1. Proteomic Approaches for Biomarker Discovery
: Discovering clinical biomarkers and developing disease diagnosis models using machine learning on liquid chromatography and mass spectrometry-based proteome big data. (액체크로마토그래피와 질량분석법 기반의 단백체 빅 데이터와 머신러닝을 이용하여 임상 바이오마커 발굴과 질병 진단 모델 개발)
2. Diagnostic LC-MS Assay in Clinical Laboratory
: Improving and verifying analytical performance based on LC-MS assays and developing internationally standardized in vitro and companion diagnostic assays with new health technology. (LC-MS 기반으로 기존 면역 분석법의 분석적인 성능을 개량하고 검증해서 국제적으로 표준화된 체외진단법과 동반진단법 신의료기술 개발)
3. Software Solution for Big Data Analytics
: Developing a tool that can help the clinician’s decision-making process in hospitals using multi-omics big data and artificial intelligence algorithms. (다중 오믹스 및 의료 빅 데이터를 대상으로 인공지능 기반의 데이터 통합 분석 알고리즘 및 자동화 도구 개발과 임상 현장에서 의사 결정에 도움을 줄 수 있는 시스템 및 소프트웨어 개발)
#질량분석학 #단백체학 #생물정보학 #생물통계학