재현되는 분석 파이프라인
사람이 바뀌어도 같은 결과가 나오는 워크플로우를 만듭니다. 도구 버전·파라미터·중간 산출물을 기록해, 몇 달 뒤에도 그때의 수치를 다시 낼 수 있게 합니다.
무엇을 만드나요
연구실마다 막히는 자리가 다릅니다. 자주 마주치는 네 가지입니다.
바이오마커 발굴 워크플로우
통계 모델과 머신러닝으로 후보를 좁히고, 왜 그 후보가 남았는지를 설명할 수 있는 형태로 정리합니다. 검증 설계까지 함께 봅니다.
이종 데이터 통합
오믹스·임상·영상처럼 서로 다른 데이터를 하나의 코호트로 묶습니다. 표준화 규칙과 결측 처리 방식을 문서로 남겨, 나중에 합류하는 사람도 같은 판단을 하도록 합니다.
구조 기반 설계 지원
표적 구조에서 후보 서열·화합물로 이어지는 설계 루프를 세웁니다. 예측 점수를 그대로 믿지 않고, 무엇을 실험으로 확인해야 하는지 함께 정합니다.
협업은 이렇게 시작합니다
큰 계약서부터 쓰지 않습니다. 작게 시작해 쓸모가 확인되면 넓힙니다.
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01
막힌 지점을 찾습니다
한두 시간 이야기를 나눕니다. 대개 문제는 분석 방법이 아니라 데이터가 오가는 과정에 있습니다.
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02
좁은 범위로 만들어 봅니다
전체를 설계하기 전에 가장 아픈 한 조각을 먼저 만듭니다. 보통 2~4주입니다.
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03
실제 데이터로 확인합니다
예시가 아니라 그 연구실의 진짜 데이터로 돌립니다. 여기서 대부분의 가정이 수정됩니다.
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04
붙이거나 넓힙니다
쓸모가 확인되면 기존 환경에 붙이고, 아니면 거기서 멈춥니다. 멈추는 것도 결과입니다.
제공 서비스
분석 파이프라인 구축
WGS·WES·RNA-seq·scRNA-seq 등 데이터 유형별 파이프라인 설계와 구축.
기존 분석 검토
이미 돌린 분석의 방법과 해석을 제3자 시각으로 점검합니다.
데이터 표준화·통합
흩어진 데이터를 분석 가능한 형태로 정리하고 규칙을 문서화합니다.
AI 모델 적용
가상실험·예측 모델을 연구 목적에 맞게 고르고 검증합니다.
결과 해석·보고
수치를 논문·보고서에 쓸 수 있는 문장과 그림으로 옮깁니다.
플랫폼 도입 지원
AURORA·BioWrit·PepDesigner 를 연구 환경에 맞춰 설정합니다.
연구자 교육
만든 것을 연구실이 직접 운용할 수 있도록 인수인계합니다.
이런 곳과 일합니다
대학·병원 연구실, 바이오 기업의 연구 조직, 그리고 분석 인력을 따로 두기 어려운 소규모 팀. 데이터는 쌓였는데 다음 걸음이 보이지 않을 때가 가장 흔한 시작점입니다.
자주 묻는 질문
아직 데이터가 없어도 상담이 되나요?
됩니다. 오히려 실험 설계 단계에서 이야기하는 편이 낫습니다. 나중에 분석이 막히는 이유는 대개 그 단계에서 정해집니다.
얼마나 걸리나요?
좁은 범위의 첫 결과물은 보통 2~4주입니다. 파이프라인 전체 구축은 범위에 따라 달라지므로 첫 대화 뒤에 함께 잡습니다.
데이터를 외부로 내보내야 하나요?
아닙니다. 기관 안에서 돌아가는 형태로 구성할 수 있습니다. 반출이 어려운 임상 데이터가 많아 기본으로 그렇게 잡습니다.
만든 것은 누구 것인가요?
의뢰하신 쪽 것입니다. 코드와 문서를 함께 넘기고, 직접 운용하실 수 있도록 인수인계합니다.
어떤 프로젝트가 잘 맞나요?
문제가 구체적일수록 잘 맞습니다. "AI 를 도입하고 싶다" 보다 "이 분석이 매번 사람마다 다르게 나온다" 쪽이 훨씬 빠르게 풀립니다.
풀고 싶은 문제가 있으신가요
무엇이 막혀 있는지 한 문단으로 적어 보내 주세요. 맞지 않는 일이면 그렇다고 말씀드립니다.