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NTIS 바로가기주관연구기관 | 건국대학교 KonKuk University |
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연구책임자 | 김성환 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-03 |
과제시작연도 | 2019 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100001511 |
과제고유번호 | 1711084981 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2021-06-12 |
키워드 | 딥러닝.유전체 데이터.데이터 시각화.통계학습.빅데이터.데이터 통합.개인 맞춤 의학.다중 유전체 데이터.환자 세분화. |
연구개요
의생명정보학의 발전과 함께 유전체 데이터 생산기술이 급속도로 발전 되었으며, 이것과 더불어 임상 및 유전체 데이터의 종류와 양이 천문학적인 규모로 증대되고 있다. 최근에는 분석 목적에 최적화된 다수 데이터의 저장, 탐색, 통합 방법이 특정 질병 유전자 탐지 방법론에 중점적인 요소로 부각되고 있다. 임상정보뿐만이 아닌 유전체 정보를 통합적으로 고려하여 주요 질병 세부 분류를 하는 등의 실제 의생명학의 난제를 해결하는데 커다란 공헌이 예상되며, 의생명 분야의 차기 중, 장기 연구 주제로서 지속적인 관심이 예상된다. 또한
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