Genomik in der Cloud

Sie vereinfachen und skalieren Ihre genomischen Analysen sicher mit AWS.

AWS bietet eine inhärente Skalierbarkeit sowie ein umfangreiches Partnernetzwerk mit Tools, die speziell auf Ihre sensiblen Daten und Arbeitslasten zugeschnitten sind. AWS-Kunden erhalten mit AWS schneller Einblick in ihre Genomdaten und bauen eine Brücke zwischen ihrer vorhandenen lokalen Infrastruktur und der Cloud.

Mit AWS können Sie Ihre Daten effizient und dynamisch speichern und berechnen, mit Kollegen zusammenarbeiten, Analysen und Machine Learning integrieren und Ihre Ergebnisse in die klinische Praxis integrieren.   

Weltmarktführer aus dem Bereich Genomik beobachten über die Vorteile der Cloud diskutieren

Nutzen

Erhöhen Sie das Tempo der wissenschaftlichen Forschung

Durch AWS gewinnen Genomikunternehmen wertvolle, direkt umsetzbare Erkenntnisse aus ihren komplexen Daten. Es ist vorab kein großer Zeit- und Kostenaufwand für den Aufbau und die Verwaltung der Infrastruktur erforderlich. Sie können mit AWS kosteneffektiv und nahezu unmittelbar auf so viele Ressourcen wie nötig zugreifen und zahlen nur für das, was Sie nutzen.

Garantierte Skalierbarkeit und dynamische Ressourcenbereitstellung

Wenn Sie diese Pipeline auf AWS einrichten, können Sie die hierfür bereitgestellten Ressourcen jederzeit an Ihren Bedarf anpassen und auch wieder reduzieren, sobald der Bedarf nachlässt. AWS bietet darüber hinaus spezielle Preise und Verarbeitungsmethoden für genomische Tests.

Ihre Workflows anpassen und optimieren

Vom Aufbau Ihrer Genomik-Pipeline bis hin zur Integration genomischer Ergebnisse in diagnostische Behandlungsmuster verfügt AWS über ein breites Netzwerk von Partnern, mit denen Sie zusammenarbeiten können, um Ihre Arbeitsabläufe zu optimieren und anzupassen. Sie erhalten über dieses Partnernetzwerk eine Vielzahl flexibler Optionen, mit denen Sie Ihre Lösungen variabel gestalten können.  

Cromwell auf AWS

Cromwell, ein Workflow-Management-System von Broad Institute, wird nun in der AWS-Cloud unterstützt. Mit Cromwell auf AWS haben Forscher und Wissenschaftler nun noch mehr Flexibilität bei der Skalierung von genomischen Experimenten mit Hilfe von Computing-Funktionen in der Cloud – anstatt um begrenzte Ressourcen vor Ort zu kämpfen.

Fallbeispiele 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.

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    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.

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    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.

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    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.

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    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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Unterstützung von Präzisionsmedizin auf AWS

Eine auf den Einzelnen zugeschnittene Medizin, die auf quantitativen Signaturen basiert, einschließlich Genomik, Lebensstil oder Umwelt, wird durch neue Technologien wie genomische Sequenzierung und IoT-Wearables möglich. Erfahren Sie, wie Initiativen zur Präzisionsmedizin bereits auf AWS stattfinden.

Auswählte Fallbeispiele und Resourcen

Alle Genomik-Kunden Fallbeispiele undzugehörige Resourcen ansehen

 

Illumina-Fallstudie

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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Sequence Bio Fallstudie

In dieser Fallstudie erfahren Sie, wie Sequence Bio schnell eine sichere Plattform für die datengesteuerte Wirkstoffsuche auf AWS aufgebaut hat.

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Smithsonian Fallstudie

In dieser Fallstudie erfahren Sie, wie das Data-Science-Team des Smithsonian Institute die AWS-Compute-Instanzen nach Bedarf auf- und abwärts skaliert, so dass das Team Genome parallel annotieren und gleichzeitig Kosten managen kann.

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UC Santa Cruz Fallstudie

In dieser Fallstudie erfahren Sie, wie das UC Santa Cruz Genomics Institute in der Lage war, seine genomische Rechenzeit von drei Monaten auf vier Tage mit Hilfe von AWS Hochleistungs-Rechen-Services zu reduzieren und die Gesamtkosten zu senken.

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Blog: Treibende Kraft in der Genomforschung

AWS Education Blog: AWS kooperiert mit dem Broad Institute

Erfahren Sie, wie Cromwell, eine Execution Engine, die die Orchestrierung von Computeraufgaben für die genomische Analyse vereinfacht, jetzt in der AWS Cloud aktiviert wird.

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Blog: Bereitstellung von Illumina Dragen mit neuem Schnellstart

AWS Was ist neu: Neuer Schnellstart zur Bereitstellung von Illumina DRAGEN in der AWS Cloud.

Erfahren Sie, wie dieser Schnellstart die dynamische Leseanalyse für GENomics Complete Suite (DRAGEN CS), eine Datenanalyseplattform von Illumina, in ca. 15 Minuten auf der AWS Cloud bereitstellt.

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Blog: Skalierte Präzisionsmedizin

AWS Compute Blog: Beschleunigung der Präzisionsmedizin in großem Maßstab

Erfahren Sie, wie Edico Genome eine neuartige Lösung zur Beschleunigung der Genomikanalyse mit FPGA-fähigen Anwendungen auf AWS entwickelt hat.

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Blog: Human Longevity, Inc.

AWS News Blog: Medizin durch Genomforschung verändern.

Erfahren Sie, wie Human Longevity, Inc. mit Hilfe von AWS die riesige Menge an Daten speichert, die im Rahmen der Revolutionierung der Medizin erzeugt wird.

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Erste Schritte

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