Machine Learning-driven Analysis of Key Determinants for the Cross-species Transmission of Swine Influenza Virus
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340066330
교육부
한국연구재단
경북대학교
서예지
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,200만원
1,200만원
기초연구
대학
대구광역시 북구
생명과학 > 융합바이오 > 생물정보학
본 연구의 최종 목표는 한국 돼지 농가에서 독자적인 진화 경로를 거쳐 고착화된 pdm09 계통 돼지 인플루엔자 바이러스를 역유전학 체계로 구현하고, 최신 머신러닝 기법인 SHAP(SHapley Additive exPlanations) 분석을 통해 도출된 핵심 적응 마커를 도입하여 해당 바이러스의 표현형 변화와 인간 전파 위험도를 규명하는 것이다.최근 국내에...
... GISAID 데이터베이스로부터 국내외 H1N1 pdm09 및 pdm09-like 계통의 서열 데이터를 수집하고, CD-HIT와 MAFFT를 활용해 중복 제거와 서열 정렬을 실시한다. 이후 BEAST 소프트웨어를 활용하여 국내 유입 후 축적된 변이의 확산 경로를 분석함으로써 진화적 특성을 파악한다.둘째, 협업 기반의 AI 핵심 마커 도출 단계에서는 경북대학교 김상욱 교수팀과 협력하여 SHAP 알고리즘을 ...
본 연구의 결과는 학문적, 기술적, 사회적 측면에서 다음과 같은 다각적인 활용 및 기대효과를 창출할 것으로 기대된다.학문적 측면에서는 H1N1 pdm09 바이러스의 호스트 적응성을 결정하는 유전적 인자를 규명하고, 변이 간 상호작용(Epistasis)에 대한 물리화학적 근거를 제시함으로써 바이러스의 종간 장벽 극복 메커니즘에 대한 심층적인 학술적 통찰을 제...