Digital Bloodline

🔬 探索性

차원 4 · 디지털 혈맥 · 우생우육 · 세대 간 계승

Digital Me의 제5층(mylineage)은 이미 세대 간 관점에 닿아 있습니다--가족 게놈 아틀라스, 열성 병원성 변이 하이라이트. 그러나 Digital Bloodline은 이것을 "관점"에서 독립된 서비스 체계로 승격시킵니다. 당신의 전체 디지털 트윈--게놈 데이터, 단백질 프로필, 노화 궤적, 신경인지 거울--은 모두 다음 세대가 계승할 수 있습니다.

환자 및 일반인

유전 데이터가 우생우육과 가족 건강 관리에 어떻게 도움이 되는지 이해

의료기관/B2B

가족 게놈 아틀라스와 유전 위험 추론의 검증된 역량 평가

투자자/동업자

세대 간 데이터 계승의 법적/윤리적 경계와 기술 장벽 평가

5분 만에 이해하는 디지털 혈맥

당신은 부모로부터 각각 절반의 게놈을 계승합니다--이 30억 글자에 가족의 유전 암호가 숨겨져 있습니다.

일부 변이는 우성(1카피로 발병), 일부는 열성(2카피 필요, 보인자는 건강)입니다.

같은 열성 병원성 변이 보인자 둘이 생식하면 자손이 발병할 확률은 25%입니다.

DiVo의 디지털 혈맥: 당신의 유전 데이터, 건강 모델, 디지털 트윈을 계승 가능한 디지털 자산으로 취급합니다.

우생우육이 가장 현실적인 진입점--배우자 유전 위험 추론, 자손 질환 위험 지도, 오늘부터 납품 가능.

세 가지 핵심 역량

1

가족 게놈 아틀라스 (Family Atlas)

已验证

당신만이 아니라--아버지, 어머니, 조부모도 Digital Me에 참여하면--3D 가족 게놈 아틀라스를 볼 수 있습니다. 병원성 변이가 조부모에서 손자로 전달되는 경로가 데이터 흐름 속에 명확히 보입니다. 파트너와 공유하는 열성 병원성 변이가 하이라이트됩니다.

2

우생우육 추론

已验证

당신과 파트너 각각의 Digital Me 데이터가 합쳐지면, DiVo Gen²AI는 자손의 가능한 유전 위험 프로필을 계산할 수 있습니다--통계 확률이 아니라, 당신들 두 사람의 실제 게놈에 기반한 추론입니다. 현실적 경로: WGS -> DiVoGenome 해독 -> 보인자 상태 발견 -> 파트너도 WGS -> Family Atlas로 자손 위험 추론 -> 데이터 기반 임신 준비 의사결정. 이 체인은 오늘부터 납품 가능합니다.

3

디지털 유산 계승 (Digital Legacy)

🔬 探索性

당신의 게놈 데이터, 단백질 프로필, 노화 궤적, 장뇌축 특성--"당신"을 구성하는 디지털 정보--는 다음 세대가 계승할 수 있습니다. 그들이 자신 몸의 유전 위험을 이해하고자 할 때, 아버지의 약물 대사 특성을 알아 자신의 복약에 활용하고자 할 때--당신의 디지털 생명체가 답입니다.

우생우육이 사위일체의 가장 현실적인 진입점

차원 1의 게놈 데이터가 차원 4의 기반이며, 차원 4의 세대 간 추론이 차원 1의 자연스러운 연장

응용 시나리오사층 상호작용 매핑검증된 역량수혜자
배우자 유전 위험 추론유전층 × 유전층양측 WGS + Family Atlas임신 준비 부부
자손 질환 위험 지도유전 -> 발달 -> 대사층Mendel 계승 + PRS예비 부모
열성 변이 교차 표시유전층DiVoGenome + 636 팬게놈임신 준비 부부
가족 유전병 추적유전 -> 사회환경층Family Atlas유전병 가족력이 있는 분

WGS -> DiVoGenome 해독 -> 보인자 상태 발견 -> 파트너도 WGS -> Family Atlas로 자손 위험 추론 -> 데이터 기반 임신 준비 의사결정. 이 체인은 오늘부터 납품 가능합니다.

디지털 혈맥과 사위일체의 관계

차원디지털 혈맥에서의 확장
Digital Me가족 게놈 아틀라스 + 세대 간 유전 위험 추론 + 다가족 융합 분석
Digital Mind신경인지 특성의 가족 전달 패턴 (전망 개념)
Digital VR Me가족 디지털 트윈의 상호작용 구현--당신의 디지털 트윈과 조상의 디지털 트윈이 같은 공간에서 대화
Digital Bloodline통합 프레임워크--앞선 3차원의 데이터를 세대 간 계승 가능한 디지털 자산으로 구조화

하지 않는 것

  • ❌ "유전자 편집 제안" 안 함--위험 평가만 제공, 치료 결정은 안 함
  • ❌ "강제 친자 감정" 안 함--가족 아틀라스는 자발적 참여에 기반
  • ❌ "우생학 선별" 안 함--위험 정보를 제공하며, 생식 결정은 아님
  • ❌ "유전 차별" 안 함--모든 데이터는 유전 정보 비차별 원칙 준수

정직한 경계

할 수 있는 것

  • 가족 게놈 아틀라스 (기존 WGS 데이터 기반)
  • 열성 병원성 변이 선별
  • 세대 간 유전 위험 추론

현재 할 수 없는 것

  • 신경인지 특성의 가족 전달 분석 (Digital Mind 선행 구현 필요)
  • VR 공유 공간 (차원 3 선행 구현 필요)
  • 다가족 융합 분석 원격 모듈 (더 많은 데이터 축적 필요)
🔬 探索性核心技术已验证,部分模块仍在快速演进

핵심 데이터 수집 및 게놈 해독 역량은 검증되었지만(차원 1), 세대 간 VR 경험과 신경 가족 전달은 차원 2와 차원 3의 지원이 필요합니다. 디지털 유산 계승 프레임워크는 해결되어야 할 법적·윤리적 경계에 직면해 있습니다.

용어 사전

상염색체 우성하나의 변이 유전자로 발병 (예: Huntington병)
상염색체 열성두 개의 변이 유전자 필요, 보인자는 건강 (예: 낭포성 섬유증)
보인자 선별열성 병원성 변이 보인자 여부 검사
신생아 선별출생 후 치료 가능한 유전병 검사
PRSPolygenic Risk Score, 다유전자 위험 점수--수백 개 변이 통합 질환 위험 평가
침투율병원성 유전자를 가진 사람 중 실제 발병하는 비율
636 팬게놈중국인 집단 참조 게놈, 636 개체의 게놈 변이 포함
ACMGAmerican College of Medical Genetics, 의학유전학 표준--변이 병원성 분류 가이드라인

CAPACITY TRACE

能力回溯

这项服务由哪些能力支撑——从硅片到你的场景

硅片(L1) → 模型(L2) → Agent(L3) → 管线(L4) → 你的场景