Transcriptome-based aging/senescence classification and offline survival analysis tools
연구 내용
전사체 데이터를 입력으로 노화 및 senescence 관련 유전자 시그니처 상태를 분류하고, 데이터 업로드 없이 안전하게 생존분석을 수행하는 도구를 제공하는 연구
본 연구는 전사체 데이터로부터 노화 과정과 senescence 상태를 분류하기 위한 적응형 학습 기반 유전자 시그니처 추출 방법을 개발합니다. Transcriptome CLassification via Adaptive learning of Signature States (T-CLASS)는 다양한 노화 관련 데이터셋에서 수백 개 유전자로 구성된 시그니처 상태가 생리적 변화의 대표성을 제공하도록 구성하며, 기존 기계·딥러닝 기반 유전자 선택 도구 대비 분류 성능을 체계적으로 평가하는 절차를 포함합니다. 또한 유전적 또는 약물학적 개입이 유발한 전사 변화를 분류 결과로 연결하고, 일부 약물에 대해서는 실험적 효과 검증을 수행해 도구의 활용 가능성을 높입니다. 더불어 OASIS portable은 온라인 서버로 데이터를 업로드하지 않고 로컬 환경에서 생존분석을 수행할 수 있도록 격리된 오프라인 스위트를 제공하여 보안 요구가 있는 분석 흐름을 지원합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
2편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
0건
연구 흐름
초기에는 전사체 기반 노화 연구에서 유전자 선택과 분류의 실용적 어려움을 정리하고, 적응형 학습을 통해 시그니처 상태를 효율적으로 구성하는 방향으로 접근했습니다. 이후에는 C. elegans, 세포 senescence 모델, 사람 sarcopenia 등 서로 다른 데이터셋을 사용해 분류 성능의 견고성을 검증하고, 약물 개입이 만든 전사 변화의 분류 가능성을 확인했습니다. 동시에 분석 도구 측면에서는 데이터 보안과 접근성 문제를 해결하기 위해 생존분석 파이프라인을 오프라인 형태로 제공하는 OASIS portable을 구축하여 실제 분석 환경에서의 사용성을 강화했습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
T‐<scp>CLASS</scp>: An Online Tool for the Identification and Classification of Aging and Senescence Using Transcriptome Data
OASIS portable: User-friendly offline suite for secure survival analysis