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2026교육부

딥러닝 기반 De novo 서열 해독 알고리즘을 활용한 범암종(Pan-cancer) 글로벌 및 인산화 단백체의 Unmapped Peptide 규명

Deep Learning-driven De novo Sequencing to Identify Unmapped Peptides in Pan-cancer Global and Phospho-proteomes

대규모 Pan-cancer 글로벌 및 인산화 단백체 데이터로부터 기존 데이터베이스 검색으로 식별되지 않는 'Unmapped Peptide(미식별 펩타이드)'를 발굴하고 그 생물학적 기능을 주석(Annotation)하는 'AI 기반 De novo 시퀀싱 및 생명정보학 분석 통합 파이프라인(FDR < 0.05 통제)'을 구축하는 것을 최종 목표로 함.세부 추진...


총 연구비
1250만원
과제 1건 (수행기관 1곳)
연구 기간
2년수행 중 (D-678)
2026-09-01 – 2028-08-31
적용분야
주관기관

01

연구 내용


02

기대 효과


03

과제 분석

연도별 과제금액 · 건수
인력 비율

연도별 과제 금액과 건수를 확인해 보세요


04

세부과제내역 (1)

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