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)

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

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.

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

  • Transferencia y almacenamiento de datos
  • Automatización del flujo de trabajo
  • Incorporación de datos
  • Análisis terciario
  • Aplicaciones clínicas
  • Conjuntos de datos abiertos
  • Optimización de costes
  • Transferencia y almacenamiento de datos
  • Transferencia y almacenamiento de datos

    El volumen de datos sobre genómica plantea desafíos para transferirlos desde secuenciadores de manera rápida y controlada y luego encontrar recursos de almacenamiento que puedan adaptarse al escalado y el rendimiento a un precio asequible. AWS permite a los investigadores administrar datos a gran escala que han superado la capacidad de la infraestructura en las instalaciones. Las organizaciones, al transferir datos a la nube de AWS, pueden aprovechar la incorporación de datos de alto rendimiento, las opciones de almacenamiento rentables, el acceso seguro y la búsqueda eficiente para impulsar la investigación genómica. 

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    Referencias de clientes

    Blog: Using Amazon FSx for Lustre for Genomics Workflows on AWS

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    Blog: Genomic data compression storage and access

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    Video: Building genomics data workflows with AWS Storage Gateway

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  • Automatización del flujo de trabajo
  • Automatización del flujo de trabajo para análisis secundario

    Las organizaciones genómicas pueden rastrear los orígenes de datos al realizar análisis secundarios y ejecutar flujos de trabajo reproducibles y escalables a la vez que reducen la sobrecarga de TI. AWS brinda servicios para análisis de datos escalable y rentable y organización simplificada para la ejecución y automatización de flujos de trabajo que pueden ponerse en paralelo. Las opciones de automatización de flujos de trabajo permiten la investigación reproducible o aplicaciones clínicas, mientras que las soluciones nativas de AWS, de socios (NVIDIA y DRAGEN) o de código abierto (Cromwell y Nextflow) ofrecen opciones flexibles para ayudar a los organizadores de flujos de trabajo a escalar los análisis de datos. 

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    Referencias de clientes

    Solución de análisis secundario genómico

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    Quick Start de Nextflow en AWS

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    Utilizar Cromwell con AWS Batch

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    DRAGEN de Illumina en AWS

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  • Incorporación de datos
  • Incorporación de datos y gobernanza

    La investigación e interpretación genómica correcta a menudo depende de conjuntos de datos diferentes, diversos y multimodales de grandes poblaciones. AWS permite a las organizaciones armonizar conjuntos de datos multiomics y administrar controles de acceso a los datos y permisos sólidos en una infraestructura global, de modo que se mantenga la integridad de los datos a medida que la investigación implica a más colaboradores y partes interesadas. AWS simplifica la capacidad de almacenar, consultar y analizar datos genómicos y vincularlos con información clínica. 

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    Referencias de clientes

    Solución de análisis terciario genómico y lagos de datos

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    Quick Start de Hail en AWS

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  • Análisis terciario
  • Interpretación y aprendizaje profundo para el análisis terciario

    El análisis requiere bases de conocimiento y conjuntos de datos multimodales integrados, poder computacional intensivo, análisis de big data y machine learning a escala, algo que puede llevar semanas o meses tradicionalmente, lo que retrasa el tiempo para obtener información. AWS acelera el análisis de una gran cantidad de datos genómicos al aprovechar el machine learning y la informática de alto rendimiento. 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. 

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    Referencias de clientes

    Solución de análisis terciario genómico y lagos de datos

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    Análisis terciario de genómica y solución de Machine Learning

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    Blog: Building scalable image processing pipeline for image-based transcriptomics

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  • Aplicaciones clínicas
  • Aplicaciones clínicas

    Hay muchos obstáculos que dificultan el escalado y la adopción de la genómica para aplicaciones clínicas, incluidas la velocidad de análisis, la administración de información sanitaria protegida (PHI) y la necesidad de brindar resultados reproducibles e interpretables. Gracias a las capacidades de la nube de AWS, las organizaciones pueden establecer una capacidad diferenciada en genómica para que sus aplicaciones mejoren en cuanto a medicina de precisión e interacción con los pacientes. Los servicios de AWS permiten el uso de la genómica en instalaciones clínicas al brindar las capacidades de captura, cómputo y almacenamiento de datos necesarias para potenciar el laboratorio clínico modernizado y reducir el tiempo de obtención de resultados, todo ello de conformidad con las normativas de privacidad del paciente más estrictas. 

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    Referencias de clientes

    Procesamiento y seguridad de datos genómicos clínicos

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    Mejora de los resultados con genómica informática

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    Diagnósticos y detección genómica a escala

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  • Conjuntos de datos abiertos
  • Conjuntos de datos abiertos

    A medida que más investigadores de ciencias biológicas se desplazan a la nube y desarrollan flujos de trabajo nativos en la nube, crece el número de conjuntos de datos de referencia que dichos investigadores incorporan (a menudo en sus propios buckets personales), lo cual conlleva la duplicación, proliferación de silos y pobre documentación de versiones de los conjuntos de datos más comunes. El programa de datos abiertos (ODP) de AWS ayuda a democratizar el acceso a los datos al hacer que estén fácilmente disponibles en Amazon S3, lo que supone brindar a la comunidad investigadora una única fuente documentada de veracidad. De este modo, se mejora la reproducibilidad del estudio, se estimula la colaboración de la comunidad y se reduce la duplicación de los datos. El ODP también cubre el costo de almacenamiento, la salida y la transferencia entre regiones de Amazon S3 para conjuntos de datos aceptados.

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    Referencias de clientes

    Explore todos los conjuntos de datos abiertos de genómica disponibles

    Explorar el conjunto de datos »

    Datos de gnomAD del Instituto Broad en AWS

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    Iniciativa STRIDES del NIH apoyada por AWS

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  • Optimización de costes
  • Optimización de costes

    Los investigadores utilizan conjuntos de datos genómicos que requieren opciones de almacenamiento a gran escala y una elevada potencia de procesamiento informático, lo cual puede resultar prohibitivo. AWS presenta oportunidades para ahorrar costos destinadas a investigadores genómicos y válidas para todo el ciclo de vida de los datos: desde el almacenamiento hasta la interpretación. La infraestructura y servicios de datos de AWS permiten a las organizaciones ahorrar tiempo, dinero y dedicar más recursos a la ciencia.

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    Referencias de clientes

    Blog: Salvar a los koalas mediante investigación genómica e informática en la nube

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    Instancias de spot de Amazon EC2

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    Blog: Clases de almacenamiento de Amazon S3

    Leer el blog »

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 »

Casos prácticos y recursos

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

Caso práctico de Illumina

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 Fred Hutch

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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DNAnexus

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

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

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 Medicine

Caso práctico de la Escuela de Medicina de Baylor

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

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

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 a AWS

Introducción

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