프로젝트 소개
본 과제는 RNA-Seq 데이터를 이용한 전사체 어셈블리(참조기반·de novo)를 정보통신의 결합 검출·추정 문제로 보고, 그래프 기반 신뢰전파(Belief propagation)로 조립 성능을 높이는 SW 연구임.
연구 목표는 신뢰전파 기반 참조기반 및 de novo 전사체 어셈블러 알고리즘을 SW로 구현하고, Simulated 데이터와 실제 전사체 데이터 DB에서 Trinity 등과 비교 성능 검증을 수행하는 것임. 핵심 연구 내용은 read 정렬 그래프와 1차 커버리지 깊이에 확률모형 신뢰전파를 적용해 joint detection and estimation을 강화함, 그래프 구성 단계에서 컨센서스(Consensus) 행렬로 read 오류를 보정함, 인수 그래프 기반 순차 검출로 복잡한 isoform을 분리해 minimum path cover set 폭증 문제를 완화함. 기대효과는 전사체 어셈블리의 새 방법론 확산과 유전체 변이·Differentially expressed gene·Co-expression 정밀 추적 역량 향상으로 국가 경쟁력 제고임.