이질적인 오믹스 (Omics) 데이터의 분류는 계산 생물학 (Computational Biology)에서 여전히 근본적인 과제로 남아 있으며, 특히 비선형 상호작용이 지배적이고 클래스 불균형 (Class Imbalance)이 소수 표현형 (Minority Phenotypes)의 신뢰할 수 있는 예측을 더욱 어렵게 만드는 고차원, 소표본 (High-dimensional, Small-sampled) 환경에서 더욱 그러합니다. 전통적인 커널 방법 (Kernel Methods)은 특징의 풍부함 (Feature Abundance)에 의존하지만, 생물학적 시스템의 알려진 상호작용 지형 (Interaction Landscapes)을 활용하는 데 실패합니다. 본 연구에서는 그래프로 인코딩된 생물학적 경로 (Biological Pathways)를 커널 구축에 직접 통합하는 구조화된 가우시안 프로세스 (Structured Gaussian Process) 분류 프레임워크를 제안합니다. 알려진 상호작용 네트워크를 따라 정보를 전파하고 이를 풍부함 유래 특징과 결합함으로써, 결과적인 분류기는 정량적 측정값과 위상적 맥락 (Topological Context)을 모두 포착합니다. 우리는 공개적으로 사용 가능한 세 가지 장내 및 분변 마이크로바이옴 (Microbiome) 데이터셋을 통해 제안된 방법론을 벤치마킹합니다. 심각한 클래스 불균형을 해결하기 위해 데이터 수준의 리샘플링 (Resampling), 임계값 보정 (Threshold Calibration), 혼동 행렬 (Confusion-matrix) 기반 조정 등 상호 보완적인 전략을 평가하며, 정확도 (Accuracy)와 함께 소수 클래스 성능을 보고합니다. 이 하이브리드 접근 방식은 구조화되지 않은 베이스라인 (Baselines)보다 성능 향상을 가져오며, 유사한 데이터셋에 대한 기존 벤치마크의 성능과 일치합니다. 또한, 프레임워크의 확률적 특성은 자연스럽게 보정된 예측 불확실성 (Predictive Uncertainty)을 제공하여, 확신 있는 예측과 모호한 샘플 사이의 견고한 구분을 가능하게 합니다.