생물학 공개 데이터를 위한 연구 에이전트

생물학 데이터는 공개되어 있지만, 쓰기는 쉽지 않습니다.

필요한 데이터는 대부분 이미 측정되어 공개되어 있습니다. 다만 식별자, 파일 형식, 다운로드 크기가 제각각인 포털에 흩어져 있습니다. 질문 하나에 답하려면 며칠씩 내려받고, ID를 매핑하고, 스프레드시트를 조인해야 했습니다. 그것도 컴퓨터가 파일을 열 수 있을 때 이야기입니다.

질문 하나로 모든 데이터베이스를, 근거와 함께

1. 생각하는 그대로 질문하세요

   질문, 유전자 기호, UniProt·MGnify 액세션, Pfam 도메인, 약물, 서열, 좌표 중 무엇이든 입력하세요. BioQ가 입력 유형을 알아보고 어떻게 해석했는지 보여 줍니다.

2. 에이전트가 계획하고 조회합니다

   질문을 받으면 에이전트가 어느 데이터베이스에 물을지 정하고, 조회를 병렬로 실행하며, 각 단계를 매개변수·소요 시간과 함께 보여 줍니다.

3. 모든 주장에 레코드를 인용합니다

   답변 속 숫자는 그 값을 낸 조회로 연결됩니다. 어느 단계든 열어 원시 데이터를 보거나, API 호출을 복사하거나, 표를 내려받을 수 있습니다.

연구자가 실제로 묻는 질문을 위해 만들었습니다

심사에도 흔들리지 않는 답변

과학용 검색 엔진은 알려 준 내용을 근거로 뒷받침할 수 있어야 쓸모가 있습니다. BioQ는 네 가지를 엄격하게 지킵니다.

{
  "trembl": {
    "status": "miss",
    "means": "the TrEMBL index was searched and does
      not carry this accession"
  },
  "pfam_domains": {
    "status": "not_applicable",
    "means": "no lookup was possible, so this is
      neither a hit nor a miss"
  }
}

GET /api/v1/affinity?gene=EGFR&drug=gefitinib
{
  "measured_type": "IC50", "value": 0.1, "unit": "nM",
  "unit_class": "molar",
  "source_key": "chembl_37.db|activity_id=13297481",
  "sha256": "4be13df3b68e…c15142"
}