총 46개의 글
Explore clinical proteomics applications in diagnostics, drug development, and precision medicine. Learn how protein analysis is transforming patient care in 2026.
In-depth review of DIA-NN proteomics software. Learn about its features, performance benchmarks, library-free analysis, and how to use it for DIA mass spectrometry data.
Complete MaxQuant tutorial for beginners. Learn how to set up, configure, and run MaxQuant for proteomics data analysis with step-by-step instructions and tips.
Learn how biomarker discovery works from start to finish. This guide covers the complete pipeline from sample collection to clinical validation using proteomics and multi-omics.
Complete guide to single-cell proteomics in 2026. Learn about SCoPE-MS, plexDIA, mass cytometry, and how single-cell protein analysis is transforming biology.
Explore how machine learning is revolutionizing drug discovery. From target identification to clinical trials, learn how AI accelerates pharmaceutical development in 2026.
Understand the key differences between proteomics and genomics. Learn how these complementary fields study genes vs proteins and why both matter for modern biology.
Step-by-step guide to analyzing mass spectrometry data for proteomics. Learn about raw data processing, database searching, quantification, and statistical analysis.
Discover the best bioinformatics tools in 2026 for genomics, proteomics, and systems biology. From Python libraries to cloud platforms, find the right tools for your research.
Learn what proteomics is in simple terms. Discover how scientists study proteins, why it matters for medicine, and how mass spectrometry powers modern proteomics research.
바이오인포매틱스 입문자를 위한 R vs Python 선택 가이드. 2026년 기준 트렌드와 실전 학습 로드맵을 경험 기반으로 정리했습니다.
AlphaFold3 이후 구조생물학이 시스템생물학과 어떻게 연계되고 있는지 실전 경험을 바탕으로 살펴봅니다. 활용 워크플로우, 주요 도구, 한계점을 다룹니다.
질량분석 기반 프로테오믹스 데이터의 결측값 처리 방법을 총정리합니다. MNAR vs MAR 구분, 대체 방법 비교, 실전 워크플로우와 주의사항을 다룹니다.
멀티오믹스 통합 분석이 바이오마커 발굴 과정을 어떻게 변화시키는지 실전 경험을 바탕으로 설명합니다. MOFA+, DIABLO 등 주요 도구와 통합 전략을 소개합니다.
단일세포 RNA-seq 분석 도구 Seurat과 Scanpy를 실전 경험을 바탕으로 비교합니다. 각 도구의 장단점, 선택 기준, 그리고 분석 시 주의할 점을 정리했습니다.
Why Bioinformatics Databases Matter Bioinformatics databases are the backbone of modern biological research. They store, organize, and provide access to the vast more
The Intersection of Machine Learning and Systems Biology Systems biology aims to understand biological systems as integrated wholes. Machine learning provides the more
Understanding Data Acquisition in Mass Spectrometry In bottom-up proteomics, peptides eluting from a liquid chromatography column enter the mass spectrometer, which must more
The Biomarker Discovery Challenge Biomarkers — measurable indicators of biological states or conditions — are fundamental to modern medicine. They guide diagnosis, more
Why R for Genomic Data Analysis? R has established itself as the dominant programming language for genomic data analysis. The Bioconductor project more
Introduction to Network Biology Biological systems function through intricate networks of molecular interactions. Proteins rarely act alone — they form complexes, signal more
What is Proteomics? Proteomics is the large-scale study of proteins — their structures, functions, interactions, and modifications. While the genome provides the more
The Drug Discovery Crisis Developing a new drug takes an average of 10-15 years and costs over $2.6 billion. The success rate more
AI 기반 약물 재창출의 주요 접근법과 성공 사례. 유전자 발현 매칭부터 지식 그래프까지 정리했다.
Why Multi-Omics Integration Matters Modern biological research generates data across multiple molecular layers — genomics, transcriptomics, proteomics, metabolomics, and epigenomics. Each omics more
합성생물학과 시스템 생물학이 만나는 지점. 유전자 회로 설계부터 DBTL 사이클까지 정리했다.
What is Systems Biology? Systems biology is an interdisciplinary field that focuses on understanding biological systems as integrated and interacting networks of more
장내 미생물 분석의 두 가지 접근법, 16S rRNA와 샷건 메타게노믹스를 비교하고 주요 분석 도구를 정리했다.
DNA 메틸화, 히스톤 변형, 크로마틴 접근성까지. 후성유전체학의 주요 기술과 분석 도구를 정리했다.
AlphaFold가 구조 생물학에 가져온 변화와 남아있는 한계. AlphaFold3, ESMFold까지 최신 동향을 정리했다.
오믹스 데이터에서 바이오마커를 발굴할 때 빠지기 쉬운 통계적 함정과 올바른 접근법을 정리했다.
공간 전사체학의 주요 기술과 분석 방법. Visium, MERFISH부터 데이터 분석 도구까지 정리했다.
네트워크 약리학의 개념, 분석 방법, 데이터 소스를 정리했다. 약물-타겟-질병 관계를 시스템 수준에서 이해하는 접근법.
단일세포 RNA 시퀀싱 분석의 전체 흐름. 플랫폼 선택부터 클러스터링, 세포 타입 annotation까지 정리했다.
ORA, GSEA, 토폴로지 기반 분석까지. 경로 분석의 방법론과 데이터베이스를 체계적으로 정리했다.
WGS/WES 데이터에서 변이를 찾는 실전 워크플로우. GATK, DeepVariant, 필터링 전략까지 한 번에 정리했다.
생물정보학에서 머신러닝의 현주소를 점검한다. 성공한 영역, 발전 중인 영역, 그리고 피해야 할 함정까지.
생물정보학에서 R과 Python 중 어떤 언어를 선택해야 할지. 분야별 추천과 실전 조언을 정리했다.
멀티오믹스 통합 분석의 개념, 주요 접근법, 실전 도구를 정리했다. 여러 오믹스 데이터를 합치면 왜 다른 결론이 나오는지 살펴본다.
질량분석 기반 단백질체학의 기술 발전 흐름. DDA에서 DIA로의 전환, 정량 전략, 최신 장비까지 정리했다.
임상 프로테오믹스의 현주소. 기술 발전, 적용 사례, 그리고 넘어야 할 도전 과제를 정리했다.
CRISPR 스크리닝의 원리, 분석 방법, 그리고 시스템 생물학에서의 활용. Perturb-seq까지 이어지는 대규모 유전자 기능 연구의 흐름을 정리했다.
대사체학의 기본 개념부터 분석 플랫폼, 데이터 처리까지. 멀티오믹스 시대에 대사체학이 왜 중요한지 정리했다.
2025년 기준 RNA-seq 분석 파이프라인 비교. STAR, Salmon, DESeq2 등 주요 도구의 특징과 추천 워크플로우를 정리했다.
단백질 상호작용 네트워크의 기초부터 실전 분석까지. PPI 데이터베이스, 네트워크 지표, 시각화 도구를 정리했다.
Systems biology is the computational and mathematical analysis and modeling of complex biological systems. It is a biology-based interdisciplinary field of study that focuses on complex interactions w