초거대 오믹스 데이터 통합을 위한 그래프 신경망 기반 관계성 추출 프레임워크

초거대 규모의 유전체학, 전사체학, 단백질체학 등 다양한 "오믹스" 데이터셋으로부터 숨겨진 생물학적 상호작용 네트워크를 발견하기 위해, 최근 생물정보학 분야에서 발전하고 있는 고급 데이터 처리 방법론이다.

관계성 추출 및 해석

• Multi-Modal Data Fusion: 서로 다른 측정 방식(예: 시퀀싱 깊이, 단백질 발현량)의 데이터 포인트들을 하나의 통합된 정보 공간에 투영하여 데이터 간의 잠재적 상관관계를 학습한다.
• Graph Neural Networks (GNNs): 생체 분자(유전자, 단백질, 대사물질)를 노드로, 알려진 혹은 추론된 상호작용(번역, 상호작용 등)을 엣지로 모델링하여, 단순한 통계적 상관관계 이상의 구조적 정보를 추출한다.

이는 기존의 독립적 분석으로는 놓치기 쉬운, 예를 들어 특정 후성유전학 변이가 어떻게 대사체학 경로를 통해 궁극적으로 세포 운명 결정에 영향을 미치는지와 같은 복잡한 시스템 수준의 질문에 답할 가능성을 제공하며, 바이오빅데이터 시대의 필수적인 해석 도구로 주목받는다. 시스템 생물학과의 융합 연구가 활발하다.