AI 연구 비서, Labnote Scholar
구독하기
[Lab Letter] 님! 연구 데이터 분석, 팀마다 결과가 다르게 나오시나요?
2026. 4. 27.
[Lab Letter] 님! 연구 데이터 분석, 팀마다 결과가 다르게 나오시나요?
안녕하세요, [ 님.
Labnote Scholar 팀입니다.
님 연구소에서 실험 데이터 분석을 진행하실 때, 이런 경험이 있으신지요.
• 같은 raw data를 다른 연구원이 분석했더니
수치가 달라졌다
•
숙련된 연구원이 퇴사
하면서 분석 노하우도 함께 사라졌다
• 신입 연구원이 qPCR ddCt
계산법을 익히는 데 두 달 이상
이 걸렸다
많은 기업 연구소에서 공통적으로 겪는 문제입니다.
도구가 없어서가 아니라,
분석 프로세스 자체가 '사람'에게 묶여 있기 때문
입니다.
저희가 기업 연구소 R&D 팀과 함께 검증한 접근 방식은 간단합니다.
분석 과정을 단계별로 명확히 정의하고,
누가 실행해도 동일한 결과가 나오는
워크플로우로 만드는 것입니다.
실제 도입 사례
를 간략히 공유드리면:
✓ qPCR 20개 유전자 분석:
기존 1.5일 → 40분으로 단축
✓ 계산
오류 발생률: 85% 감소
✓
신규 팀원 온보딩
: 첫날부터 표준 분석 프로토콜 적용 가능
저희 솔루션을 소개하려는 목적보다, 님 연구실의 현재 분석 프로세스에서 어떤 부분이 가장 불편하신지 먼저 여쭤보고 싶습니다.
미팅을 통해 현재 상황을 저희에게 공유해 주시면, 실제로 개선이 가능한 부분인지 솔직하게 말씀드리겠습니다. 아래 링크에서 편하신 미팅을 신청해 주세요.
미팅 예약 링크
바쁘신 중에 읽어주셔서 감사합니다.
Labnote Scholar 팀 드림
랩노트 Labnote
주식회사 앤트
solution@ant-inc.co
서울 강서구 마곡중앙 10로 70, LG사이언스파크 E10동 B1F, 슈퍼스타트랩 6호 070-4571-8545
수신거부
Unsubscribe
공유하기
AI 연구 비서, Labnote Scholar
를
구독하고 이메일로 받아보세요
놓칠 수 없는 연구 인사이트! Lab Letter를 구독하고 앞서나가세요.
구독하기
이전 뉴스레터
[Lab Letter] 님, 연구 환경에 맞지 않는 연구노트, 실패 경험을 성공으로 바꾸는 15분
2025. 11. 24.
다음 뉴스레터
[Lab Letter] 님 ML이 막히는 건 모델이 아니라 데이터 때문입니다
2026. 7. 29.
AI 연구 비서, Labnote Scholar
놓칠 수 없는 연구 인사이트! Lab Letter를 구독하고 앞서나가세요.