본 과제의 최종목표는 공간전사체 분석의 리딩 소프트웨어(leading-software), SENNA를 개발하는 것임. 생물정보학에서 전 세계 모든 사람이 쓰는 소프트웨어가 있다면 세계적인 성과이고 과학계에 큰 영향을 미치는 것이라 할 수 있음. 단일세포전사체의 Seurat(슈라)가 그 예임 (200만 다운로드). 공간전사체에서는 이러한 선두주자가 현재 없음...

본 연구과제의 최종적인 목표는 단일세포 전사체 데이터에서 핵심 차등발현 유전자를 발굴하는 알고리즘, MarcoPolo를 개발하는 것임. 현재 존재하는 차등발현 유전자 발굴 알고리즘은 모두 클러스터링 결과에 의존적이라는 문제가 있음. 이러한 문제를 극복하는 알고리즘으로 마커를 발굴하는 알고리즘 MarcoPolo를 개발하여, 단일세포 전사체 데이터를 객관적으로...

- 1년차: MarcoPolo의 방법론 구현 ▷ 쌍봉분포(bimodal distribution)를 활용한 비모수통계량 개발 ▷ 유전자간 연관성(correlation)을 활용한 비모수 통계량 개발 ▷ 주성분 공간상 분산을 활용한 비모수 통계량 개발 ▷ 세 가지 비모수통계량을 합친 MarcoPolo 프로토타입 개발 - 2년차: MarcoPolo 방법론의 실제 scRNA 데이터 적용 및 기존 방법론과의 비교 ▷ 줄기세포 데이터에 MarcoPolo를 적용 (Koh et al.) ▷ 혈액 데이터에 MarcoPolo를 적용 (Zheng et al.) ▷ 간 데이터에 MarcoPolo를 적용 (MacParland et al.) ▷ 타뷸라뮤리스 컨소시엄 데이터에 MarcoPolo를 적용 ▷ 기존 경쟁방법론과의 비교 - 3년차: MarcoPolo를 활용한 네트워크 주성분 분석법 (MarcoPCA)의 개발 ▷ 네트워크 주성분 분석법 MarcoPCA의 개발 ▷ 3종 이상의 scRNA 데이터에서 MarcoPCA 적용 ▷ 기존 경쟁방법론과의 비교 ▷ MarcoPolo, MarcoPCA 소프트웨어 최적화 및 공개

본 과제는 핵심역량 강화와 학생중심 학사 개혁으로 창의적 의과학자를 양성하고, 교육·연구·국제화를 동시에 고도화하는 의생명분야 혁신 체계 구축임. 연구 목표는 SNU Student-Centered Education Program(SNU SCEP)·SNU Comprehensive Mentoring Program(SNU CMP)을 통한 차세대 창의의과학자 60명 양성과, 상위 10% 인용논문 25% 이상 및 Impact factor 10 이상 논문 30편 이상, FWCI 1.8 이상 달성, 국제공동연구 논문 비율 증대와 해외 연수·학술대회 참여 지원에 있음. 핵심 연구 내용은 교과과정 개편, 전주기적 멘토링위원회, 대학원생 정신건강·인턴 연구원·융합형 의사과학자·논문작성법·실험방법론 워크샵, 창의 박사후 연구지원과 10-10 프로그램, 감염병·노화·인공지능 특화연구, 창업 인프라와 온라인 국제협력 강화임. 기대 효과는 창의적 인재 확산과 산업화·사회문제 해결 기여, 세계 속 교육·연구기관 위상 구현임.