프로젝트 소개
본 과제는 RNA-Seq 데이터로부터 전사체 어셈블리의 성능을 높이기 위해, 그래프 기반 신뢰전파(Belief propagation)와 오류 보정 기법을 SW로 구현하는 연구임.
연구 목표는 정보통신이론 기반 신뢰전파 기반 참조기반·de novo 전사체 어셈블러를 개발하고 Simulated 데이터 및 실제 전사체 데이터 DB 성능을 검증하며 유전체/세포 변이·Differentially expressed gene·Co-expression 추적 핵심기술을 확보하는 데 있음. 핵심 연구내용은 joint detection and estimation을 위해 1차 커버리지 깊이에 확률모형 기반 신뢰전파 적용, 그래프 구성 단계 Consensus 행렬로 read 오류 보정, slicing 그래프를 인수그래프로 변환해 Edge flow 추정 기반 순차 검출 알고리즘 연구임. 기대효과는 전사체 어셈블리의 새로운 방법론 제시 및 관련 분야 국가 경쟁력 제고임.