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통합 딥러닝-생물정보학 기반 암줄기세포의 PGC1-α & Mito-QC Axis 분석을 통한 Next-Generation 항암치료 기술 개발
Development of Next-Generation cancer control technology through the analysis of PGC1-α & Mito-QC Axis of Cancer Stem Cells based on Integrated Deep-Learning Bio-informatics 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 연세대학교
Yonsei University
연구책임자 기현정
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2020-03
과제시작연도 2019
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202100001329
과제고유번호 1711088454
사업명 개인기초연구(과기정통부)(R&D)
DB 구축일자 2021-06-12
키워드 암줄기세포.확산자 활성 수용체 감마 과산화소체 보조활성체 1 알파.마이토콘드리아 품질관리.딥-러닝 기반 임상정보학.항암-대사 바이오마커.차세대 암제어 기술.

초록

□ 연구개요
본 연구의 최종 목표는 종양의 성장 및 전이의 핵심으로 판단되는 암줄기세포의 PGC1-α & Mito-QC 의 상관관계 이해함으로써, 인공지능적 분기기술인 딥-러닝 기반 생물정보학을 통합 활용하여 항암-대사 바이오마커 발굴(원천성과1) 및 차세대 암제어 기술(원천성과2)을 개발 하고자 함
1. PGC1-α & Mito-QC 에서의 암줄기세포 특이적 OXPHOS 대사 제어능력 확인
2. 분자생물학적 지식 기반한 next generation 항암-대사 표적 발굴
3. PGC1-α & Mito-QC 의

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
  • 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 4
  • 3. 연구개발결과의 중요성 ... 7
  • 4. 참고문헌 ... 7
  • 5. 연구성과 ... 8
  • 끝페이지 ... 8

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참고문헌 (25)

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