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NTIS 바로가기주관연구기관 | 가천대학교 Gachon University |
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연구책임자 | 이원융 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-02 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 교육부 Ministry of Education |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202200012766 |
과제고유번호 | 1345332524 |
사업명 | 이공학학술연구기반구축(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-10-13 |
키워드 | 활성-억제 표적.성분-표적 예측.네트워크 약리학.딥러닝.자기지도 학습.Activatory-inhibitory target.Compound-target interaction.Network pharmacology.Deep learning.Self-supervised learning. |
연구개발 목표 및 내용
최종 목표
본 연구는 ‘약물의 활성화 및 억제 표적 을 예측 할 수 있는 딥러닝 모델을 개발’을 목표로 함. 먼저 약물 전사체 데이터와 이 데이터에 대해 비지도학습으로 얻어진 클러스터를 이용하여 인공신경망을 사전 훈련시키는 자기지도 학습 과정을 수행함.
이후 사전 훈련된 인공신경망을 기반으로 유전자 변이(제거 및 과발현) 전사체 데이터로 약물의 활성 및 억제 표적을 동시에 예측 할 수 있는 인공신경망 모델을 훈련함.
전체 내용
* 인공지능 알고리즘 개발을 위한 데이터 수집 및 전처
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