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​멀티오믹스는 다양한 생물학적 계층(유전체, 전사체, 후생유전체, 단백질체, 대사체 등)에서 생성된 데이터를 통합적으로 분석하여 복잡한 생물학적 시스템을 이해하는 접근 방식입니다. 인공지능(AI)과 결합하면서 멀티오믹스 분석은 의료, 신약 개발, 정밀 의학 분야에 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 이 글에서는 멀티오믹스 AI 분석의 기술적 원리, 응용 분야, 최신 트렌드 및 한국의 연구 현황을 종합적으로 살펴보겠습니다.​1. 멀티오믹스와 AI의 결합: 기술적 원리 멀티오믹스의 개념과 필요성멀티오믹스는 서로 다른 생물학적 계층에서 생성된 다양한 오믹스 데이터를 통합하여 분석하는 접근법입니다. 각 오믹스 데이터는 생명 현상의 서로 다른 측면을 보여줍니다:유전체학(Genomics): DNA 서열 분석을 통..

암 세포주의 유전자 발현 데이터를 이용하여 특정 약물에 대한 반응(AUC, IC50)을 예측하는 모델을 만듭니다. 정밀의학 기반의 개인맞춤 치료 후보 약물 도출에 응용 가능합니다.📂 필요한 라이브러리 pip install pandas scikit-learn seaborn 💻 Python 예시 코드 import pandas as pdfrom sklearn.ensemble import RandomForestRegressorfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import mean_squared_error # 가상의 유전자 발현 + 약물 반응 데이터df = pd.read_csv("drug_response.csv"..

기존 모델의 한계점1. 잠재적인 관계를 파악하기 어려운 표 형식 데이터 기반대부분의 변수가 서로 독립적으로 표시되는 표 형식 데이터로는 복잡한 관계를 발견하기 어려움표 형식 데이터는 멀티 오믹스 데이터의 잠재적 관계를 충분히 표현하지 못함​2. 개별 오믹스 데이터 분석을 통한 결과 도출유전체, 전사체, 단백질체, 대사체 등을 개별적으로 분석하여 통합적 이해가 부족생물학적 시스템의 복잡한 상호작용을 포착하기 어려움​3. 복잡한 자연 과정을 설명하는 해석 가능성이 부족한 '블랙박스' 모델기존 딥러닝 모델은 결과는 제공하지만 그 과정에 대한 설명이 부족생물학적 메커니즘에 대한 통찰력 제공이 제한적​4. 데이터 수집 및 모델 선별 비용실제 데이터 수집에 많은 비용과 시간 소요다양한 시나리오에 대한 테스트 어려움..

안녕하세요! Multi-omics 데이터 분석에 이제 막 관심을 갖기 시작한 분들을 위해, LLM(Large Language Model)을 보조 도구로 활용하여 Multi-omics 분석의 기초를 체험해보는 최소한의 과정을 안내해 드립니다. 이 가이드는 복잡한 통계나 전문 분석 도구 설치 없이, LLM과의 대화를 통해 개념을 이해하고 간단한 데이터 탐색을 경험하는 데 초점을 맞춥니다.🎯 목표:Multi-omics 데이터가 무엇인지 감 잡기LLM을 활용하여 데이터 탐색 아이디어 얻기LLM으로 간단한 분석 코드 생성 및 실행 맛보기LLM을 통해 분석 결과(가상) 해석 도움받기✨ 준비물:웹 브라우저: 인터넷 접속 가능한 환경LLM 서비스 접속 계정: ChatGPT, Google Gemini, Claude 등..