Annotation confidence가 높아질수록 해석이 위험해지는 이유

Metabolomics 해석에서 발생하는 ‘확신의 역설’ Metabolomics 연구를 수행하다 보면 연구자들은 자연스럽게 하나의 목표를 향해 달려가게 된다. 바로 metabolite identification 정확도를 최대한 높이는 것이다. LC-MS 기반 metabolomics 데이터는 수천에서 수만 개의 feature를 생성하고, 그 중 상당수는 이름이 붙지 않은 채 “unknown” 상태로 남는다. 이 때문에 많은 연구자들은 annotation 정확도를 높이고 가능한 많은 metabolite를 Level 1 혹은 Level 2 수준으로 식별하는 것을 연구의 핵심 목표로 설정한다.그러나 metabolomics 연구가 축적되면서 한 가지 흥미로운 현상이 반복적으로 관찰되기 시작했다. annotatio..
제약산업 2026. 3. 21. 20:29
1