• Title/Summary/Keyword: 오믹스

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Cancer driver gene using multi-omics data and biological network information (멀티 오믹스 데이터 및 생물학적 네트워크 정보를 이용한 드라이버 유전자 분류)

  • Jeong-Ho Park;Kyuri Jo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.490-492
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    • 2023
  • 시퀀싱(sequencing) 기술의 발달로 다양한 오믹스(omics) 데이터의 축적과 인공 지능 기술의 발달로 인하여 다양한 드라이버 유전자 분류기법이 제안되어왔다. 최근에는 암 데이터가 대용량으로 축적되며 기계 학습 기반의 다양한 기법들이 활발히 제안되었다. 특히 다양한 오믹스 데이터를 결합한 고차원 데이터에서 높은 정확도를 확보하기 위한 시도가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 멀티 오믹스와 네트워크 관련 특징을 기반으로 암의 증식 및 발생에 중요한 역할을 하는 드라이버 유전자를 분류하는 딥러닝 모델을 제시한다. 또한 The Cancer Genome Atlas(TCGA) 데이터를 통해서 모델 학습 후 기존 통계 및 머신러닝 기반 기법과 비교하여 성능이 개선되었음을 확인하였다.

회원사 소개 - 중소중견기업편 - 시크제네시스(SeqGenesis)

  • 한국식품연구원
    • Bulletin of Food Technology
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    • v.26 no.4
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    • pp.344-348
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    • 2013
  • 시크제네시스(SeqGenesis)는 2011년 7월 설립된 대전소재 생물정보분석 전문기업으로, 국가 연구기관에서 다수 미생물, 인간, 동물, 식물에 대한 오믹스 통합 데이터베이스 및 생물정보 분석 플랫폼 개발, 영양유전체 연구지원 시스템 구축, 분석알고리즘 개발 등 다양한 생물정보분석에 대한 경력을 가진 전문연구원으로 구성되어 있다. 현재 차세대시퀀싱(NGS)데이터 분석, 마이크로바이옴(microbiome) 분석, 고밀도 마이크로어레이 프로브 디자인 및 분석, 생물 정보 컨설팅, 오믹스 데이터베이스 구축 등 연구 지원 파트너로서 생물정보분석 서비스를 하고 있다.

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오피니언-공짜 마케팅의 진화 프리코노믹스(공짜 경제학)

  • Kim, Won-Je
    • 프린팅코리아
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    • v.7 no.8
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    • pp.120-123
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    • 2008
  • 2.0패러다임에서 공짜 점심이 대세다. 광고를 주요 수익원으로 하면서 서비스 및 콘텐츠가 무료로 제공되는 방식으로, 이른바 '프리코노믹스(freeconomics)'다. 점심뿐만 아니라 공짜 전화, 공짜 정수기, 공짜 다운로드, 공짜 신문도 있다. 이러한 공짜들은 특히 사이버스페이스에 널려있다.

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Development of HLA-A, -B and -DR Typing Method Using Next-Generation Sequencing (차세대염기서열분석법을 이용한 HLA-A, -B 그리고 -DR 형별 분석법 개발)

  • Seo, Dong Hee;Lee, Jeong Min;Park, Mi Ok;Lee, Hyun Ju;Moon, Seo Yoon;Oh, Mijin;Kim, So Young;Lee, Sang-Heon;Hyeong, Ki-Eun;Hu, Hae-Jin;Cho, Dae-Yeon
    • The Korean Journal of Blood Transfusion
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    • v.29 no.3
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    • pp.310-319
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    • 2018
  • Background: Research on next-generation sequencing (NGS)-based HLA typing is active. To resolve the phase ambiguity and long turn-around-time of conventional high resolution HLA typing, this study developed a NGS-based high resolution HLA typing method that can handle large-scale samples within an efficient testing time. Methods: For HLA NGS, the condition of nucleic acid extraction, library construction, PCR mechanism, and HLA typing with bioinformatics were developed. To confirm the accuracy of the NGS-based HLA typing method, the results of 192 samples HLA typed by SSOP and 28 samples typed by SBT compared to NGS-based HLA-A, -B and -DR typing. Results: DNA library construction through two-step PCR, NGS sequencing with MiSeq (Illumina Inc., San Diego, USA), and the data analysis platform were established. NGS-based HLA typing results were compatible with known HLA types from 220 blood samples. Conclusion: The NSG-based HLA typing method could handle large volume samples with high-throughput. Therefore, it would be useful for HLA typing of bone marrow donation volunteers.

Challenges in Construction of Omics data integration, and its standardization (농생명 오믹스데이터 통합 및 표준화)

  • Kim, Do-Wan;Lee, Tae-Ho;Kim, Chang-Kug;Seol, Young-Joo;Lee, Dong-Jun;Oh, Jae-Hyeon;Beak, Jung-Ho;Kim, Juna;Lee, Hong-Ro
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.768-770
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    • 2015
  • We performed integration and standardization of the omics data related agriculture. To do this, we requires progressed computational methods and bioinformatics infrastructures for integration, standardization, mining, and analysis. It makes easier biological knowledge to find. we potentialize registration a row and processed data in NABIC (National Agricultural Biotechnology Information Center) and its processed analysis results were offered related researchers. And we also provided various analysis pipelines, NGS analysis (Reference assembly, RNA-seq), GWAS, Microbial community analysis. In addition, the our system was carried out based on the design and build the quality assurance in management omics information system and constructed the infrastructure for utilization of omics analyze system. We carried out major improvement quality of omics information system. First is Improvement quality of registration category for omics based information. Second is data processing and development platform for web UI about related omics data. Third is development of proprietary management information for omics registration database. Forth is management and development of the statistics module producers about omics data. Last is Improvement the standard upload/ download module for Large omics Registration information.

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벼의 오믹스 정보기반 GWAS 사례연구

  • Kim, Gyu-Won;Yu, Ji-Min;;Kim, Dong-Hui;Nam, Jeong-Rye;Chu, Sang-Ho;Park, Sang-Won;An, Il-Pyeong;Choe, Yong-Su;Jo, Yu-Hyeon;Lee, Yeong-Sang;Mun, Jung-Gyeong;Park, Yong-Jin
    • Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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    • 2017.10a
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    • pp.16-16
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    • 2017
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