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자료명/저자사항
고령화 대비 노화관련 생물학적 네트워크 고도화 [전자자료] : 학술연구용역과제 최종결과보고서 / 질병관리본부 인기도
발행사항
청원군 : 질병관리본부, 2014
청구기호
전자형태로만 열람 가능함
자료실
전자자료
내용구분
연구자료 : 통계
출처
외부기관 원문
면수
147
제어번호
MONO1201538319
주기사항
주관연구기관: 충북대학교 산학협력단
주관연구책임자: 유재수
영문 요약 있음
원문

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표제지

목차

Ⅰ. 연구개발결과 요약문 4

최종결과보고서 요약문 4

Summary 5

Ⅱ. 학술연구용역과제 연구결과 6

제1장 최종 연구개발 목표 6

1.1. 목표 6

1.2. 목표달성도 및 관련분야에 대한 기여도 9

제2장 국내외 기술개발 현황 11

제3장 최종 연구개발 내용 및 방법 12

3.1. 연구개발 내용 및 방법 12

3.2. 연구수행체계 23

제4장 최종 연구개발 결과 25

4.1. 생물학적 네트워크 분석 및 관리시스템 개발 25

4.2. 노화와 후성유전학 연구 43

4.3. 노화관련 생물학적 네트워크 및 만성질환 네트워크 정제 및 구축 55

4.4. 국내 노화연구자 및 시스템 바이올로지 전문가 자문회의 76

제5장 연구결과 고찰 및 결론 93

제6장 연구성과 및 활용계획 95

6.1. 활용성과 95

6.2. 활용계획 97

제7장 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보 99

7.1. 텍스트마이닝 기술현황 99

7.2. 노화 관련 유전자 데이터베이스 100

제8장 기타 중요변경사항 103

제9장 연구비 사용 내역 및 연구원 분담표 104

9.1. 연구비 사용 내역 104

9.2. 연구분담표 105

제10장 참고문헌 106

제11장 첨부서류 110

11.1. 연구논문 110

11.2. 학술발표 139

[표 1] Abner 및 Banner 비교 평가 26

[표 2] 그래프 데이터베이스의 종류 및 특징 42

[표 3] Motif 염기서열 48

[표 4] miRNA 타깃 예측 프로그램 51

[표 5] miRNA target 예측 알고리즘 비교 54

[표 6] miRNA target database status 54

[표 7] 후성유전체 정보 대상 데이터 60

[표 8] 분석 대상 노화 관련 유전자 63

[표 9] 연결성 분석 65

[표 10] 외부 유전자를 조절하는 유전자/단백질 목록 66

[표 11] 외부 유전자에 조절을 받는 유전자 단백질 67

[표 12] 분석에 사용된 노인성 질환 68

[표 13] 노인성 질병에대한 연결성 분석 69

[표 14] 노인성 질병에서 외부 유전자를 조절하는 유전자/단백질 목록 70

[표 15] 노인성 질병에서 외부 유전자에 조절을 받는 유전자/단백질 71

[표 16] 텍스트마이닝 오류 유형 72

[표 17] 전문가 자문회의 수행 경과 76

[표 18] GenAge 유전자 정보통계 101

[그림 1] 노화 관련 연구 투자 7

[그림 2] 그래프 정보 저장방식 14

[그림 3] Bio4J Explorer 화면 15

[그림 4] 노화 관련 유전자 목록 화면 UI 프로토타입 16

[그림 5] 각 유전자별 세부정보 UI 프로토타입 17

[그림 6] 노화 및 노인성 만성질환 포털사이트 UI 프로토타입 18

[그림 7] Neography 활용 능동적 네비게이션 UI 화면 19

[그림 8] 신호전달 네크워크 분석의 큐레이션 모드 프로토타입 20

[그림 9] 발현 정보 분석 개념도 21

[그림 10] 확률 모델의 설정 22

[그림 11] 유전자 상호 작용의 정의 22

[그림 12] 확률 모델을 위한 각 분포의 추정 23

[그림 13] 연구 추진 전략 및 추진 체계 24

[그림 14] 텍스트 마이닝 시스템의 구조 25

[그림 15] 병렬 환경 데이터마이닝 분석 시스템 구조도 27

[그림 16] 질의 생성 및 검색 결과 윈도우 29

[그림 17] 데이터 다운로딩 과정 29

[그림 18] Pubmed 데이터 뷰 30

[그림 19] Article View 화면(우측) 30

[그림 20] 작업요청 윈도우 31

[그림 21] 하단 작업 진행상황 모니터링 화면 32

[그림 22] 데이터마이닝 결과 스프레드시트 화면 32

[그림 23] 데이터마이닝 결과 수정 화면 33

[그림 24] 서브네트워크 생성 후 가시화 화면 34

[그림 25] 웹 사이트 시스템 구조도 36

[그림 26] Neography 가시화 도구 37

[그림 27] 웹 사이트 메인 페이지 38

[그림 28] 노화 및 대사질환관련 웹 사이트 메뉴 구조도 39

[그림 29] 노화 및 대사질환관련 유전자 목록 40

[그림 30] 유전자 세부 정보 40

[그림 31] 상호작용 네트워크 네비게이터 41

[그림 32] Neography 가시화 도구 43

[그림 33] 노화 데이터베이스의 유전자 벤다이어그램 45

[그림 34] 인간 전체 유전자 및 노화 관련 유전자의 CGI 개수(A), CGI 길이(B), 및 CGI 분포(C) 비교 (검정 : 노화유전자, 회색 : 사람 전체유전자) 46

[그림 35] 모티프 분포 (MR 모티프 + MP 모티프) 48

[그림 36] 전사인자 결합자리 분포 (검정 : 노화유전자, 회색 : 사람 전체유전자) 49

[그림 37] miRNA-mRNA pair 중복 비교 54

[그림 38] epigenetic 메카니즘 56

[그림 39] Cytosine Modification 57

[그림 40] CpG island 분포 (a), (c) : taKai method, (b), (d) : CpGCluster method 59

[그림 41] 후성유전체정보 통합 방법 59

[그림 42] 후성유전체 데이터베이스 설계 61

[그림 43] 후성유전체 데이터베이스 구축내용 61

[그림 44] FOS 유전자의 후성유전체 정보 62

[그림 45] JUN 유전자의 CpG island methylation 정보 62

[그림 46] 후성유전체 정보 표시 63

[그림 47] 텍스트마이닝 과정 64

[그림 48] PPI 정보를 활용한 분석 과정 74

[그림 49] 노화 유전자 분석과정에서 PPI 정보 활용내용 75

[그림 50] 노화 질병 분석과정에서 PPI 정보 활용내용 75

[그림 51] 전문가 자문회의 수행 모습 (유석종 박사) 76

[그림 52] GenAge 웹사이트 100

[그림 53] GenAge 웹사이트 102

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