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NTIS 바로가기주관연구기관 | 국립암센터국제암대학원대학교 National cancer Center Graduate School of Cancer Science and Policy |
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연구책임자 | 김지미 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-05 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 교육부 Ministry of Education |
등록번호 | TRKO202200010242 |
과제고유번호 | 1345333698 |
사업명 | 이공학학술연구기반구축(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-10-26 |
키워드 | 머신러닝.식이 패턴.세포대사 조절 마커 유전자.주요 암종.알고리즘.Machine learning.Dietary pattern.Marker genes of cell metabolism.Common cancer types.Algorithm. |
ㅇ 연구개발 목표 및 내용
- 최종 목표
우리나라 주요 암종별 세포대사 작용 기전의 마커 유전자 발현에 관여하는 주요 식이 패턴 요인을 발굴함. 머신러닝 기술을 활용하여 암종별 맞춤 식이 패턴 분류 및 예측 알고리즘을 개발하고 고위험군의 최적 예방과 암 환자의 효율적인 식이요법 관리를 위한 실용적인 자료를 구축함
- 전체 내용
암 종류에 따라 세포대사(탄수화물/단백질/지질/핵산)에 관여하는 마커유전자의 종류 및 기능은 특이성과 다양성을 나타냄. 단일 식품과 영양소는 서로 상호 연관되어 있고, 강력한 식이 전체의
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