생성 인공지능을 활용해 타겟 녹다운 시의 마커 발현량 변화를 예측합니다 (pseudo-blotting)
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Normal |
ENSG00000111704 knock-down (NANOG : Nanog homeobox) |
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| Model: 2024-981 Perturbation: Differentiation Generated: 2024-07-10 11:15:24 +0900 |
DAY0 |
MID |
DAY3 |
DAY0 |
MID |
DAY3 |
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ENSG00000132646 (PCNA : proliferating cell nuclear antigen) |
1.431 | 1.407 | 1.003 | 1.363 | 0.907 | 0.503 | |
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ENSG00000148773 (MKI67 : marker of proliferation Ki-67) |
0.813 | 0.897 | 0.748 | 0.999 | 0.555 | 0.139 | |
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ENSG00000186395 (KRT10 : keratin 10) |
0.916 | 0.851 | 0.848 | 1.065 | 0.927 | 0.720 | |
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ENSG00000170421 (KRT8 : keratin 8) |
1.240 | 1.285 | 1.265 | 1.200 | 1.436 | 1.456 | |
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ENSG00000111704 (NANOG : Nanog homeobox) (Knock-downed) |
1.135 | 1.239 | 0.331 | 0.186 | 0.345 | 0.376 | |
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ENSG00000075624 (ACTB : actin beta) (Standard) |
1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 | |
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배경
실리코팜(주)는 연구자가 손쉽게 사용할 수 있는 인공지능 솔루션을 제공하여 생명과학과 인공지능을 연결하는 기업입니다. KnockG™는 생성 인공지능을 활용하여 다양한 환경 및 타겟 녹다운 조건에서 오믹스 데이터를 생성하는 솔루션으로, 생명과학 연구 및 신약 개발 과정에서 시간과 비용을 절감할 수 있도록 도와줍니다. lite.KnockG™는 KnockG™의 일부 기능을 무료로 제공하는 서비스로, 사전에 업로드된 모델을 활용하여 특정 유전자가 녹다운될 때의 Pseudo-blotting 기능(마커 발현량 변화 예측)을 제공합니다. KnockG™는 신규 모델 학습, 시계열 시뮬레이션 구성, 다중 유전자 녹다운, 신규 타겟 탐색 및 식별, 도출된 타겟의 문헌 및 특허 정보 조회, 네트워크 분석 등 보다 종합적이고 능동적인 분석을 수행할 수 있습니다.
Use Case & Publication