Bio Co-Scientist
Researchers' pain points
Meet your co-scientist
바이오 지식을 연결한 지식그래프(HyperKG)가 뒷받침하는 답변
히츠가 구축한 HyperKG에서 유전자 · 단백질 · 경로 · 질환 등의 관계를 찾아 답변의 근거로 씁니다.
200개 이상의 데이터 소스를 하나로 연결
관계마다 표시되는 출처
직접 탐색하는 그래프 뷰어
지식그래프 밖의 근거 탐색
02 · Execute
GPU가 필요한 작업도 계산 환경을 직접 갖추지 않고 웹에서 실행할 수 있습니다.
03 · Orchestrate
04 · Deliver
바로 공유할 수 있게 완성되는
보고서 · 발표 자료
Use Case in HyperLab
활용 사례
Visium and scRNAseq cell type annotation-TAMs, CAFs
Cell type annotation on 10x single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data and Visium spatial transcriptomics data (GLMF1, GLMF2).
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TP53 knockout protocol design in HEK293T
An end-to-end experimental protocol for TP53 knockout in HEK293T cells, developed through an iterative, decision-driven workflow rather than a single-pass response.
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KG-guided clinical trial design for lazertinib + amivantamab in EGFR-mutant NSCLC
Designing a lazertinib + amivantamab trial for EGFR-mutant NSCLC, with patient selection backed by knowledge-graph evidence.
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DEG and KG usage for analyzing ARID1A mutation effect in breast cancer
ARID1A knockout RNA-seq in MCF7 breast cancer cells, with each finding checked against knowledge-graph evidence.
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범용 AI와 무엇이 다른가요?
범용 AI(ChatGPT 등)도 문서 분석과 작성을 할 수 있습니다.
Bio Co-Scientist는 히츠가 구축한 바이오 지식그래프 HyperKG를 근거로 답하고, 구조 예측처럼 GPU가 필요한 바이오 전문 도구를 같은 대화 안에서 실행합니다.
그래서 연구자는 근거 확인부터 계산, 결과 정리까지 여러 프로그램을 오가지 않고 하나의 대화에서 다음 연구 단계로 이어갈 수 있습니다.
