2026.04.16 사이아트/인포그래픽 구글의 AlphaGenome AI를 이용하여 100만 염기서열 속 단 하나의 치명적인 변이가 일으키는 나비효과를 투트랙 시각화로 재설계했습니다. 무엇을: 100만 염기서열 속 단일 염기 해상도의 변이를 찾아내는 AlphaGenome의 핵심 가치 시각화 왜: 거대한 데이터와 복잡한 알고리즘이 지닌 보이지 않는 무게감을 직관적이고 미적인 언어로 번역하기 위해 어떻게: 심연을 상징하는 3D 무드의 사이아트와 인과관계를 명료하게 밝힌 2D 인포그래픽의 투트랙 시각화 설계 프로젝트 개요 작업 유형: 학술 논문 그래픽초록 및 Figure 리디자인 포트폴리오 원본 논문: Advancing regulatory variant effect prediction with AlphaGenome (Nature, 2026) 내 역할: 논문 데이터 해석, 핵심 기전 도출, 시각화 기획 및 아트워크 제작 사용 툴: Adobe Illustrator, Adobe Photosho...