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NTIS 바로가기주관연구기관 | 광주과학기술원 Gwangju Institute of Science and Technology |
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연구책임자 | 남호정 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2018-11 |
과제시작연도 | 2017 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200003235 |
과제고유번호 | 1711059474 |
사업명 | 개인기초연구(미래부) |
DB 구축일자 | 2022-06-25 |
키워드 | 데이터마이닝.약물예측.기계학습.유전자 맟춤형 약물.네트워크 시뮬레이션. |
□ 연구개요
○ 제안하는 연구에서는 기계학습 방법론과 대사네트워크 시뮬레이션을 이용한 신규 약물 후보 예측 기술을 개발함
○ 연구개발의 구체적 목표는 다음과 같음:
- 질병별 멀티오믹스 통합을 위한 데이터베이스 설계 및 구축
- 유전자 변이 및 분자 발현 데이터 속성을 반영한 약물 후보 예측 방법론 개발
- 유전자, 약물 빅데이터 분석 기술 개발
- 약물 후보 예측 기계학습 모델 개발
- 질병 특이적 대사 네트워크 구축
- 질병 특이적 약물 후보 효과 시뮬레이션
□ 연구
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