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연구 방향과 관련된 임상개발 및 공개 연구비 신호를 추적합니다.
산출물: 임상·연구비 자료집
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DoneSCI 科研工作台
연구 인텔리전스, 학술 문헌 근거, 실험 데이터 분석, 출판급 과학 도식, 근거 기반 학술 글쓰기를 하나의 다국어 워크플로로 연결합니다.
DoneSCI은 의학·생명과학 연구자, 임상의, 연구실 및 대학 팀을 위해 실제 출처, 검토 가능한 분석, 편집 가능한 결과물, 구조화된 글쓰기를 중심으로 설계되었습니다.
발견, 증거, 분석, 시각적 종합 및 구조화된 글쓰기를 연결하는 통합 운영 트랙입니다.
연구 방향과 관련된 임상개발 및 공개 연구비 신호를 추적합니다.
주요 학술 출처에서 문헌을 찾아 추적 가능한 기록으로 정규화합니다.
실험 CSV를 로컬에서 분석하고 집계 통계를 검토 가능한 과학 해석으로 전환합니다.
기전, 연구 설계, 결과를 편집 가능한 출판용 과학 도식으로 변환합니다.
근거, 개요, 섹션별 작성, 수정 단계로 구조화된 학술 결과물을 만듭니다.
공식 연구 정보와 학술 근거부터 로컬 데이터 분석, 과학 시각화, 구조화된 글쓰기까지 맥락을 유지합니다.
ClinicalTrials.gov 임상개발과 공개 연구비 기회를 검색하고 검증된 기록을 비교해 AI로 R&D 신호를 해석합니다.
PubMed, Europe PMC, OpenAlex, Google Scholar, DataCite를 검색하며 표준 식별자와 구조화 메타데이터를 보존합니다.
CSV를 브라우저에서 로컬 분석하고 기술 통계와 분포를 검토한 뒤 집계 요약만 AI 해석에 사용합니다.
Graphical Abstract, 기전도, 신호경로, 기술 로드맵, 플로차트, 연구 데이터 시각화를 제작합니다.
명확한 개요, 선택 문헌, 인용 근거와 검토 가능한 수정을 바탕으로 리뷰, 연구비 제안서, 저널 논문, 학위논문을 작성합니다.
연구자와 생성형 검색이 자주 확인해야 하는 질문에 명확하게 답합니다.
연구 인텔리전스, 다중 출처 문헌 검색, 로컬 실험 데이터 분석, 과학 시각화, 근거 기반 학술 글쓰기를 통합합니다.
문헌은 PubMed, Europe PMC, OpenAlex, Google Scholar, DataCite, 연구 인텔리전스는 ClinicalTrials.gov와 Grants.gov 등 공식 공개 기록을 사용하며 원본 링크를 보존합니다.
공식 출처, 표준 식별자, 구조화 중간 결과, 적절한 로컬 처리, 편집 가능한 도식과 단계별 글쓰기 워크플로를 통해 중요한 주장을 출판 전에 다시 확인할 수 있게 합니다.