머신러닝과 빅 데이터 분석을 통한 식물의 환경 적응 유전자 기능 예측 연구

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머신러닝과 빅 데이터 분석을 통한 식물의 환경 적응 유전자 기능 예측 연구
제안자
자문교원 임평옥
연도 2017
타입 A형 과제
코스 프란시스 크릭
매칭여부
참여학생수
소개동영상

제안 배경

과제 목표

  • 고착생활을 하는 식물은 주어진 서식지 환경에 적응하면서 최적화된 생애주기를 가지도록 진화해 왔음.
  • 유럽 지역의 기상관측 빅데이터와 유럽 각 지역에서 서식하는 애기장대 생태형들의 표현형 및 유전체 데이터를 분석하여 특정 환경의 적응에 필요한 유전자를 예측 하고 해당 유전자의 돌연변이 연구를 통해 이를 증명.
  • 식물이 주변 환경에 적응하기 위해 획득한 유전적 프로그램의 진화 기작 이해.

과제 내용

  • 빅 데이터를 다루기 위한 프로그래밍 언어 (파이썬)을 학습.
  • 돌연변이의 발생, 확산, 적응에 대한 이론 공부.
  • 예측된 유전자의 알려진 성질, 염기서열에서 예측되는 기능, 다른 생물에서 발견되는 비슷한 유전자의 역할 등을 조사.
  • 실험과 계산 결과를 설명할 수 있는 모델 개발.
  • 예측된 유전자의 기능을 확인하기 위한 분자 유전학 실험의 설계.
  • 해당 유전자의 유전학적 접근방법을 통해 기능연구 수행.
  • 환경조건과 식물의 방어 기작 (병해충 혹은 스트레스 내성 등)의 상관관계 분석을 통해 식물의 방어 기작에 관여하는 최적화된 유전 프로그램의 진화 기작 이해.

참고자료

희망학생