Gyeongbuk Institute of Science and Technology |
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연구책임자 | 김혜린 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2019-01 |
과제시작연도 | 2017 |
주관부처 | 교육부 Ministry of Education |
등록번호 | TRKO201900026738 |
과제고유번호 | 1345261529 |
사업명 | 이공학학술연구기반구축 |
DB 구축일자 | 2020-09-12 |
키워드 | 빅데이터.짧은 염기서열.분자진단.머신러닝.특이성.완전한.딥러닝.소프트웨어. |
□ 연구개요
오늘날 생물학, 의학 등의 학문 분야와 병원, 제약회사 등의 산업 분야에서 연구·진단·치료제 개발을 위해 가장 보편적으로 사용하는 생물학적 실험·분석을 위해서는 소프트웨어 기술을 이용하여 짧은 염기서열(short oligonucleotide)을 설계·예측하는 것이 필수적으로 필요로 한다. 방대한 규모의 DNA/RNA 서열 데이터로 인해 종래의 소프트웨어들은 휴리스틱(heuristic) 방식의 알고리즘들을 사용하고 있거나 시행착오(try-and-error) 기반의 수작업 방식을 사용하고 있고, 이로 인해 짧은 서열의
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