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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국과학기술원 Korea Advanced Institute of Science and Technology |
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연구책임자 | 최정균 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-01 |
과제시작연도 | 2019 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202000003886 |
과제고유번호 | 1711081561 |
사업명 | 바이오.의료기술개발(R&D) |
DB 구축일자 | 2020-07-29 |
키워드 | 논코딩 돌연변이.염색질 3차구조.기계학습.딥러닝.통합유전체.Noncoding mutation.3D chromatin structure.Machine learning.Deep learning.Integrative genomics. |
□ 연구의 목적 및 내용
대장암 prognosis / predictive 마커의 확장성을 대폭 향상시키기 위하여 단백질 영역이 아닌 noncoding 영역을 조절체 기반으로 발굴하고, 나아가 예측 능력의 정확도 향상을 위하여 딥러닝을 통한 통합유전체 기반 시스템적 멀티마커 발굴 및 계산모델 개발을 수행함
□ 연구개발성과
◯ 현재 protein-coding mutation으로 대장암 예후예측 마커 발굴이 불가능한 상황에서 noncoding 지역으로 대상을 확장하여 prognosis, predictive mark
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