멀티오믹스 기반 유전체 조절 분석 및 경로 활성화 점수화 연구

Multi-omics and genomic regulation analysis with pathway activity scoring

연구 내용

시퀀싱 및 전사체·메틸로메 기반 신호를 통합하여 유전체 조절 기작과 경로 활성화를 정량화하는 연구

본 연구는 유전체 시퀀싱 기반 조절 요소와 다중오믹스 신호를 결합해 생물학적 기전을 분석하는 데 초점을 둡니다. MOPA를 통해 샘플 단위 경로 활성도를 multi-omics Enrichment Score로 계산하고, 경로 내 omics Contribution Rate로 각 오믹스의 기여를 해석합니다. 또한 전처리 단계에서 고립 기반 이상치 제거와 NMF를 연동한 잡음 완화로 다운스트림 비교 분석의 신뢰도를 높입니다. 나아가 염색질 인자 CTCF 결합과 3차원 루프 형성을 실험·유전체 데이터로 검증하여, 조절 네트워크의 맥락에서 결과를 연결하는 차별성을 보유합니다.

관련 프로젝트

2건

연구 흐름

초기에는 염색질 결합 인자와 바이러스 유전체의 조절 구조를 실험적으로 규명하고, 유전체 상호작용이 전사 조절로 이어지는 원리를 분석하는 연구를 수행했습니다. 이어서 샘플 단위 multi-omics 경로 활성화 점수화 방법(MOPA)을 제안하여, 서로 다른 omics 간 조절 관계를 경로 수준에서 일관되게 해석하는 틀을 마련했습니다. 이후 전처리 잡음과 이상치가 분석 결과에 미치는 영향을 줄이기 위해 유전자 발현 데이터 denoising 기법을 개발했으며, 마지막으로 대규모 TCGA 기반 연구 설계에서 필요한 멀티오믹스 통합 의사결정 지침을 정리하여 재현성과 견고성을 강화했습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

경로 활성화 기반 분자 아형 분류
오믹스 기여도 해석을 통한 기전 추론
이상치 억제를 포함한 유전자 발현 전처리 파이프라인
다중오믹스 통합 설계 지침 자동화
전처리·통합 비교 벤치마크 프레임워크
샘플 단위 조절 네트워크 리포트 생성
TCGA 등 대규모 암 코호트의 표준 분석 절차
메틸로메·마이크로RNA 포함 통합 점수화
조절 루프 기반 조절 인자 우선순위화
경로 수준 설명가능성 기반 임상 연계 분석