최근 single-cell RNA-seq 기술의 발전으로 대규모 단일세포 데이터 생산은 점차 자동화되고 있으나, 생성된 방대한 분석 결과를 해석... 최근 single-cell RNA-seq 기술의 발전으로 대규모 단일세포 데이터 생산은 점차 자동화되고 있으나, 생성된 방대한 분석 결과를 해석하고 생물학적으로 의미 있는 통찰을 도출하는 과정은 여전히 많은 전문지식과 반복적인 코딩 작업을 요구합니다. 특히 탐색적 데이터 마이닝, 시각화된 결과의 해석, 그리고 결과 보고서 작성 과정은 생물학 연구자들에게 상당한 시간적 부담으로 작용하고 있습니다. 본 웨비나에서는 MLBI Lab에서 개발한 자동화된 단일세포 RNA-seq 분석 파이프라인인 SCODA와, 이를 기반으로 자연어 기반 데이터 탐색 및 해석을 지원하는 LLM 기반 데이터 마이닝 어시스턴트 SCODiA를 소개합니다. SCODA는 세포 유형 식별, DEG 분석, 유전자 집합 분석, 세포 간 상호작용 분석, CNV/ploidy 추론 등 다양한 단일세포 분석 기능을 자동화하여 단일 h5ad 파일 형태의 통합 결과를 제공합니다. 이어서 소개될 SCODiA는 이러한 복잡한 분석 결과를 대규모 언어모델(LLM)을 활용해 자연어 기반으로 탐색하고 해석할 수 있도록 지원하며, 반복적인 코딩 없이도 대화형 데이터 마이닝, 생물학적 해석, 보고서 생성, 그리고 분석 결과의 완전한 재현을 위한 코드 생성 기능을 제공합니다. 본 발표에서는 다음 내용을 중심으로 소개할 예정입니다. • SCODA의 개발 배경 및 자동화 분석 워크플로우 • SCODiA의 자연어 기반 데이터 마이닝 기능 • LLM 기반의 생물학적 해석 및 보고서 생성 • 기존 Jupyter Notebook 기반 분석 환경과 연계한 활용 • 실제 단일세포 RNA-seq 분석 예시 및 활용 시나리오 본 웨비나는 단일세포 RNA-seq 데이터를 직접 분석하는 생물정보학 전문가보다는, 분석 결과를 활용하는 생명과학 및 의학 연구자, 제약·바이오 분야 연구개발 담당자들에게 더욱 유익한 내용을 제공하고자 합니다. 이를 통해 새로운 형태의 AI 기반 데이터 마이닝 및 생물학적 통찰 탐색 워크플로우를 제시할 것입니다.

Single cell RNA sequencing은 다양한 분야의 논문에서 단골손님처럼 등장하지만 샘플 준비부터 데이터 분석까지 어려움이 많다고 느... Single cell RNA sequencing은 다양한 분야의 논문에서 단골손님처럼 등장하지만 샘플 준비부터 데이터 분석까지 어려움이 많다고 느껴집니다. 본 웨비나에서는 Miltenyi Biotec의 gentleMACS™ Technology를 중심으로, 세포 viability 유지와 stress response 최소화를 위한 샘플 보존부터 양질의 세포 확보를 위한 tissue dissociation 방법까지 전반적인 workflow를 소개합니다. 마지막으로 FAQ와 Q&A 세션을 통해 single cell RNA sequencing 관심 연구자분들이 자주 마주치는 문제와 해결 포인트를 함께 짚어볼 예정입니다. 1. scRNA-seq의 첫 단추, Gold standard of dissociation - 송명훈 (밀테니바이오텍코리아) 본 세미나에서는 scRNA sequencing 데이터 품질을 좌우하는 샘플 준비 과정에 대해 다룹니다. 먼저, 밀테니바이오텍에 대한 간략한 소개와 함께 gentleMACS™ Dissociator를 활용한 조직별 tissue dissociation 및 nuclei isolation 전략을 소개합니다. 또한, 데이터 품질 저하 요인을 최소화하기 위한 clean-up 과정 및 sample quality 개선 전략을 함께 소개합니다. 본 세미나는 단일세포 전사체 분석(scRNA-seq, snRNA-seq)을 수행 중이거나 계획 중인 연구자뿐 아니라, 조직 유래 세포/핵 분리, organoid, 면역세포, 뇌과학 및 종양 연구 등 고품질 샘플 준비에 관심 있는 연구자들에게 유용한 내용을 제공할 예정입니다. 2. 성공적인 single-cell RNA sequencing을 위한 tissue dissociation 전략 - 조아름 (로킷제노믹스) Single-cell RNA sequencing은 개별 세포 수준에서 유전자 발현을 확인하여 조직 내 세포의 구성과 기능적 다양성을 정밀하게 분석합니다. 기존 bulk RNA sequencing으로는 확인하기 어려웠던 희귀 세포군, 세포 간 이질성, 세포 상태 변화 등을 분석할 수 있어 암, 면역, 발생, 재생의학, 정밀의료 등 다양한 분야에서 핵심적으로 활용되고 있습니다. 고품질의 scRNA sequencing 데이터를 확보하기 위해서는 고품질의 세포를 확보하는 것이 매우 중요합니다. 본 웨비나에서는 싱글셀 분석 전문 기업으로써 다년간의 노하우를 바탕으로 조직의 특성과 연구 목적에 적합한 조직별 dissociation 전략, 세포 품질 개선 방법, 그리고 실제 scRNA sequencing 데이터를 활용한 조직별 세포 유형 분석 사례를 소개하고자 합니다.

오가노이드는 줄기 세포에서 유래된 복잡한 3차원 조직 모델로 자가 조직화, 자가 재생, 여러 세포 계통으로 분화할 수 있습니다. 이... 오가노이드는 줄기 세포에서 유래된 복잡한 3차원 조직 모델로 자가 조직화, 자가 재생, 여러 세포 계통으로 분화할 수 있습니다. 이는 시험관 내에서 장기의 조직, 발달, 기능의 핵심적인 측면을 재현할 수 있는 독특한 기회를 제공합니다. Spark® Cyto를 사용하면 자동화된 실시간 세포 이미징을 통해 오가노이드의 성장, 형태, 치료 반응을 쉽게 모니터링할 수 있습니다. 이 시스템의 통합 배양 및 병렬 데이터 획득 기능은 실험을 간소화하고, AI 기반 이미징 알고리즘은 오가노이드 구조를 정확하게 식별하고 분석할 수 있습니다. Tecan liquid handling 플랫폼과 결합하면 cell seeding, 배지 교체, cell harvesting과 같은 일반적인 세포 배양 프로세스를 완전히 자동화할 수 있습니다. 이 웨비나에서는 다양한 연구 분야에 걸쳐 최근 실제 적용 사례를 소개하고, 자동화된 이미징 및 워크플로우 솔루션이 오가노이드 연구의 재현성, 확장성 및 효율성을 어떻게 향상시키는지 보여줄 것입니다. 참가자들은 다양한 응용 분야에 맞게 오가노이드 기반 분석을 최적화하는 데 필요한 통찰력을 얻을 수 있습니다. Spark Cyto는 연구용으로만 사용 가능하며 진단 목적으로는 사용할 수 없습니다.