Genomik in der Cloud

Schnellere Entdeckungen in der Genomforschung

Dank AWS können Kunden aus der Genomik mehr Zeit und Ressourcen für die Wissenschaft selbst aufwenden. So kommen sie schneller zu neuen Erkenntnissen und bahnbrechenden Forschungsergebnissen und können lebensrettende Produkte auf den Markt bringen.

Dadurch, dass genomische Daten besser zugänglich und nutzbarer gemacht werden, ermöglicht AWS Kunden eine höhere Innovationsgeschwindigkeit. AWS stellt umfangreiche Services bereit, um die Zeit zwischen Sequenzierung und Interpretation zu verkürzen – mit entsprechenden Funktionen zur sicheren und reibungslosen Zusammenarbeit an multimodalen Datasets. Außerdem können Sie das richtige Tool für die jeweilige Aufgabe wählen, um die niedrigsten Kosten und die beste Leistung auf globaler Ebene zu erhalten und somit die moderne Genomforschung zu beschleunigen.

Accelerate Genomic Discoveries on AWS (1:06)

Vorteile

Schnellere Entdeckungen

Leistungsstarke Optionen für Datenverarbeitung und Machine Learning sorgen dafür, dass Wissenschaftler Workloads schnell und kontrolliert ausführen können. AWS bietet die größte Auswahl an Datenverarbeitungsservices – mehr als jeder andere Cloud-Anbieter. Und nur AWS offeriert Rechen-Instances mit einem Netzwerkdurchsatz von 100 Gbit/s.

Niedrige Kosten bei hoher Leistung

Dank der flexiblen und bedarfsorientierten Preise beim Cloud Computing können Wissenschaftler komplexe Genomik-Projekte in Angriff nehmen, ohne für ungenutzte Infrastruktur zahlen oder sich bei Workloads mit kurzzeitigen Lastspitzen um eine Erhöhung der Zahl der Kerne bemühen zu müssen. AWS bietet nutzungsbasierte Preise und praktisch unbegrenzte Rechenkapazitäten.

Sichere Zusammenarbeit im globalen Maßstab

Der globale Fußabdruck der AWS-Regionen und des zugehörigen Netzwerks entspricht dem globalen Wesen der Wissenschaften. Geeignete Sicherheits- und Zugriffskontrollen ermöglichen Genomforschern die Freigabe von Daten. AWS bietet die sicherste, umfangreichste und zuverlässigste weltweite Cloud-Infrastruktur. Das Open Data Program von AWS umfasst mehr als 40 öffentlich zugängliche Datasets aus den Bereichen Biowissenschaften und Genomik. Sie ermöglichen eine reibungslose Zusammenarbeit und bieten den Forschungs- und Klinikgemeinschaften eine einzige dokumentierte Informationsquelle.

100 Gbit/s

an Netzwerkdurchsatz

2 x

mehr Availability Zone als bei anderen Cloud-Anbietern

24

Regionen zur Unterstützung der Datenhoheit

90 %

Einsparungspotenzial im Vergleich zu On-Demand-Preisen

100fache

Beschleunigung mit Amazon-EC2-F1-Instances im Vergleich zu CPUs

Über 200

Services mit vollem Funktionsumfang in weltweiten Rechenzentren

AWS-Partner in der Genomik

AWS bietet das größte Partnernetz, eine Auswahl flexibler Workflows und Optionen für vollständig verwaltete Lösungen. Damit kommen Sie schneller zu neuen Erkenntnissen in der Genomforschung.

Weitere Informationen zu den AWS-Partnern für die Genomik »

Fallstudien aus der Genomik

  • Container
  • Workflow-Management
  • Big Data-Analysen
  • Datensets
  • Zusammenarbeit
  • Container
  • Container für Genomik-Pipelines

    Um die Verteilung und Ausführung Ihrer Genomik-Pipeline zu erleichtern, können Sie Ihre Prozesse kapseln und Container in der AWS Cloud ausführen. Konfigurieren Sie Ihre eigene Plug-and-Play-Workflow-Architektur und erstellen Sie eine Umgebung, die speziell auf Ihre Workflow- und Forschungsanforderungen zugeschnitten ist. Mit dem Amazon EC2 Container Service (ECS) oder Docker auf AWS können Sie Ihr größeres genomisches Problem in kleineren Teilen lösen, indem Sie die Datenausgabe reproduzierbar und die Daten einfacher zugänglich machen.

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    Architekturvideo

    Erfahren Sie in diesem Architekturvideo mehr über leistungsstarke und wiederverwendbare Anwendungspipelines, die in AWS von Human Longevity, Inc. erstellt wurden. Sehen Sie, wie sie bis zu 12 TB pro Tag an Rohdaten in Amazon S3 mit benutzerdefinierten Analysetools in Docker-Containern verarbeiten.

    Weitere Informationen »

    Architekturdiagramm

    Informieren Sie sich über das detaillierte Architekturdiagramm von Human Longevity, Inc. für die Nutzung von Docker on AWS zur genomischen Analyse

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    Kundenfallstudie

    In dieser Fallstudie erfahren Sie, wie Benchling seine Suchzeiten um 90% verkürzt und mit AWS Lambda auf Hunderte von Genomen skaliert hat. 

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  • Workflow-Management
  • Workflow-Management

    Zur effizienteren Verwaltung Ihrer Genomik-Pipeline können Sie in der AWS Cloud Workflow-Management-Regeln einrichten. Erstellen und Ausführen einer Reihe von Berechnungs- oder Datenmanipulationsschritten und Optimieren der Parallelisierung von Aufträgen, um Ihre Zeit bis zur Fertigstellung zu verkürzen.

    Health-Genomics_diagrams_Workflow-management

    Kundenfallstudie

    In dieser Fallstudie erfahren Sie, wie das Baylor College of Medicine mit DNAnexus zusammengearbeitet hat, um ihre Genomanalyse-Pipelines in die AWS Cloud zu verschieben. Erfahren Sie, wie sie große klinische genomische Studien unterstützt haben, die eine sichere und konforme Umgebung erfordern

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    Kundenfallstudie

    In dieser Fallstudie erfahren Sie, wie DNAnexus eine Plattform für die Genomanalyse auf AWS aufgebaut hat. Erfahren Sie, wie die Kombination aus AWS-Infrastruktur- und DNAnexus-Plattform-Kontrollen und zertifizierter Compliance es ihnen ermöglichte, die hohen Anforderungen von HIPAA, CAP/CLIA, GxP und anderen Datenschutzgesetzen und -vorschriften zu erfüllen.

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  • Big Data-Analysen
  • Big-Data-Analyse für Genomik

    In der Genomikforschung brechen die aus der Genomik-Pipeline generierten Daten wie ein Daten-Tsunami auf die Wissenschaftler herein. Bei der Umsetzung dieser Daten in geeignete Aktionen helfen Ihnen AWS-Komponenten, die Ihre gesamte analytische Pipeline von der Dateneingabe und -analyse über die Darstellung bis zu Speicherung, Warehousing und Archivierung unterstützen. Gewinnen Sie die Flexibilität, aus einer breiten Palette von Datenbankdiensten auszuwählen, die Ihren Bedürfnissen entsprechen und die besten Ergebnisse erzielen.

    Health_Genomics_diagrams_Big-Data-Analytics

    Architekturvideo

    In diesem Architekturvideo sehen Sie, wie UC Santa Cruz Petabytes von Genomikdaten mit einer kostengünstigen Lösung mit Docker-Containern und EC2-Spot-Instanzen analysiert.

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    Kundenfallstudie

    In dieser Fallstudie erfahren Sie, wie das Guttman-Labor am California Institute of Technology High Performance Computing (HPC)-Cluster auf AWS nutzt, um die Rechenzeit der Genomik von Wochen auf Tage zu reduzieren.

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    Kundenfallstudie

    In dieser Fallstudie erfahren Sie, wie GENALICE in der Lage war, das komplette Genom von 800 Patienten in 60 Minuten mit Hilfe von AWS Hochleistungs-Compute Services zu verarbeiten.

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  • Datensets
  • Die Arbeit mit öffentlichen und privaten Datensätzen

    Mit AWS können Sie auf Ihre eigenen privaten Datensätze, aber auch auf kontrollierte Repositories wie die Datenbank der Phänotypen und Genotypen des National Institutes of Health (NIH) oder den Cancer Genome Atlas (TCGA) zugreifen. Zur Datenanalyse können Sie Tools Ihrer Wahl (beispielsweise GATK oder Galaxy) verwenden. AWS bietet alle Tools, die Sie zur Gewährleistung von Sicherheit und Compliance bei der Arbeit mit diesen sensiblen Daten benötigen – auch integrierte Funktionen zur Verschlüsselung der Daten während der Übertragung und im Speicher.

    Health-Genomics_diagrams_Working-Public-Private-Data-Sets

    Kundenfallstudie

    In dieser Fallstudie erfahren Sie, wie die Icahn School of Medicine am Mount Sinai riesige genomische Datensätze analysiert und mit externen Mitarbeitern teilt, während gleichzeitig strenge Datenschutz- und Sicherheitskontrollen für AWS durchgeführt werden.

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    Whitepaper

    Architecting for Genomic Data Security and Compliance in AWS

    Erfahren Sie, wie Sie mit Datensätzen aus dbGaP, GWAS und anderen genomischen Forschungsspeichern auf individueller Ebene arbeiten können

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    Kundenfallstudie

    In dieser Fallstudie erfahren Sie, wie Illumina seine DNA-Sequenzierungstechnologien mit AWS massiv skaliert. Sehen Sie, wie sie den Illumina BaseSpace Sequence Hub unterstützen und 10 PB Genomikdaten mit Produkten wie Amazon RedShift speichern

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  • Zusammenarbeit
  • Zusammenarbeit fördern

    Nutzen Sie Ihre Daten gemeinsam mit Ihren Kollegen, die sich am Ende des Gangs oder auf der anderen Seite des Globus befinden können. AWS kann einen zentralen, gemeinsam nutzbaren Arbeitsbereich schaffen, in dem Sie und Ihre Kollegen Datensätze austauschen oder Algorithmen und Tools entwickeln können, ohne die Daten physisch hin- und herschieben oder die Verletzung der Rechte an geistigem Eigentum fürchten zu müssen.

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    Kundenfallstudie

    In dieser Fallstudie erfahren Sie, wie ThermoFisher seinen Kunden eine skalierbare und sichere Plattform bietet, auf der sie durch die globale Nutzung der AWS Cloud medizinische Behandlungen für Patienten erforschen, zusammenarbeiten und verbessern können.

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    Kundenfallstudie

    In dieser Fallstudie erfahren Sie, wie Celgene eine sichere Zusammenarbeit zwischen seinen eigenen Forschern und akademischen Forschungslabors mit AWS ermöglicht und Teamarbeit ermöglicht, indem es isolierten Zugang für Forscher aus verschiedenen Organisationen bietet.

    Weitere Informationen »

    Kundenfallstudie

    In dieser Fallstudie erfahren Sie, wie das UC Santa Cruz Genomics Institute in der Lage war, Proben schneller zu verarbeiten und sichere Ergebnisse an Mitarbeiter mit AWS zu liefern.

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Compliance in der Genomik

Mit AWS erhalten Forscher eine höhere Recheneffizienz im großen Maßstab, eine reproduzierbare Datenverarbeitung und Funktionen zur Datenintegration. So können sie multimodale Datasets und öffentliche Daten für klinische Anmerkungen heranziehen – alles in einer auflagenkonformen Umgebung.

Weitere Informationen zur Compliance in der Genomik mit AWS »

Ausgewählte Fallstudien und Ressourcen

Alle Genomik-Kunden Fallbeispiele undzugehörige Resourcen ansehen

 

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Fallstudie – Illumina

Illumina entwickelt, fertigt und vermarktet integrierte Systeme zur Analyse des Erbguts. Das Unternehmen wechselte zu Amazon-EC2-Spot-Instances und Amazon S3 und spart damit im Monat etwa 300 000 USD an Rechen- sowie 90 000 USD an Speicherkosten.

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Fred Hutch Microbiome Research Initiative – Fallstudie

Fred Hutch konzentriert sich darauf, therapeutische Krebsmedikamente effektiver zu machen. Dazu werden mehrere Gigabyte roher Genom-Datasets in konkrete Erkenntnisse umgewandelt. Mit Nextflow orchestrieren die Forscher AWS-Batch-Prozesse und analysieren sie mit Amazon-EC2-Spot-Instances – so sparen sie Geld und haben mehr Zeit für Analysen.

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DNAnexus – Fallstudie

DNAnexus entwickelte eine cloudbasierte Genominformatik- und Datenverwaltungsplattform in AWS. Das ermöglichte DNAnexus maßgeschneiderte Compliance und Sicherheit mit einem fein abgestuften Datenmanagement – für Transparenz, Reproduzierbarkeit und Nachweisbarkeit der Datenherkunft.

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Fabric Genomics – Fallstudie

Fabric Genomics bietet Gesamtlösungen für die Analyse, Annotation, Aufbereitung, Klassifizierung und Berichterstattung im Zusammenhang mit Genomdaten für klinische Anwendungen. Das Unternehmen führt seine Software in AWS aus, weil es hohe Rechengeschwindigkeiten und Sicherheit für seine Kunden bietet.

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Seven Bridges Genomics – Fallstudie

Seven Bridges Genomics hat die eigene Plattform für Genomanalysen in AWS entwickelt, um Analysen für die Forscher zugänglicher und wirtschaftlich rentabler zu machen. 

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Baylor College of Medicine – Fallstudie

Das Baylor College of Medicine arbeitet an der Bestimmung von Genen, die zur Alterung und zu Herzerkrankungen beitragen. Baylor hat in Kooperation mit DNAnexus eine Lösung entwickelt, die vollständig auf AWS basiert: DNAnexus PaaS. Der Service speichert mithilfe von Amazon S3 und Amazon Glacier die über 1 PB an genomischen Daten von Baylor.

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Bayer Crop Science – Fallstudie

Bayer Crop Science hilft seinen Kunden bei der Entscheidung, wo und wann die Produkte des Unternehmen gepflanzt werden sollen. Das erfordert saisonale, am Pflanzzyklus orientierte Workloads. Bayer wandte sich an AWS, um eine elastischere, kostengünstigere Lösung für den Betrieb der eigenen Plattform zu erhalten.

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Icahn School of Medicine at Mount Sinai – Fallstudie

Die Icahn School of Medicine at Mount Sinai und Station X haben gemeinsam GenePool entwickelt, eine Softwareplattform für menschliche Erbgutdaten. Die auf AWS basierende Plattform lässt sich in wenigen Minuten dynamisch skalieren und kann Datasets für Kunden aus der translationalen und klinischen Genomik speichern.


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Erste Schritte

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