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NTIS 바로가기주관연구기관 | 경북대학교 KyungPook National University |
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연구책임자 | 정인욱 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2021-12 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200016883 |
과제고유번호 | 1711132113 |
사업명 | 포스트게놈다부처유전체사업(과기부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-11-22 |
키워드 | 다중오믹스.기계학습.플랫폼.소프트웨어.생물정보학.네트워크.시각화.암.multi-omics.machine learning.platform.software.bioinformatics.network.visualization.cancer. |
□ 연구개발 목표
본 연구에서 공개된 다양한 암종의 대규모 다중오믹스 데이터를 통합하고 분석이 가능한 기계학습 기법을 개발하여 분석하고자 함. 이를 위해 아래와 같이 구체적인기법들을 개발하고 다중오믹스 데이터에 적용하여 얻은 분셕결과의 활용이 가능한 공개플랫폼을 구축하고자 함.
◯ 이질적이고 고차원적인 다중오믹스는 데이터임
1. 각 오믹스 특성에 맞춘 전처리 기법 개발
2. 전처리된 다중오믹스 데이터의 통합을 위한 기술 개발
◯ 다중오믹스 통합분석 기법 개발
1. 비음수텐서분해기법을 개발 및 기존 범
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