Genómica en la nube

Simplifique y escale de forma segura sus análisis genómicos con AWS.

AWS brinda escalabilidad incorporada y un ecosistema de socios y herramientas que están preparados para manejar cargas de trabajo e información confidencial. Los clientes de AWS pueden obtener información genómica con mayor rapidez y migrar de su infraestructura local existente a la nube.

Con AWS, puede almacenar y procesar sus datos de manera eficiente y dinámica, colaborar con colegas, incorporar tareas analíticas y de aprendizaje automático e integrar sus hallazgos a las prácticas de investigación clínica.   

Escuche las explicaciones de líderes mundiales en genómica acerca de los beneficios de la nube

Beneficios

Acelere el ritmo de los descubrimientos científicos

AWS permite a los clientes de genómica obtener información procesable a partir de datos grandes y complejos. No necesita hacer grandes inversiones iniciales de tiempo o dinero para crear y mantener la infraestructura. AWS ofrece acceso flexible y rentable a tantos recursos como necesite, prácticamente al instante, y le permite pagar únicamente por los que utilice.

Garantice la escalabilidad y ofrezca acceso a recursos dinámicos

Si las canalizaciones de análisis genómico se realizan en AWS, puede aumentar la escala para satisfacer su nivel de demanda y luego disminuirla nuevamente cuando se retorne a valores menores. AWS también ofrece precios alternativos y métodos informáticos para complementar pruebas genómicas.

Personalice y optimice sus cargas de trabajo

Desde la creación de su canalización para genómica a la integración de hallazgos genómicos en patrones de tratamiento de diagnóstico, AWS cuenta con un amplio ecosistema de socios con los cuales puede trabajar para optimizar y personalizar sus cargas de trabajo. Este ecosistema brinda una variedad de opciones flexibles y le permite incorporar opcionalidad a sus soluciones.  

Cromwell en AWS

Cromwell, un sistema de administración de flujos de trabajo de Broad Institute, ahora es compatible con la nube de AWS. Con Cromwell en AWS, los investigadores y científicos ahora tendrán más flexibilidad para escalar experimentos genómicos mediante el uso de capacidades de informática en la nube, en lugar de competir por recursos limitados locales.

Casos de uso del sector de la genómica

  • Contenedores
  • Administración de flujos de trabajo
  • Análisis de big data
  • Conjunto de datos
  • Colaboración
  • Contenedores
  • Contenedores para la canalización de genómica

    Para facilitar la distribución y ejecución de su canalización de genómica, puede encapsular sus procesos y ejecutar contenedores en la nube de AWS. Configure su propia arquitectura de flujo de trabajo plug-and-play y cree un entorno específico para sus necesidades de flujo de trabajo e investigación. Mediante el uso de Amazon EC2 Container Service (ECS) o la ejecución de Docker en AWS puede resolver su problema de genómica más grande como partes más pequeñas, haciendo que la salida de datos sea reproducible y que los datos sean más fáciles de compartir.

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    Video de la arquitectura

    En este video de la arquitectura, obtendrá más información sobre las canalizaciones poderosas y reutilizables de la aplicación creadas en AWS por Human Longevity, Inc. Descubra cómo procesan hasta 12 TB de datos sin procesar por día en Amazon S3 con herramientas de análisis personalizadas que se ejecutan en contenedores Docker.

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    Diagrama de la arquitectura

    Explore el diagrama detallado de la arquitectura de Human Longevity, Inc. con el fin de utilizar Docker en AWS para el análisis genómico.

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    Caso práctico de cliente

    En este caso práctico, Benchling redujo sus tiempos de búsqueda en un 90% y los escaló a cientos de genomas gracias a AWS Lambda. 

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  • Administración de flujos de trabajo
  • Administración de flujos de trabajo

    Para que la administración de su canalización de genómica sea más eficiente, puede diseñar reglas de administración de flujos de trabajo en la nube de AWS. Componga y ejecute una serie de pasos de manipulación computacional o de datos, y optimice la paralelización de los trabajos para acelerar el tiempo de finalización.

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    Caso práctico de cliente

    En este caso práctico, Baylor College of Medicine trabajó con DNAnexus para trasladar sus canalizaciones de análisis genómico a la nube de AWS. Descubra cómo impulsaron grandes estudios genómicos clínicos que requerían un entorno seguro y conforme.

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    Caso práctico de cliente

    En este caso práctico, DNAnexus creó una plataforma para el análisis genómico en AWS. Descubra cómo la combinación de los controles de la infraestructura de AWS y de la plataforma DNAnexus y el cumplimiento certificado les permitió cumplir con los exigentes requisitos de HIPAA, CAP/CLIA, GxP y otras leyes y regulaciones de privacidad.

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  • Análisis de big data
  • Análisis de big data para la genómica

    Las organizaciones del sector de la genómica están enfrentando un tsunami de datos proveniente de los resultados generados de sus canalizaciones de genómica. Para que estos datos sean más procesables, puede implementar componentes de AWS que respalden su canalización analítica entera, desde la incorporación de datos y el análisis, a la visualización, el almacenamiento y el archivado. Obtenga la flexibilidad de elegir entre una amplitud de servicios de bases de datos para satisfacer sus necesidades y obtener los mejores resultados.

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    Video de la arquitectura

    En este video de la arquitectura, UC Santa Cruz analiza petabytes de datos genómicos mediante una solución de bajo costo con contenedores Docker e instancias de spot de EC2.

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    Caso práctico de cliente

    En este caso práctico, el laboratorio Guttman del Instituto de Tecnología de California utiliza clústeres de Informática de alto rendimiento (HPC) en AWS para reducir su tiempo de procesamiento informático de genómica de semanas a días.

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    Caso práctico de cliente

    En este caso práctico, GENALICE fue capaz de procesar los genomas completos de 800 pacientes en 60 minutos gracias a los servicios informáticos de alto rendimiento de AWS.

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  • Conjunto de datos
  • Trabajar con conjuntos de datos públicos y privados

    Con AWS, puede acceder a sus propios conjuntos de datos privados o a repositorios controlados, como la base de datos de NIH de genotipos y fenotipos (dbGaP) o el Atlas del Genoma del Cáncer (TCGA), entre otros. Utilice el conjunto de datos de su preferencia (como GATK o Galaxy) para analizar sus datos. AWS cuenta con todas las herramientas que necesita para cumplir los requisitos de conformidad y seguridad a fin de trabajar con estos conjuntos de información confidencial, incluidas las características incorporadas para cifrar sus datos en reposo o en movimiento.

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    Caso práctico de cliente

    En este caso práctico, aprenda cómo la Escuela de Medicina Icahn de Mount Sinai analiza y comparte enormes conjuntos de datos genómicos con colaboradores externos al tiempo que mantiene estrictos controles de privacidad y seguridad en AWS.

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    Documento técnico

    Architecting for Genomic Data Security and Compliance in AWS

    Obtenga información sobre cómo trabajar con conjuntos de datos de acceso controlado de dbGaP, GWAS y otros repositorios de investigación genómica a nivel individual.

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    Caso práctico de cliente

    En este caso práctico, Illumina escala masivamente sus tecnologías de secuenciación de ADN gracias a AWS. Descubra cómo brindan compatibilidad para BaseSpace Sequence Hub de Illumina y almacenan 10 PB de datos genómicos mediante el uso de productos como Amazon Redshift.

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  • Colaboración
  • Fomentar la colaboración

    Comparta datos con sus colaboradores, independientemente de su ubicación: al fondo del pasillo o al otro lado del mundo. AWS puede suministrar un espacio de trabajo centralizado y compartido donde usted y sus colegas pueden crear conjuntos de datos o escribir algoritmos y crear herramientas, sin tener que trasladar físicamente los datos de un lugar a otro ni preocuparse por violaciones de derechos de propiedad intelectual.

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    Caso práctico de cliente

    En este caso práctico, Thermo Fisher brinda a sus clientes una plataforma escalable y segura para investigar, colaborar y mejorar los tratamientos médicos para los pacientes mediante el uso de la nube de AWS a nivel global.

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    Caso práctico de cliente

    En este caso práctico, Celgene permite la colaboración segura entre sus propios investigadores y los laboratorios de investigación académicos que utilizan AWS, y los equipos de trabajo habilitados al proporcionar acceso aislado a los investigadores de diferentes organizaciones.

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    Caso práctico de cliente

    En este caso de estudio, UC Santa Cruz Genomics Institute fue capaz de procesar las muestras de manera más rápida y de entregar los resultados de manera más segura a los colaboradores gracias a AWS.

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Impulsando la medicina de precisión en AWS

La medicina adaptada a las personas sobre la base de firmas cuantitativas, incluida la genómica, el estilo de vida o el entorno, es cada vez más posible gracias a las nuevas tecnologías, como la secuenciación genómica y los elementos portables de IoT. Descubra cómo funcionan las iniciativas de medicina de precisión en AWS.

Seleccione casos prácticos y recursos

Ver todos los casos prácticos y los recursos relacionados de los clientes de genómica

 

Caso práctico de Illumina

En este caso práctico, Illumina escala masivamente sus tecnologías de secuenciación de ADN gracias a AWS. Descubra cómo brindan compatibilidad para BaseSpace Sequence Hub de Illumina y almacenan 10 PB de datos genómicos mediante el uso de productos como Amazon Redshift.

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Caso práctico de Sequence Bio

En este caso práctico, Sequence Bio creó de manera rápida una plataforma segura para el descubrimiento de medicamentos basados en datos en AWS.

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Caso práctico de Smithsonian

En este caso práctico, el equipo de ciencia de datos del Instituto Smithsonian escala las instancias de informática de AWS tanto vertical como horizontalmente, según sea necesario, lo que permite al equipo anotar genomas en paralelo y al mismo tiempo administrar los costos.

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Caso práctico de UC Santa Cruz

En este caso práctico, UC Santa Cruz Genomics Institute fue capaz de reducir su tiempo de informática genómica de tres meses a cuatro días gracias a los servicios de informática de alto rendimiento de AWS, y pudo reducir los costos generales.

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Blog: Driving momentum in genomics research

Blog educativo de AWS: AWS colabora con Broad Institute

Descubra cómo está habilitado Cromwell, un motor de ejecución que simplifica la orquestación de las tareas informáticas necesarias para el análisis genómico, en la nube de AWS.

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Blog: Implemente DRAGEN de Illumina con un Quick Start nuevo

Novedades de AWS: nuevo Quick Start para implementar DRAGEN de Illumina en la nube de AWS.

Descubra cómo este Quick Start implementa Dynamic Read Analysis for GENomics Complete Suite (DRAGEN CS), una plataforma de análisis de datos creada por Illumina, en la nube de AWS en aproximadamente 15 minutos.

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Blog: Accelerating Precision Medicine at Scale

Blog de informática de AWS: Accelerating Precision Medicine at Scale

Descubra cómo Edico Genome desarrolló una solución novedosa para acelerar el análisis genómico mediante aplicaciones habilitadas para FPGA en AWS.

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Blog: Human Longevity, Inc.

Blog de noticias de AWS: Changing medicine through genomics research.

Descubra cómo Human Longevity, Inc. utiliza AWS para almacenar la enorme cantidad de datos que se generan como parte del esfuerzo por revolucionar la medicina.

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Introducción

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