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해결하는 문제

OmicVerse는 배치 RNA-seq, 단세포, 공간적 전사체 분석 간의 격차를 메우기 위해 설계된 통합형 Python 프레임워크입니다. 후처리 시각화, 모델 기반 분석, AI 지원 워크플로우를 통합하여 다오믹스 분석을 위한 포괄적인 생태계를 제공합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 단일 방법이 아니라 광범위한 분석 플랫폼으로 구성되어 있습니다. pandas, anndata, numpy, mudata 등의 핵심 데이터 구조를 활용하여 인프라를 구현합니다. 플랫폼은 전문 모듈로 나뉩니다:

• 핵심 분석: Scanpy, scVI, Geneformer 등 수많은 공개된 전사체 분석 도구를 통합합니다.
• J.A.R.V.I.S.: AI 지원 워크플로우 시스템으로, ov.Agent를 통해 분석 도구와 직접 상호작용할 수 있으며, AI 어시스턴트(Claude Code 등)에 도구를 노출하는 MCP(Model Context Protocol) 서버와 Telegram 기반 채팅 시스템을 포함합니다.
• ov.synbio: 게놈 규모 대사 모델링, 단백질/효소 설계(ESMFold, ProteinMPNN 사용), DNA 설계를 위한 합성 생물학 스택입니다.
• ov.mol: 도킹(AutoDock Vina)과 GPU 가속 분자 동역학(OpenMM)을 연결하여 결합 자유 에너지를 계산하는 분자 동역학 스택입니다.

대상 사용자

다오믹스 데이터 분석과 AI 통합 생물학 연구에 통합 도구 세트가 필요한 생물정보학자, 계산 생물학자, 합성 생물학 및 분자 동역학 연구자에게 적합합니다.

주요 특징

• 통합형 다오믹스: 배치, 단세포, 공간적 RNA-seq 분석을 하나의 패키지로 통합합니다.
• AI 지원 워크플로우: 에이전트 시스템(J.A.R.V.I.S.)과 MCP 서버를 통해 AI 기반 분석을 지원합니다.
• AI 기반 단백질 설계: ESMFold와 ProteinMPNN를 활용한 구조 예측 및 역설계 도구를 포함합니다.
• 통합 분자 동역학: 3D 구조에서부터 GPU 기반 분자 동역학 시뮬레이션까지의 전체 파이프라인을 지원합니다.