유전체 정보 연계 시스템 Genome InfraNet

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과제 정보

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프로젝트 고유번호 1711074384

과제 상세 정보

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과제 제목 후성유전체 데이터 분석 시스템 최적화 및 실용적 개방형 분석 시스템 개발
과제 설명 포스트게놈 시대를 맞이하여 차세대 염기서열 분석 기기의 발달로 다양한 실험 샘플로부터 대용량의 후성유전체 데이터가 생산되고 있음. - 후성유전체 빅 데이터의 생산 수준에 대응하는 맞춤형 분석 솔루션에 대한 수요가 급증하고 있으나 체계적인 분석 지원 시스템이 미흡함. - 최근 다부처 유전체 사업을 비롯하여 여러 개인 연구에서 생산되는 데이터의 맞춤형 분석 환경을 제공하고자 하는 필요성이 대두됨. - 1차 년도 목표는 국내외 생산 공개 후성유전체 빅 데이터 수집과 이의 통계적 분류 및 표준 후성유전체기준을 제시하고자 함. 1차 년도의 연구결과를 바탕으로 당해 연도에는 표준 후성유전체 분석 파이프라인 구축 및 최적화 및 시각화 표준 툴 제공을 목표로 함|다양한 후성유전체 관련 선행 연구 경험을 통하여 연구실 내 기구축된 분석 시스템인 FM (Five Modules)에 기반을 두어 아래와 같은 구체적인 연구 내용을 수행하였고 당해 연도에는 이를 기반으로 추가 연구를 수행하고자 함. FM은 multi-dimension analysis, multi-model system, multi-level visualization, multi-layer experiment, multi-disciplinary collaboration을 의미하는 5개의 모듈로 후성유전체 연구 인프라 구축의 핵심 요소임. - 전년도 연구내용 (1) 후성유전체 데이터 분석 프로젝트를 수행하는데 필요한 테스터 서버 확충 | (2) 국내외에서 생산된 공개 후성유전체 빅 데이터 (histone ChIP-Seq, protein ChIP-Seq, DNA methylation 데이터베이스)의 수집 | (3) 통계적 분류를 활용한 표준 후성유전체 데이터 기준 수립 | -당해 연도 연구내용 (1) 표준 후성유전체 데이터를 이용하여 개방형 분석 파이프라인 구축 및 최적화 | (5) 후성유전체 분석 결과물의 시각화(visualization)를 위한 표준 툴 제공 ||기술적 측면에서는 표준화된 후성유전체 빅 데이터 처리기술, 분석 파이프라인의 확립으로 후성유전체 연구의 걸림돌이었던 데이터 분석 문제가 해소되어 후성유전체 연구 저변이 확대될 것으로 기대됨 - 경제 산업적 측면에서는 후성유전체 분야 연구 선도 국가에 종속적이거나 모방하는 연구에서 벗어나 독자적인 연구체계를 갖추게 되어 후성유전체 데이터를 활용하는 진단 키트 개발 등의 시장 활성화를 유도할 수 있음.
과제 책임자 노태영 등록자 노태영
종명 Mus musculus데이터 형식 정보없음
등록기관 포항공과대학교공개일 2020-02-23

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연구목표 정보없음
연구내용 정보없음
연구효과 정보없음
한글 키워드 정보없음
영문 키워드 정보없음

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accession,
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Mus musculus 2020-02-23 정보없음 정보없음