OpenAI의 프런티어 추론 모델인 GPT-Rosalind는 생물학, 신약 발굴, 중개의학 전반의 연구를 지원하도록 설계되었습니다. 이 생명과학 모델 시리즈는 향상된 도구 활용 능력과 화학, 단백질 공학, 유전체학에 대한 더 깊은 이해를 결합해 과학 워크플로우에 최적화되어 있습니다. 현재 GPT-Rosalind는 신뢰 기반 액세스 프로그램을 통해 자격을 갖춘 사용자에게 ChatGPT, Codex, API에서 연구 프리뷰로 제공됩니다.
과학 연구와 분석에는 ChatGPT Work 또는 Codex를 사용하세요. ChatGPT에서는 GPT-Rosalind와 과학 플러그인을 공동 연구 워크플로우에 활용할 수 있습니다. 코드, 레포지토리, 벤치마크 또는 반복적인 소프트웨어 실험이 필요한 작업에는 Codex를 사용하세요.
생명과학 연구 및 분석
bulk RNA-seq 및 단일 세포 RNA-seq 분석부터 다양한 소스를 종합한 표적 우선순위 선정까지, ChatGPT를 사용해 시퀀싱 데이터를 연구에 활용할 수 있는 생물학적 인사이트로 전환하세요.
약물 표적 우선순위화
ChatGPT와 Life Science Research 플러그인을 사용해 엔터티를 정규화하고, 유전학·코호트·임상·문헌·발현 근거를 병렬로 수집하며, 각 증거 영역을...
bulk RNA-seq 입력 검증
ChatGPT에서 NGS Analysis 플러그인을 사용해 샘플 시트, FASTQ, 참조 데이터를 검증한 다음, 차등 발현 분석 전에 MultiQC, Salmon...
scRNA-seq 데이터 주석 처리
NGS Analysis 플러그인과 ChatGPT를 사용해 10x 형식의 매트릭스 번들을 QC 필터링을 거친 단일 세포 아티팩트, 임계값 선정 근거가 포함된 필터링...
단백질 폴딩 연구 및 아키텍처 탐색
Codex를 사용해 단백질 폴딩 가설을 명시적인 벤치마크, 장기간 유지되는 산출물, 명확하게 정의된 근거 범위를 갖춘 검토 가능한 실험 루프로 구체화하세요.
