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유전정보를 이용한 정밀의학연구에서 다중블록 및 다중그룹자료의 차원축소 및 시각화 방법 연구
Dimensional reduction and visualization of multiblock and multigroup data for precision medicine with genetic information 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 을지대학교
Eulji university
연구책임자 박미라
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2020-03
과제시작연도 2019
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202100000801
과제고유번호 1711084283
사업명 개인기초연구(과기정통부)(R&D)
DB 구축일자 2021-06-05
키워드 다중블록 다중그룹.잠재적 합성변수.지도학습.차원축소.독립성분분석.정밀의학.

초록 ▼

○ 연구개요
본 과제에서는 3차년에 걸쳐 다중오믹스자료의 분석을 위한 차원축소 및 시각화 방법을 연구하였다. 1차년도의 내용은 iterative pruning 기법을 이용한 유전적인 집단구조분석법이다. 유전적으로 서로 다른 부모집단을 구성하고 있는지 탐색적으로 알아보기 위한 방법으로서 독립성분분석을 반복적용하여 부모집단의 수를 정의하고 개체를 적절히 할당하는 방법을 개발하였다. 2차년도에는 다중오믹스자료에서 볼수 있는 다중블록형태의 데이터 분석을 위한 방법을 연구하였다. 변수군집과 잠재적 합성변수를 이용하여 차원축소를 하고 이

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
  • (1) 최종연구목표 ... 4
  • (2) 연차별 연구목표와 범위 ... 4
  • 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 4
  • 3. 연구개발결과의 중요성 ... 14
  • 4. 참고문헌 ... 15
  • 5. 연구성과 ... 16
  • 대표적 연구실적 ... 20
  • 끝페이지 ... 36

참고문헌 (25)

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