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MetaBase & MetaCore

약물 발굴 연구 속도를 높이세요

필요할 때 원하는 방식으로 생물학 데이터를 분석하세요.

질병의 분자적 원인을 이해함으로써 신약 개발을 최적화하고 연구 속도를 높이세요. 시스템 생물학 기반의 고급 분석을 통해 바이오마커, 타겟 및 작용 기전 가설을 수립할 수 있습니다.

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질병 기전 모델링 및 이해

PhD 및 MD로 이루어진 전문가들이 정리한 세부 데이터를 바탕으로 신약이 질병 발생 기전에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 파악하고 질병원인 메커니즘을 조사하세요.

생물학적 상호작용 이해 및 시각화

데이터 크기나 유형에 구애 받지 않은 네트워크를 구축해 생물학, 분자 레벨의 상호작용을 시각화하고 분석하세요. 이러한 상호작용의 메커니즘, 방향성, 효과는 주석으로 제공되어 확인할 수 있습니다.

타겟 및 바이오마커 식별과 검증

생물학적 주제와 관련된 필수 데이터를 종합하여, 생물학적·화학적·질병적 맥락을 포괄적으로 탐색하세요.

필요한 데이터를 손쉽게 확보하여 조직의 요구에 맞는 방식으로 활용할 수 있습니다.

고품질 데이터에 대한 유연한 접근성

R-script 라이브러리, API 또는 직접 통합을 통해 데이터를 귀사의 시스템에 통합하여 즉시 활용할 수 있습니다.

데이터의 생물학적 의미를 빠르게 파악

Key Pathway Advisor와 같은 도구를 활용하여, 데이터 변화의 원인이 되는 주요 단백질 변화를 예측하세요.

최첨단 시스템 생물학 접근법 활용

클래리베이트의 Computational Biology Methods for Drug Discovery 프로그램은 오믹스(OMICs) 데이터를 기반으로 한 최첨단의 네트워크 경로 분석 기법을 적용하여 신약 개발 과정에 도움을 드릴 수 있습니다.

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4백만+
4백만 개 이상의 분자 상호작용 데이터(방향성, 메커니즘 및 효과 포함)
1,500+
1,500개 이상의 경로 지도(규제, 질병, 대사 및 독성 특성 포함)
1만+
1만종 이상의 질환 정보
1천+
직접 큐레이팅하고 검증한 1천 개 이상의 네트워크 및 효과 데이터

MetaCore는 새로운 생물학적 경로를 자신 있게 탐색할 수 있는 기회를 제공했으며, RNA-seq 데이터 세트의 가치를 크게 높여주었습니다.

Daniel J. Murphy 학술 연구자, University of Glasgow

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