體學數據分析太耗時？您的 AI 科研神隊友「IPA Investigator」正式上線！
IPA Investigator
IPA 的核心分析能幫助研究人員探索體學 (Omics) 數據影響的生物學路徑 (Pathways)、關鍵上游調控因子與相互調控網路。為了幫助您更快速讀懂背後的分子調控機制，IPA 最新推出了基於 ChatGPT 大型語言模型的 AI 搭檔——IPA Investigator。它可以直接根據您的提問或分析數據，精準解讀結果、提出科學假設，並推薦下一步的分析方向。無論您是 IPA 的資深用戶還是初學新手，它都能幫您大幅提升工作效率並縮短學習曲線！
秒懂分子調控機制 只需直接提問：「GLP-1 藥物如何減輕肥胖？」，AI 會自動輸出背後的分子調控機制、推薦所需的分析工具，並為您建構常見藥物（如 Liraglutide、Dulaglutide 和 Semaglutide）與 GLP-1R 的調控網路
入解讀路徑富集 (Pathway Enrichment) 當您疑惑：「為何在心肌細胞分化的研究中，骨礦化 (bone mineralization) 訊息傳遞路徑會顯著富集？結果有誤嗎？」，AI 會結合您的數據研究背景，詳細解釋該路徑顯著富集的真實生物學原因，並推薦進一步的探索方法。
一鍵篩選關鍵上游調控因子 面對巨量資料，只需下達指令：「篩選該研究中關鍵的上游調控因子。」，AI 便會基於富集的顯著性與生物學功能，直接為您推薦與該研究最密切相關的調控因子。
探索潛在藥物分子與藥物標靶 您可以進一步探索調控網路中的關鍵分子：「這些藥物分子中，有沒有可用於治療自閉症的？」，AI 會為您分析自閉症訊息傳遞路徑中可能作為藥物標靶的分子及其作用機制，並給出專業建議。
洞察多時間點與多體學趨勢 針對多時間點或多重條件的分析結果，提問：「在心肌發育的胚胎幹細胞 (ESC)、中胚層 (MES)、心臟前驅細胞 (CP) 階段，哪些路徑扮演了關鍵角色？活性變化趨勢為何？」，AI 會運用比較分析 (Comparison Analysis) 整理關鍵路徑、解釋其生物學意義，並指出極具潛力的挖掘方向。
