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연합인증

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신약개발 빅데이터 플랫폼 및 기계학습 기반 예측 솔루션 구축 및 검증
Drug Discovery Big Data Platform & Machine Learning-based Prediction Solution Construction and Validation 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 경상대학교
GyeongSang National University
연구책임자 이근우
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2020-01
과제시작연도 2019
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202100001764
과제고유번호 1711083466
사업명 바이오.의료기술개발(R&D)
DB 구축일자 2021-06-19
키워드 신약설계.빅데이터.인공지능.머신러닝/딥러닝.분자모델링.CADD.Big Data.AI.Machine Learning/ Deep Learning.Molecular modeling.

초록

한국화합물은행에서 보유한 신약연구개발데이터를 축적하여 활용함으로써, 신약연구개발 시간과 예산을 절약할 수 있는 기계학습 시스템을 위한 데이터 공유 플랫폼을 구축, 이렇게 구축된 신약개발 데이터플랫폼을 공개형으로 운영하여 다수의 신약 연구자가 이를 활용하여 신약개발속도 향상 및 연구 효율성을 제고

(출처 : 요약서 3p)

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 제 출 문 ... 2
  • 보고서 요약서 ... 3
  • 요약문 ... 4
  • 목차 ... 5
  • 1. 연구 개발 과제의 개요 ... 6
  • 1-1. 연구개발의 개요 ... 6
  • 1-2. 연구개발 대상의 국내·외 연구/기술 수준 및 시장현황 ... 10
  • 1-3. 연구개발의 필요성 및 중요성 ... 12
  • 2. 연구수행내용 및 성과 ... 14
  • 2-1. 연구수행내용 ... 14
  • 가. 빅데이터 기반 신약개발 플랫폼 개발 ... 14
  • 나. 머신러닝 기반 QSAR 모델 생성 시스템 구축 ... 26
  • 다. 후보물질 발굴을 위한 in silico ADME/Tox 예측 모델 개발 및 구축 ... 41
  • 라. 인공지능 기반 플랫폼을 활용한 POC용 선도물질 도출 ... 43
  • 마. 빅테이터 ž 인공지능기반 신약개발 플랫폼 홈페이지 구성 및 서비스 제공 ... 51
  • 2-2. 연구개발 성과 ... 60
  • 3. 목표 달성도 및 관련 분야 기여도 ... 65
  • 3-1. 연구 목표 ... 65
  • 3-2. 연구목표 달성여부 ... 69
  • 4. 연구개발 결과의 활용방안 및 기대효과 ... 71
  • 4-1. 연구개발 결과의 활용방안 ... 71
  • 4-2. 연구개발 결과의 유지보수 ... 71
  • 4-3. 연구개발 결과의 기대효과 ... 72
  • 5. 참고 문헌 ... 73
  • 끝페이지 ... 73

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참고문헌 (25)

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