생물학 분야 AI 모델 20개 목록

Perplexity의 추천 

1~10 : 유전체 & 전사체 AI 모델

• Evo2: 100,000종 DNA 기반, 돌연변이 예측 및 유전체 설계.​
• DNABERT-2: DNA 서열 해석에 특화된 BERT 기반 AI.​
• Nucleotide Transformer: 대규모 유전체 데이터 학습용 Transformer 기반 모델.​
• GeneFormer: 유전자 기능 및 표현 해석을 위한 전사체 모델.​
• scFoundation: 단일 세포 데이터 분석용 파운데이션 모델.​
• scGPT: 단일 세포 transcriptome 분석용 GPT 모델.​
• RNA-FM: RNA 시퀀스 기능 및 구조 예측 AI(비공개).​
• RNABERT: RNA 구조/기능 예측에 특화된 BERT 모델.​
• GENA-LM: 인간 DNA를 BPE 토큰화로 처리하는 랭귀지 모델.​
• Kipoi: 유전체 예측모델의 "모델 동물원"으로 다양한 사전학습 모델 집합.​

11~20 : 단백질 & 생명체 구조 예측 모델

• AlphaFold: 단백질 3차 구조 예측 AI로 생물학 혁신 견인.​
• AlphaFold2/3: 업그레이드 버전, 구조 예측 정확도 향상.​
• AlphaMissense: 돌연변이 기능성 판단용 AlphaFold 확장판.​
• ESMFold: Meta社의 대규모 단백질 구조 예측 Transformer.​
• ProtGPT2: 단백질 서열 생성 특화 GPT 모델.​
• UniProtBERT: 유니프로트 기반 단백질 기능 예측 모델.​
• MiniFold: AlphaFold의 경량 구현체.​
• CellProfiler Deep Learning: 세포 이미지를 딥러닝으로 분석.​
• NVIDIA Clara Discovery: 의료 및 생명과학 AI 개발 플랫폼.​
• Bioconductor ML: 생물학 데이터 분석용 오픈소스 ML 툴킷.​

활용 분야 요약

이들 모델은 유전자 돌연변이 검출, 신약 후보 도출, 맞춤형 진단, 단백질 구조 예측, 세포 이미지 분석 등 다양한 생명과학·의학 연구에 필수적으로 사용되고 있습니다. 최신 연구동향은 LLM(대형 언어모델) 기반 생물 데이터 통합과 생성형 모델의 실험 자동화에 초점을 맞추고 있습니다.​

원하는 목적, 데이터 유형에 따라 위 모델들을 선택하여 생물학 연구에 활용할 수 있습니다.

 

 

 

 

Grok의 추천 

생물학 분야 유명 AI 모델 10개 추천

생물학 분야에서 활용되는 AI 모델은 주로 단백질 구조 예측, 유전자 서열 분석, 단일 세포 데이터 처리 등에 특화되어 있습니다. 2025년 기준으로 가장 유명하고 영향력 있는 모델들을 선정하여 추천드립니다. 이 목록은 최근 연구와 기초 모델(Foundational Models) 트렌드를 기반으로 하며, 각 모델의 주요 용도와 개발자를 간략히 설명했습니다. (참고: 유명도는 인용 수, 오픈소스 채택률, 연구 영향력을 고려)

 

순위모델 이름개발자/기관주요 용도간단 설명

1	AlphaFold	DeepMind (Google)	단백질 구조 예측	단백질의 3D 구조를 고정밀도로 예측하는 획기적 모델. 생물학 연구의 표준 도구로 자리 잡음.
2	ESM-2 (Evolutionary Scale Modeling)	Meta AI	단백질 서열 분석	단백질 서열을 자연어처럼 처리하는 언어 모델. 기능 예측과 구조 추론에 강력함.
3	RoseTTAFold	Baker Lab (University of Washington)	단백질 및 분자 구조 예측	AlphaFold의 대안으로, 다중 분자 복합체 예측에 특화된 오픈소스 모델.
4	scGPT	Broad Institute & collaborators	단일 세포 유전체 분석	단일 세포 RNA-seq 데이터를 처리하며, 세포 유형 분류와 유전자 발현 예측에 유용.
5	DNABERT-2	Stanford University	DNA 서열 분석	DNA 서열을 BERT 스타일로 학습한 모델. 유전자 조절 및 변이 예측에 적용.
6	Evo2	Arc Institute	유전체 및 전사체 분석	대규모 유전체 데이터를 처리하는 오픈소스 모델. 진화적 패턴 예측에 강점.
7	Nucleotide Transformer	InstaDeep (BioNTech)	뉴클레오티드 서열 모델링	DNA/RNA 서열의 장기 의존성 학습. 변이 효과 예측에 활용.
8	ProtGPT2	Collaborators (various)	단백질 디자인	GPT 스타일로 새로운 단백질 서열 생성. 합성 생물학에 필수.
9	RNA-FM	Various (research consortia)	RNA 구조 및 기능 예측	RNA 분자의 구조와 상호작용 예측. 아직 공개되지 않았으나 높은 기대치.
10	BioNeMo	NVIDIA	생성 생물학 및 화학	클라우드 기반 생성 모델로, 약물 발견과 분자 설계 지원.

이 모델들은 대부분 오픈소스로 제공되어 Hugging Face나 GitHub에서 다운로드 가능합니다. 실제 활용 시 도메인 지식과 결합하면 더 효과적입니다. 더 구체적인 모델이나 사용 사례가 필요하시면 추가로 말씀해주세요!

생물학 분야 유명 AI 모델 추가 10개 추천

이전 추천(AlphaFold, ESM-2 등)에 이어, 2025년 기준으로 생물학 분야에서 추가로 유명한 AI 모델 10개를 선정했습니다. 이 목록은 최근 연구 트렌드(예: 생성 AI, foundation models)와 영향력을 고려하여 구성되었으며, 주로 유전체학, 단백질 디자인, 약물 발견 등에 초점을 맞췄습니다. 대부분 오픈소스로 제공되며, Hugging Face나 GitHub에서 접근 가능합니다.

 

순위모델 이름개발자/기관주요 용도간단 설명

11	Geneformer	Stanford University & collaborators	유전자 및 세포 유형 분석	단일 세포 RNA 데이터를 트랜스포머로 처리하는 foundation model. 세포 상태 예측과 유전자 상호작용 분석에 강력함.
12	HyenaDNA	Stanford University	DNA 서열 생성 및 예측	Hyena 아키텍처 기반 DNA 언어 모델. 장기 서열 처리에 특화되어 유전자 변이 예측과 합성 DNA 디자인에 활용.
13	AlphaProteo	DeepMind (Google)	단백질-표적 결합 디자인	새로운 단백질을 생성하여 특정 표적 분자와 결합하도록 설계. 약물 발견과 치료 단백질 개발의 혁신.
14	DeepVariant	Google	유전자 변이 검출	NGS(차세대 시퀀싱) 데이터에서 SNP 및 indel을 고정밀도로 검출하는 딥러닝 모델. 유전체 분석의 표준 도구.
15	ProtTrans	RCSB PDB & Hugging Face	단백질 서열 및 구조 분석	단백질 서열을 다국어처럼 처리하는 트랜스포머 모델. 기능 주석과 구조 예측에 광범위하게 사용.
16	MolBERT	Various (research consortia)	분자 및 약물 속성 예측	SMILES 기반 BERT 모델로 화학 분자 속성을 예측. 약물-표적 상호작용과 독성 평가에 유용.
17	scFoundation	Broad Institute	단일 세포 데이터 통합	단일 세포 전사체를 통합 분석하는 foundation model. 세포 유형 분류와 질병 메커니즘 탐색 지원.
18	ChemBERTa	DeepChem community	화학 분자 모델링	화학 서열을 BERT로 학습한 모델. 약물 발견과 분자 생성에 적용되어 생물학적 화학 연구 가속화.
19	Clara	NVIDIA	생의학 이미지 및 데이터 분석	생의학 AI를 위한 오픈 모델 패밀리. 의료 영상 처리와 분자 시뮬레이션에 특화.
20	DNAGPT	Various (multi-species)	DNA 서열 생성	GPT 아키텍처로 인간 및 9종의 참조 게놈 학습. 진화 분석과 새로운 유전자 서열 디자인에 활용.

이 모델들은 생물학 연구의 효율성을 높이는 데 기여하며, 특히 생성 AI의 발전으로 합성 생물학 분야에서 두각을 나타냅니다. 이전 목록과 결합해 활용하시면 포괄적인 도구 세트를 구성할 수 있습니다. 특정 모델의 세부 구현이나 사례가 필요하시면 알려주세요!