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정재식 연구실
전남대학교
정재식 교수
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정재식 연구실

전남대학교 정재식 교수

정재식 연구실은 생물통계와 생물정보학을 기반으로 거짓발견률 제어, 다중검정, 대사체학 데이터 분석, 메타볼라이트 식별, 다변량 통계분석 등을 연구하며, R 기반 통계교육과 산업빅데이터 융합 연구를 통해 의생명·농업·식품·에너지 분야의 복잡한 데이터를 해석하는 통계 방법론과 응용 플랫폼을 개발하고 있다.

대표 연구 분야
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생물통계와 거짓발견률 기반 다중검정
주요 논문
3
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1
article
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gold
·
인용수 0
·
2025
Explainable multi-modal machine learning for predicting occult pulmonary metastases in differentiated thyroid cancer: a SHAP-based approach prior to radioactive iodine scans
Youwu Su, Yukun Cai, Shui Jin, Xuemei Ye, Jaesik Jeong, Ye Yuan, Heqing Yi
IF 3.8
Frontiers in Medical Technology
The logistic model (LR) showed the best performance in predicting occult lung metastases of thyroid cancer patients before <sup>131</sup>I-WBS. Lymph nodes metastases and throglobulin have the most significant impact on the prediction.
https://doi.org/10.3389/fmedt.2025.1685088
Occult
Thyroid
Thyroid cancer
Radioactive iodine
Lung
Cancer
2
article
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gold
·
인용수 9
·
2023
A strategy for healthy eating habits of daily fruits revisited: A metabolomics study
June Song, Jaesik Jeong, Eun‐Hee Kim, Young‐Shick Hong
IF 7
Current Research in Food Science
Many people peel fruits, commonly persimmon, grape, apple, and peach, before eating as table fruits. Differences of bioactive compounds between peels and pulps of daily fruits are widely known but limited to individual compound because understanding of differences in their global metabolites is lack. We employed <sup>1</sup>H NMR-based metabolomics to explore the global metabolite differences between their peels and pulps from the fruits, which included changes of diverse metabolites in persimmon after harvest ripening. Of diverse metabolites observed among the fruits tested, various health-beneficial metabolites were present in the peels rather than the pulps and their classes were dependent on the type of fruit: gallocatechin, epicatechin and epigallocatehin only in persimmon, apple, and peach, respectively; quercetin only in persimmon and apple; kaempferol only in persimmon; chlorogenic acid only in grape and peach; neochlorogenic acid only in apple and peach; <i>p</i>-coumaric acid only in grape; phloridzin and catechin only in apple. These metabolites in the peels of each fruits were strongly correlated with free radical-scavenging activity and delay of carbohydrate digestion. Therefore, intake of whole fruits, rather than removal of their peels, were recommended for potential improvement of healthy lifespan and human wellness. This study highlights the critical role of metabolomic studies in simultaneous determinations of diverse and intrinsic metabolites in different types of fruits and thus providing a strategy for healthy eating habits of daily fruits.
https://doi.org/10.1016/j.crfs.2023.100440
Chlorogenic acid
Gallic acid
Kaempferol
Metabolomics
Food science
Ripening
Chemistry
Quercetin
Dried fruit
Catechin
3
article
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인용수 48
·
2022
The relationship between depression and social avoidance of college students: A moderated mediation model
Ye Yuan, Suhua Jiang, Shiyu Yan, Lei Chen, Min Zhang, Jiaying Zhang, Lilan Luo, Jaesik Jeong, Yijun Lv, Ke Jiang
IF 4.9
Journal of Affective Disorders
https://doi.org/10.1016/j.jad.2021.12.119
Psychology
Loneliness
Interpersonal communication
Social anxiety
Clinical psychology
Distress
Interpersonal relationship
Mediation
Self-esteem
Multilevel model
정부 과제
14
과제 전체보기
1
2024년 8월-2029년 8월
|5,000,000,000
전남대학교 G-램프(LAMP) 사업단
인류 생존에 위협이 되는 범지구적인 에너지ㆍ환경ㆍ기후 문제를 근원적으로 해결할 수 있는 자연과학 기반의 집단 공동연구 체계의 확립
신에너지
재생에너지
바이오에너지
탄소중립
인공지능
2
주관|
2020년 8월-2027년 8월
|177,100,000
산업빅데이터의 융복합 교육연구단
본 과제는 금융·의료·농업·에너지 분야 빅데이터/AI 인재를 길러 연구·창업·산학협력을 잇는 융복합형 전문인력 양성 사업임. 연구 목표는 데이터 사이언스 전공 신설과 해외 연수·공동연구로 세계적 R&D 역량을 높이고, 국제 공동연구 활성화 및 산학 수요 중심 AI 기술 개발 체계를 구축하는 데 있음. 핵심 연구내용은 신산업분야 4개 카테고리 기반 교육과정·커리큘럼 혁신, 해외 저명학자 세미나, 전남대 빅데이터 센터 연계 융합연구, 광주광역시 AI혁신클러스터 기반 산학협력임. 기대효과는 빅데이터 연구 선도, 생활밀착형 서비스와 사회문제 해결, 금융·의료·농업·에너지 운영 효율 및 수익 창출 증대 정임.
빅데이터
데이터과학
인공지능
산업수학
교육과정 혁신
산학협력 체계화
국제공동연구 활성화
융복합교육 강화
3
주관|
2020년 8월-2027년 8월
|208,205,500
산업빅데이터의 융복합 교육연구단
본 과제는 금융·의료·농업·에너지 빅데이터를 중심으로 세계적 융복합 빅데이터 전문인력을 양성하고 국제공동연구·산학협력을 통해 경쟁력을 높이는 사업임. 연구목표는 데이터 사이언스 전공 신설과 해외 연수·세미나·공동연구 지원으로 R&D 역량을 강화하는 데 있음. 핵심 연구내용은 현행 교육과정 및 학사관리 혁신, 해외 저명대학·연구실 교류 프로그램, 전남대 빅데이터 센터 연계 융합연구 지원, 광주광역시 AI혁신클러스터 기반 산학협력 체계 구축임. 기대효과는 빅데이터·머신러닝·금융공학·블록체인 등 학문 발전, 생활밀착형 데이터 기반 사회문제 해결, 금융·의료·농업·에너지 분야 운영 효율 제고 및 수익 창출 기대임.
빅데이터
데이터과학
인공지능
산업수학
교육과정 혁신
산학협력의 체계화
국제공동연구 활성화
융복합교육 강화