Genómica en la nube

Acelere los descubrimientos genómicos

Gracias a AWS, los clientes de genómica pueden dedicar más tiempo y recursos a la ciencia, de modo que reducen el tiempo para obtener información, aceleran investigaciones pioneros y ofrecen productos que salvan vidas al mercado.

AWS permite a los clientes innovar al hacer que los datos genómicos sean más accesibles y útiles. AWS brinda amplitud y profundidad de servicios para reducir el tiempo que discurre entre la secuenciación y la interpretación, con capacidades de colaboración seguras y sin fricciones en conjuntos de datos multimodales. Además, puede elegir la herramienta adecuada para el trabajo de modo que obtenga el mejor costo y rendimiento a una escala global, acelerando así el estudio moderno genómico.

Acelere los descubrimientos genómicos en AWS (1:06)

Beneficios

Agilice el tiempo de descubrimiento

Opciones informáticas y de machine learning potentes para garantizar que los científicos pueden ejecutar cargas de trabajo con rapidez y control. AWS ofrece la mayor selección de servicios informáticos en comparación con cualquier otro proveedor de la nube, y solo AWS ofrece instancias informáticas que brindan 100 Gbps de rendimiento de red.

Mantenga los costos bajos y el rendimiento elevado

La naturaleza de precios flexible y bajo demanda de la informática en la nube permite a los investigadores lidiar con proyectos genómicos complejos, sin necesidad de pagar por una infraestructura infrautilizada o tener que pugnar núcleos en caso de cargas de trabajo con picos. AWS le brinda un modelo de precios en función del uso y una capacidad informática prácticamente ilimitada.

Colaboración segura a escala global

La presencia global de las regiones y la red de AWS coinciden con la naturaleza internacional de la ciencia y con los controles de seguridad y acceso que permiten a los investigadores del sector genómico administrar el uso compartido de los datos. AWS es la infraestructura global de nube más segura, extensa y fiable. El programa de datos abiertos de AWS brinda fácil acceso a más de 40 conjuntos de datos abiertos de biología y genómica para permitir una colaboración sin fisuras, de modo que las comunidades clínicas y de investigación cuenten con un único origen documentado de veracidad.

100 Gbps

de velocidad de red

2 veces

más zonas de disponibilidad que cualquier otro proveedor en la nube

24

regiones operativas, para permitir soberanía de los datos

90 %

de ahorro potencial en comparación con precios bajo demanda

100 veces

más aceleración con instancias F1 de Amazon EC2 en comparación con CPU

Más de 200

servicios repletos de funciones de centros de datos de todo el mundo

Socios de AWS en el sector de la genómica

AWS proporciona la red más grande de socios, junto con una elección de flujo de trabajo flexible, y opciones de soluciones completamente administradas para ayudarlo a obtener información genómica más rápido.

Más información sobre los socios de AWS para el sector de la genómica »

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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Conformidad en el sector de la genómica

Gracias a AWS, los investigadores tienen acceso a una mayor eficiencia informática a escala, procesamiento de datos reproducibles, capacidades de integración de datos para la extracción en conjuntos de datos multimodales y datos públicos para anotación clínica; todo ello en un entorno preparado para la conformidad.

Más información sobre la conformidad en el sector de la genómica con AWS »

Recursos y casos prácticos selectos

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

 

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Caso práctico de Illumina

Illumina desarrolla, fabrica y comercializa sistemas integrados para analizar genomas. Dieron el salto a las instancias de spot de Amazon EC2 y Amazon S3 y consiguieron un ahorro aproximado de 300 000 USD en costos informáticos mensuales y 90 000 USD en costos de almacenamiento al mes.

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Caso práctico de la iniciativa de investigación Microbiome de Fred Hutch

Fred Hutch está dedicando sus esfuerzos a hacer que la medicación terapéutica contra el cáncer sea más eficaz, al convertir gigabytes de conjuntos de datos genómicos en bruto en información. Mediante Nextflow, los investigadores organizan procesos de AWS Batch y los analizan con instancias de spot de Amazon EC2, de modo que ahorran dinero y logran más tiempo para analizar.

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Caso práctico de DNAnexus

DNANexus desarrolló una plataforma informática y de administración de datos para el sector genómico basada en la nube en AWS. Al trabajar con AWS, DNAnexus se beneficia de conformidad personalizada y seguridad con administración de datos detallada para lograr transparencia, reproducibilidad e información sobre la procedencia de los datos.

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Caso práctico de Fabric Genomics

Fabric Genomics brinda análisis, anotación, conservación, clasificación y generación de informes para datos genómicos, de extremo a extremo, para uso clínico. Fabric Genomics decidió ejecutar su software en AWS puesto que brindaba velocidades informáticas más elevadas y mayor seguridad a sus clientes.

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Caso práctico de Seven Bridges Genomics

Seven Bridges Genomics desarrolló su plataforma de análisis genómico en AWS, haciendo así que el análisis fuera más accesible y financieramente viable para los investigadores. 

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Caso práctico de Baylor College of Medicine

La Escuela de Medicina de Baylor trabaja para identificar genes que contribuyan al envejecimiento y enfermedades del corazón. Baylor se asoció con DNAnexus en busca de una solución basada enteramente en AWS, la PaaS DNAnexus, que utiliza Amazon S3 y Amazon Glacier para almacenar los más de 1 PB de datos genómicos de Baylor.

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Caso práctico de Bayer Crop Science

Bayer Crop Science ayuda a sus clientes a determinar dónde y cuándo plantar los productos que requieren cargas de trabajo estacionales en base al ciclo de plantado. Bayer dio el salto a AWS en busca de una solución más elástica y rentable para ejecutar su plataforma.

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Caso práctico de la Escuela Icahn de Medicina en Monte Sinaí

La Escuela Icahn de Medicina en Monte Sinaí y Station X crearon GenePool, una plataforma de software de datos genómicos humanos. Con AWS como base, la plataforma puede escalar de manera dinámica en cuestión de minutos, y almacena conjuntos de datos para clientes traslacionales y de genómica clínica.


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Introducción

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