Bio Co-Scientist
핵심 오믹스 분석을 하나의 플랫폼에서
핵심 오믹스 분석을
하나의 플랫폼에서
보유한 데이터를 올려 필요한 분석을 요청하고, 결과의 의미를 질문할 수 있습니다.
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결과의 의미를 질문할 수 있습니다.
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Omics analysis
핵심 오믹스 분석을 하나의 플랫폼에서
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유전체 (Genomics)
Variant Interpretation & DB Matching
ClinVar · dbSNP · gnomAD · COSMIC · cBioPortal · DepMap
GWAS & Mendelian Randomization
plink2 · gcta · MendelianRandomization · Bayesian fine mapping (PyMC)
— ≤ 10K 샘플 × ≤ 1M 변이
소형 reference alignment
bwa · bowtie2 · samtools
— 박테리아, exon panel, 단일 chromosome
공개 유전체 DB
Ensembl · UCSC · gget · Monarch · Mouse Phenome
전사체 (Transcriptomics)
후성유전체 (Epigenomics)
단백질체 (Proteomics)
대사체 (Metabolomics)
마이크로바이옴 (Microbiomics)
WGCNA Gene Network Analysis
This project utilized WGCNA to identify 14 co-expression modules within a mouse liver dataset. Among these, the blue module exhibited a significant positive correlation with cholesterol levels, suggesting a coordinated regulatory role.
FASTQ-to-Variant Calling: Hypermutator Emergence and Parallel pykF Adaptation in E. coli Ara-3
This project investigates whether short-read sequencing of three evolved E.
coli Ara-3 lineages can identify the genetic basis of divergent mutation rates.
From raw FASTQ reads, a reproducible pipeline (QC, alignment, haploid calling, filtering, annotation) compares mutation burden across lineages.
It tests whether one lineage has become a hypermutator, shown by a large, largely unique variant burden co-occurring with mismatch-repair mutations (mutS, mutL), and whether lineages share adaptive pykF mutations reflecting convergent selection.
유전체 (Genomics)
Variant Interpretation & DB Matching
ClinVar · dbSNP · gnomAD · COSMIC · cBioPortal · DepMap
GWAS & Mendelian Randomization
plink2 · gcta · MendelianRandomization · Bayesian fine mapping (PyMC)
— ≤ 10K 샘플 × ≤ 1M 변이
소형 reference alignment
bwa · bowtie2 · samtools
— 박테리아, exon panel, 단일 chromosome
공개 유전체 DB
Ensembl · UCSC · gget · Monarch · Mouse Phenome
전사체 (Transcriptomics)
후성유전체 (Epigenomics)
단백질체 (Proteomics)
대사체 (Metabolomics)
마이크로바이옴 (Microbiomics)
WGCNA Gene Network Analysis
This project utilized WGCNA to identify 14 co-expression modules within a mouse liver dataset. Among these, the blue module exhibited a significant positive correlation with cholesterol levels, suggesting a coordinated regulatory role.
FASTQ-to-Variant Calling: Hypermutator Emergence and Parallel pykF Adaptation in E. coli Ara-3
This project investigates whether short-read sequencing of three evolved E.
coli Ara-3 lineages can identify the genetic basis of divergent mutation rates.
From raw FASTQ reads, a reproducible pipeline (QC, alignment, haploid calling, filtering, annotation) compares mutation burden across lineages.
It tests whether one lineage has become a hypermutator, shown by a large, largely unique variant burden co-occurring with mismatch-repair mutations (mutS, mutL), and whether lineages share adaptive pykF mutations reflecting convergent selection.
자주 묻는 질문
코딩을 전혀 못 해도 분석이 가능한가요?
네, 리눅스나 R, 파이썬 등을 몰라도 됩니다.
복잡한 환경 구축 없이 웹에서 데이터를 올리고, AI에게 채팅하듯 분석 전략을 요청하면 실행부터 결과 해석까지 자동으로 수행됩니다.
ChatGPT, Gemini랑 뭐가 다른가요?
내 연구 데이터가 AI 학습에 사용되나요?
여기서 만든 논문 그림(Figure)의 저작권은 누구 건가요?
고객 데이터는 어떻게 보호되나요?
내 연구에 필요한 하이퍼랩을 시작하세요.
대화로 함께 연구하는 Bio Co-Scientist부터
분자 설계 · 예측을 위한 Small Molecule Discovery까지,
내 연구에 맞는 랩스페이스를 선택하세요.
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분자 설계·예측을 위한 Small Molecule Discovery까지,
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