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NTIS 바로가기주관연구기관 | 경상대학교 GyeongSang National University |
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연구책임자 | 강양제 |
참여연구자 | 전호휘 , 우동우 , 이예진 , 박진화 , 박하림 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2021-02 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 농촌진흥청 Rural Development Administration(RDA) |
등록번호 | TRKO202100009844 |
과제고유번호 | 1395063125 |
사업명 | 차세대바이오그린21(R&D) |
DB 구축일자 | 2021-09-18 |
키워드 | 인공지능.유전형 Encoding.AI.PPI.Genotype encoding.Genome selection. |
유전체선발 및 표현형 예측 모델 작성을 위한 기반 알고리즘 및 필수 유전체, 전사체, 대사체, 후성유전체 데이터 베이스 구축 그리고 PPI 예측을 통한 작물 유전체 Encoding 전략 확보
(출처 : 요약서 3p)
Purpose&Contents
Developing PPI network of soybean based on AI trained by previously reported interacting gene pairs to encode genotypes into HubType. The HubType would provide better estimate of quantitative phenotypes as it may contain epistatic information.
Results
· HubType encoding
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.