바이오인

도표

이미지

• [2013 생명공학백서 | 그림 4-1-15] PLS-DA score plot from the urinary metabolic profiles from pregnant women. Metabolomics 기술을 활용한 pesticide 노출 평가
• [2013 생명공학백서 | 그림 4-1-14] Omics analysis in early assessment of drug-induced hepatobiliary injury. Omics 기술을 활용한 toxicity assessment
• [2013 생명공학백서 | 그림 4-1-13] A schematic diagram indicating how longitudinal pharmacometabonomics. 환자의 metabolic trajectory 결과는 질병의 진행과정과 치료 예측
• [2013 생명공학백서 | 그림 4-1-10] T-predicted score plot and peptide HWESASLL observed from patients with low or high sperm concentration.
• [2013 생명공학백서 | 그림 4-1-9] Sparse metabolic network relationships for Canis familiariz based on KEGG pathway data. 노화에 따른 대사체들의 변화
• [2013 생명공학백서 | 그림 4-1-5] 국내 줄기세포치료제별 환자 집단 전망
• [2013 생명공학백서 | 그림 4-1-4] 글로벌 줄기세포 시장 현황 및 전망
• [2013 생명공학백서 | 그림 4-1-3] 최종 소비자 분류에 따른 프로테오믹스 시장 전망
• [2013 생명공학백서 | 그림 4-1-2] 단백질체학 핵심기술
• [2013 생명공학백서 | 그림 3-2-26] 2009년~2011년 바이오산업 생산 및 내수 변화
• [2013 생명공학백서 | 그림 4-1-1] 개인유전체 해독비용 및 유전체정보 데이터 양의 증가추이
• [2013 생명공학백서 | 그림 3-2-25] 바이오산업체의 소재지별 분포
• [2013 생명공학백서 | 그림 3-2-24] 연도별 한국의 바이오분야 피인용 상위1% SCI논문 비율 추이
• [2013 생명공학백서 | 그림 3-2-23] 한국의 연도별 바이오분야 SCI논문수 추이
• [2013 생명공학백서 | 그림 3-2-22] 최근 5년간(2008~2012년) 국가별 바이오분야 SCI논문수
• [2013 생명공학백서 | 그림 3-2-18] 생명공학분야 다출원국가동향(최근5년)
• [2013 생명공학백서 | 그림 3-2-17] 한국전체 다출원국가동향(최근5년)
• [2013 생명공학백서 | 그림 3-2-15] 바이오산업의 산업별 영업 및 관리직 인력 구성
• [2013 생명공학백서 | 그림 3-2-14] 바이오산업의 산업별 생산직 인력 구성
• [2013 생명공학백서 | 그림 3-2-13] 바이오산업의 산업별 연구직 인력 구성
• [2013 생명공학백서 | 그림 3-2-12] 바이오산업의 산업별 연구직, 생산직, 영업 및 관리직 인력 구성
• [2013 생명공학백서 | 그림 3-2-6] 연구책임자 추이
• [2013 생명공학백서 | 그림 3-2-5] 협력유형별 협동연구 투자 현황
• [2013 생명공학백서 | 그림 3-2-4] BT의 과학기술표준분류별 투자 현황
• [2013 생명공학백서 | 그림 3-2-3] 주요 부처의 지역별 투자 현황
• [2013 생명공학백서 | 그림 3-2-2] 주요 부처의 연구수행주체별 투자 현황
• [2013 생명공학백서 | 그림 3-1-18] ‘야생생물자원 이용기반구축ʼ 추진 체계도
• [2013 생명공학백서 | 그림 3-1-15] 중앙은행 및 인체자원단위은행 수집현황
• [2013 생명공학백서 | 그림 3-1-9] 세계 해양산업 규모(2005년~2009년)
• [2013 생명공학백서 | 그림 3-1-6] 질병관리본부 중점 연구분야