環境基因體之生物路徑分析技術分析與設計報告
- 經濟部產業技術司–可移轉技術資料集 @ 經濟部
技術名稱-中文環境基因體之生物路徑分析技術分析與設計報告的執行單位是資策會, 產出年度是104, 產出單位是資策會, 計畫名稱是資策會創新前瞻技術研究計畫, 領域是智慧科技, 技術規格是1. 整合現行基因體學研究之系統性生物路徑分析方法,並評估其應用於環境基因體學之可行性 2. 針對前項分析流程之成果,設計整合性生物路徑分析方法,與分析結果呈現方式, 潛力預估是藉由分析基因體生物路徑分析演算法之特性,鑑別運用巨量資料分析運算技術(e.g. batch computing、real-time computing and graph computing)將遭遇的瓶頸,研發巨量資料版的環境基因體生物路徑分析工具,藉以得知生物的代謝及調控路徑,能夠更清楚得知菌種之....
序號 | 7857 |
產出年度 | 104 |
技術名稱-中文 | 環境基因體之生物路徑分析技術分析與設計報告 |
執行單位 | 資策會 |
產出單位 | 資策會 |
計畫名稱 | 資策會創新前瞻技術研究計畫 |
領域 | 智慧科技 |
已申請專利之國家 | 美國、中國、台灣 |
已獲得專利之國家 | 無 |
技術現況敘述-中文 | 人體內細菌族群與人體健康的關聯性為新興熱門之研究,國際知名期刊Nature與Science曾於2013年發表兩篇相關研究,分別指出腸胃道菌群的改變與代謝疾病之關聯及癌症患者化療效果與腸胃道菌群多樣性有關。但傳統細菌分析方式無法一次涵蓋所有環境中微生物組成,而次世代定序技術能一次涵蓋所有菌群鑑別與定量檢測,故已成為細菌分析之新技術趨勢。 然而次世代定序技術解決一次涵蓋所有菌群的問題,但其產生的巨量細菌基因資料也衍生了新的挑戰,包含分析結果解讀往往缺乏系統性,難以實際應用於臨床應用與個人化醫療發展,以及環境中細菌群落之基因體分析急需解決運算資源需求和GB數量級的存取問題。本計畫研發目的在於研究環境基因體領域專業的分析流程和架構,並研發更精進的運算技術輔助,以加速我國環境基因體的研究發展,加速找出關鍵致病原因,進而應用於環境基因體相關疾病的治療與發展個人化醫療技術。 |
技術現況敘述-英文 | The relevance between bacterial populations and human body health is an emerging & popular research. The internationally renowned periodical "Nature & Science" published 2 related researches in 2013 respectively indicating the change of bacterial populations in intestines & stomach, relevance of metabolic diseases, the chemotherapy effects of cancer patients are all associated with the diversification of bacterial populations in intestines & stomach. But conventional bacterial analytic methods can't cover the composition of microorganisms in all environments at once. While the next generation sequencing technology can cover the identification and quantitative determination of all bacterial populations at once thus it has become the new technical trend of bacterial analysis. While when the next generation sequencing technology covers the problems of all bacterial populations at once, new challenges of generated massive bacterial genetic data are derived including the constantly insufficient systematicness of interpretation of analytic results to be difficult in physically applied in clinical applications and individualized medical development. And the genosome analysis of bacterial populations in environment is desperately in need of solutions to computing resource requirements and access problems of GB magnitude. The R&D purpose of this project lies in studies of the professional analytic process and framework of environmental genosome domain as well as the development of more advanced & supplementary computing technologies so as to accelerate domestic R&D of environmental genosome in order to quickly find out the root causes of diseases, and furtherly apply the technology to the treatments of environmental genosome related diseases and develop individualized medical technologies. |
技術規格 | 1. 整合現行基因體學研究之系統性生物路徑分析方法,並評估其應用於環境基因體學之可行性 2. 針對前項分析流程之成果,設計整合性生物路徑分析方法,與分析結果呈現方式 |
技術成熟度 | 雛型 |
可應用範圍 | 基因體分析個人化醫療應用 |
潛力預估 | 藉由分析基因體生物路徑分析演算法之特性,鑑別運用巨量資料分析運算技術(e.g. batch computing、real-time computing and graph computing)將遭遇的瓶頸,研發巨量資料版的環境基因體生物路徑分析工具,藉以得知生物的代謝及調控路徑,能夠更清楚得知菌種之間的關係。 |
聯絡人員 | 邱育賢 |
電話 | 02-66072950 |
傳真 | 02-66072966 |
電子信箱 | amuelchiu@iii.org.tw |
參考網址 | http://無 |
所須軟硬體設備 | 硬體環境 建議配置四台機器,每台硬體資訊如下: 中央處理器:(Intel Pentinum 4、2.40GHz)*2 記憶體:32GB 硬碟:2TB *軟體環境 作業系統:Ubuntu 14 (1) JAVA版本 : java sdk 7 (2) Cloudera相關套件版本如下: CDH-4.7.1 hadoop hadoop-2.0.0+1612 hcatalog hcatalog-0.5.0+16 hive hive-0.10.0+263 oozie oozie-3.3.2+108 pig pig-0.11.0+46 sqoop sqoop2-1.99.2+102 zookeeper zookeeper-3.4.5+28 |
需具備之專業人才 | 環境基因體生物背景、生物工程背景、分子生物學背景、臨床醫師、巨量資料平台架構人員及巨量資料分析人員 |
同步更新日期 | 2023-07-22 |
序號7857 |
產出年度104 |
技術名稱-中文環境基因體之生物路徑分析技術分析與設計報告 |
執行單位資策會 |
產出單位資策會 |
計畫名稱資策會創新前瞻技術研究計畫 |
領域智慧科技 |
已申請專利之國家美國、中國、台灣 |
已獲得專利之國家無 |
技術現況敘述-中文人體內細菌族群與人體健康的關聯性為新興熱門之研究,國際知名期刊Nature與Science曾於2013年發表兩篇相關研究,分別指出腸胃道菌群的改變與代謝疾病之關聯及癌症患者化療效果與腸胃道菌群多樣性有關。但傳統細菌分析方式無法一次涵蓋所有環境中微生物組成,而次世代定序技術能一次涵蓋所有菌群鑑別與定量檢測,故已成為細菌分析之新技術趨勢。 然而次世代定序技術解決一次涵蓋所有菌群的問題,但其產生的巨量細菌基因資料也衍生了新的挑戰,包含分析結果解讀往往缺乏系統性,難以實際應用於臨床應用與個人化醫療發展,以及環境中細菌群落之基因體分析急需解決運算資源需求和GB數量級的存取問題。本計畫研發目的在於研究環境基因體領域專業的分析流程和架構,並研發更精進的運算技術輔助,以加速我國環境基因體的研究發展,加速找出關鍵致病原因,進而應用於環境基因體相關疾病的治療與發展個人化醫療技術。 |
技術現況敘述-英文The relevance between bacterial populations and human body health is an emerging & popular research. The internationally renowned periodical "Nature & Science" published 2 related researches in 2013 respectively indicating the change of bacterial populations in intestines & stomach, relevance of metabolic diseases, the chemotherapy effects of cancer patients are all associated with the diversification of bacterial populations in intestines & stomach. But conventional bacterial analytic methods can't cover the composition of microorganisms in all environments at once. While the next generation sequencing technology can cover the identification and quantitative determination of all bacterial populations at once thus it has become the new technical trend of bacterial analysis. While when the next generation sequencing technology covers the problems of all bacterial populations at once, new challenges of generated massive bacterial genetic data are derived including the constantly insufficient systematicness of interpretation of analytic results to be difficult in physically applied in clinical applications and individualized medical development. And the genosome analysis of bacterial populations in environment is desperately in need of solutions to computing resource requirements and access problems of GB magnitude. The R&D purpose of this project lies in studies of the professional analytic process and framework of environmental genosome domain as well as the development of more advanced & supplementary computing technologies so as to accelerate domestic R&D of environmental genosome in order to quickly find out the root causes of diseases, and furtherly apply the technology to the treatments of environmental genosome related diseases and develop individualized medical technologies. |
技術規格1. 整合現行基因體學研究之系統性生物路徑分析方法,並評估其應用於環境基因體學之可行性 2. 針對前項分析流程之成果,設計整合性生物路徑分析方法,與分析結果呈現方式 |
技術成熟度雛型 |
可應用範圍基因體分析個人化醫療應用 |
潛力預估藉由分析基因體生物路徑分析演算法之特性,鑑別運用巨量資料分析運算技術(e.g. batch computing、real-time computing and graph computing)將遭遇的瓶頸,研發巨量資料版的環境基因體生物路徑分析工具,藉以得知生物的代謝及調控路徑,能夠更清楚得知菌種之間的關係。 |
聯絡人員邱育賢 |
電話02-66072950 |
傳真02-66072966 |
電子信箱amuelchiu@iii.org.tw |
參考網址http://無 |
所須軟硬體設備硬體環境 建議配置四台機器,每台硬體資訊如下: 中央處理器:(Intel Pentinum 4、2.40GHz)*2 記憶體:32GB 硬碟:2TB *軟體環境 作業系統:Ubuntu 14 (1) JAVA版本 : java sdk 7 (2) Cloudera相關套件版本如下: CDH-4.7.1 hadoop hadoop-2.0.0+1612 hcatalog hcatalog-0.5.0+16 hive hive-0.10.0+263 oozie oozie-3.3.2+108 pig pig-0.11.0+46 sqoop sqoop2-1.99.2+102 zookeeper zookeeper-3.4.5+28 |
需具備之專業人才環境基因體生物背景、生物工程背景、分子生物學背景、臨床醫師、巨量資料平台架構人員及巨量資料分析人員 |
同步更新日期2023-07-22 |