Knowledge Graphs
엄선된 데이터를 통해 인사이트를 도출하고, 가설을 검증하며 생물학적 연관성을 시각화해 보세요. 높은 정확성과 신뢰성을 보장합니다.
Knowledge Graph란 무엇이며, 제약 및 생명과학 분야에서 어떻게 활용될까요?
Knowledge Graph(KG)는 다양한 출처의 방대한 데이터를 구조화하고 시각화해 제약 및 생명과학 분야의 연구자들이 중요한 인사이트를 도출할 수 있도록 돕는 도구입니다. 유전자 프로필, 질병 취약성, 약물 효능 간의 연관성을 연결함으로써, 더 정밀한 의사결정을 지원하고 신약 개발 및 맞춤형 의료의 혁신을 앞당길 수 있습니다.
발견 촉진
임상 의사결정 향상
질병 이해도 향상
26만8천+
유전자–약물, 약물–질병 간 분자 상호작용 정보
1만4천+
다양한 질병에서 관찰되는 생물학적 관련 과정
11만5천+
역할과 유효성 프로파일이 정밀하게 주석된 유전자–질병 연관 정보
120만+
유전자–복합체–RNA 간의 분자 상호작용 정보
2만8천+
부작용 관련 독성 바이오마커 연관 정보
70만+
약물 및 바이오 의약품의 임상 개발 관련 상세 정보
클래리베이트 Knowledge Graph의 차별화된 강점은 무엇인가요?
신뢰할 수 있는 데이터 출처
CDDI와 Metabase 플랫폼 기반의 검증된 데이터를 활용합니다.
정확하고 신뢰성 높은 데이터
정교하게 큐레이션된 데이터를 통해 신뢰도 높은 분석 기반을 제공합니다.
강력한 확장성과 예측력
사용자 정의 데이터를 유연하게 통합하는 고도화된 모델링 기술로 예측 정확도와 상황 대응력을 높입니다.
연구자들은 Knowledge Graph를 통해 어떤 혜택을 얻을 수 있을까요?
KG는 단순한 인사이트 도출과 가설 검증을 넘어, 생물학 연구자들을 위한 강력한 도구입니다. 이를 통해 연구자들은 다음과 같은 성과를 이끌어낼 수 있습니다:
monitoring
정확한 임상 의사결정
데이터 기반의 정밀한 분석으로 임상 의사결정의 신뢰도를 높일 수 있습니다.
route
질병 메커니즘 이해
질병의 작용 원리에 대한 깊이 있는 이해를 통해 새로운 치료 가능성을 발굴할 수 있습니다.
moving
성과 향상
혁신을 가속화하여 획기적인 치료법을 개발하고 환자의 치료 결과를 개선합니다.
