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NTIS 바로가기주관연구기관 | 계명대학교 KeiMyung University |
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연구책임자 | 김기석 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
연구관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202200014884 |
과제고유번호 | 1711147559 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-11-09 |
키워드 | 유해금속.기계학습.예측모델.복합노출.Hazardous metal.in silico.Machine learning.Prediction model.Concomitant exposure. |
연구개요
○ 본 과제는 인구집단의 건강을 위협하는 주요 유해금속인 납, 카드뮴, 비소의 복합노출이 인구집단의 건강에 미치는 영향을 정량적으로 예측·평가하기 위한 독성예측모델의 개발을 최종 목표로 설정
○ 세부적인 연구목표인 개별 유해금속의 물리화학적 특성 분석, 유해금속의 개별 및 복합 노출에 따른 유전자발현 양상 규명, 유해금속의 노출에 대한 in silico 독성예측모델 도출, 개발된 독성예측모델의 검증, 국내외 DB를 바탕으로 예측모델의 고도화를 달성하기 위해 연구를 수행함
연구 목표대비 연구결과
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