Accélérer les découvertes génomiques

Avec AWS, les clients en génomique peuvent consacrer plus de temps et de ressources à la science en accélérant le délai d'obtention de résultats, en réalisant plus rapidement des avancées scientifiques révolutionnaires et en commercialisant des produits d'une importance vitale.

AWS permet aux clients d'innover en rendant les données génomiques plus accessibles et utiles. AWS propose un vaste et riche ensemble de services pour réduire les délais entre le séquençage et l'interprétation grâce à des fonctionnalités de collaboration sécurisées et fluides, réparties entre plusieurs ensembles de données multimodaux. En outre, vous pouvez choisir l'outil le plus approprié pour vos tâches afin d'obtenir les meilleurs coûts et des performances optimales à l'échelle mondiale, accélérant ainsi l'étude génomique moderne.

Accélérer les découvertes génomiques sur AWS (1:06)

100 Gbit/s

de débit réseau

2 fois

plus de régions dotées de plusieurs zones de disponibilité que le premier fournisseur cloud concurrent

24

régions lancées pour prendre en charge la souveraineté des données

90 %

d'économies potentielles par rapport aux prix à la demande

100x

plus rapide avec les instances F1 Amazon EC2 qu'avec les processeurs

Plus de 200

services complets issus de centres de données du monde entier

Avantages

Accélérer la découverte

Les options puissantes de calcul et de machine learning permettent aux scientifiques d'exécuter des application rapidement et en les contrôlant. AWS offre le plus grand choix de services de calcul, plus que tout autre fournisseur de cloud, et seul AWS propose des instances de calcul offrant un débit réseau de 100 Gbit/s.

Maintenir des coûts bas et des performances élevées

La tarification flexible et la nature à la demande du cloud computing permettent aux chercheurs de s'attaquer à des projets génomiques complexes sans devoir payer l'infrastructure inutilisée ni se démener pour augmenter les cœurs durant les pics de charges de travail. AWS offre une tarification à l'utilisation et une capacité de calcul pratiquement illimitée.

Sécuriser la collaboration à l'échelle mondiale

L'empreinte mondiale du réseau et des régions AWS s'adapte à la nature mondiale de la science grâce à une sécurité et des contrôles d'accès qui permettent aux chercheurs en génomique de gérer le partage des données. AWS est l'infrastructure cloud mondiale la plus sécurisée, la plus étendue et la plus fiable. Le programme des données ouvertes AWS héberge plus de 40 ensembles de données librement accessibles en matière des sciences de la vie et de la génomique pour permettre une collaboration fluide. Les chercheurs disposent ainsi de communautés cliniques et de recherches ayant une source unique de vérités documentées.

Partenaires AWS en génomique

AWS offre le plus grand réseau de partenaires ainsi que le plus grand choix d'options en matière de flux de travail flexibles et de solutions entièrement gérées pour vous aider à obtenir des informations génomiques plus rapidement.

En savoir plus sur les partenaires AWS en génomique »

Cas d'utilisation

  • Transfert de données et stockage
  • Automatisation des flux de travail
  • Agrégation des données
  • Analyse tertiaire
  • Applications cliniques
  • Ensembles de données ouvertes
  • Optimisation des coûts
  • Transfert de données et stockage
  • Transfert de données et stockage

    Le volume des données génomiques soulève des difficultés pour leur transfert rapide et contrôlé à partir des séquenceurs, puis pour trouver des ressources de stockage capables de prendre en charge leur volume et leurs performances à un prix qui ne soit pas prohibitif. AWS permet aux chercheurs de gérer des données à grande échelle qui ont dépassé la capacité des infrastructures sur site. En transférant les données vers Cloud AWS, les organisations peuvent profiter d'une ingestion de données à haut débit, de solutions de stockage économiques, d'un accès sécurisé et d'une recherche efficace pour faire avancer la recherche génomique. 

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    Références client

    Blog : utiliser Amazon FSx for Lustre pour les flux de travail Genomics sur AWS

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    Blog : stockage et accès à la compression de données Genomics

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    Vidéo : Building genomics data workflows with AWS Storage Gateway

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  • Automatisation des flux de travail
  • Automatisation des flux de travail pour l'analyse secondaire

    Les organisations génomiques peuvent avoir des difficultés à suivre l'origine des données lorsqu'elles réalisent des analyses secondaires et qu'elles exécutent des flux de travail reproductibles et évolutifs, tout en voulant minimiser les frais liés aux services informatiques. AWS offre des services permettant une analyse des données évolutive et économique et une orchestration simplifiée pour exécuter et automatiser les flux de travail parallélisables. Les options d'automatisation des flux de travail permettent d'activer des applications cliniques ou de recherche reproductibles, tandis que les solutions natives AWS, les solutions partenaires (NVIDIA et DRAGEN) et les solutions open source (Cromwell et Nextflow) offrent des options flexibles aux orchestrateurs des flux de travail pour aider à mettre à l'échelle l'analyse des données. 

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    Références client

    Solution d'analyse secondaire en génomique

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    Démarrage rapide de Nextflow sur AWS

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    Utilisation de Cromwell avec AWS Batch

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    Illumina DRAGEN sur AWS

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  • Agrégation des données
  • Agrégation des données et gouvernance

    Les réussites et les interprétations en recherche en génomiques dépendent souvent de plusieurs ensembles de données variés et multimodaux, en provenant d'importantes populations. AWS permet aux organisations d'harmoniser les ensembles de données multi-omiques et de gérer de robustes autorisations et contrôles d'accès aux données sur une infrastructure mondiale afin de conserver l'intégrité des données au fur et à mesure que de plus en plus de collaborateurs et de parties prenantes sont impliqués dans les recherches. AWS simplifie les fonctionnalités de stockage, d'interrogation et d'analyse des données génomiques, et crée un lien entre les différentes informations cliniques. 

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    Références client

    Solution d'analyse tertiaire génomique et de lacs de données

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    Démarrage rapide de Hail sur AWS

    Consulter le guide »
  • Analyse tertiaire
  • Interprétation et deep learning pour l'analyse tertiaire

    L'analyse nécessite des ensembles de données multimodaux intégrés et des bases de connaissances, une puissance de calcul intensive, des analyses de données massives et un machine learning de grande envergure, ce qui, historiquement, peut prendre des semaines ou des mois, retardant ainsi le délai de compréhension. AWS accélère l'analyse des Big Data génomiques en tirant parti du machine learning et du calcul haute performance. Avec AWS, les chercheurs ont accès à plus de capacités de calcul efficaces à l'échelle mondiale, à un traitement des données reproductibles et à des capacités d'intégration des données pour récupérer des ensembles de données multimodaux et des données publiques destinées à l'annotation clinique, le tout dans un environnement prêt à être mis en conformité. 

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    Références client

    Solution d'analyse tertiaire génomique et de lacs de données

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    Solution d'analyse tertiaire et de Machine Learning en génomique

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    Blog : Construction d'un pipeline de traitement d'images évolutif pour la transcriptomique basée sur l'image

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  • Applications cliniques
  • Applications cliniques

    Il existe plusieurs obstacles qui entravent l'adoption de la génomique et la mise à l'échelle des applications cliniques, dont la vitesse d'analyse, la gestion des informations de santé protégées (PHI) et l'obtention de résultats reproductibles et interprétables. En exploitant les fonctionnalités du cloud AWS, les organisations peuvent établir des capacités différenciées en génomique pour développer leurs applications de médecine de précision et de soins aux patients. Les services AWS permettent d'utiliser la génomique en milieu clinique en fournissant les fonctionnalités de saisie des données, de calcul et de stockage nécessaires pour que les laboratoires cliniques modernes puissent réduire le délai d'attente des résultats tout en respectant les règlementations les plus strictes concernant la confidentialité des patients. 

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    Références client

    Traiter et sécuriser les données génomiques cliniques

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    Améliorer les résultats avec la génomique computationnelle

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    Diagnostics génomiques et découvertes à grande échelle

    En savoir plus »
  • Ensembles de données ouvertes
  • Ensembles de données ouvertes

    Tandis que de plus en plus de chercheurs en sciences de la vie adoptent le cloud et développent des flux de travail natifs cloud, ils apportent avec eux des ensembles de données de référence, souvent dans leurs compartiments personnels. Cela entraîne des duplications, des silos et une documentation médiocre des ensembles de données couramment utilisés. Le programme des données ouvertes (ODP) AWS aide à démocratiser l'accès aux données en le rendant facilement disponible dans Amazon S3, proposant ainsi à la communauté des cherches une source unique de vérités documentées. Cela augmente la reproductibilité des recherches, stimule la collaboration communautaire et réduit la duplication des données. Le programme des données ouvertes couvre également le stockage, la sortie et le transfert entre les régions d'Amazon S3 pour les ensembles de données acceptés.

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    Références client

    Explorer tous les ensembles de données génomiques ouvertes disponibles

    Explorer les ensembles de données »

    Données de Broad Institue gnomAD sur AWS

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    L'initiative de NIH STRIDES supportée par AWS

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  • Optimisation des coûts
  • Optimisation des coûts

    Les chercheurs utilisent des ensembles de données génomiques gigantesques qui nécessitent des options de stockage à grande échelle et un puissant processus de calcul, ce qui peut représenter un coût prohibitif. AWS propose aux chercheurs en génomique de réaliser d'importantes économies tout au long du cycle de vie des données, de leur stockage à leur interprétation. L'infrastructure et les services de données AWS permettent aux organisations de gagner du temps, de faire des économies et de consacrer plus de ressources à la science.

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    Références client

    Blog : Sauver les koalas à l'aide de la recherche en génomique et du cloud computing

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    Instances Spot Amazon EC2

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    Blog : Classes de stockage Amazon S3

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Conformité dans le secteur de la génomique

Avec AWS, les chercheurs ont accès à plus de capacités de calcul efficaces à l'échelle mondiale, à un traitement des données reproductibles et à des capacités d'intégration des données pour récupérer des ensembles de données multimodaux et des données publiques destinées à l'annotation clinique, le tout dans un environnement prêt à être mis en conformité.

En savoir sur la conformité dans le secteur de la génomique avec AWS »

Études de cas et ressources

Consultez toutes les études de cas des clients en génomique et les ressources connexes.

Étude de cas Illumina

Étude de cas Illumina

Illumina développe, produit et commercialise des systèmes intégrés permettant d'analyser les génomes. L'entreprise a adopté les instances Spot Amazon EC2 et Amazon S3 pour économiser environ 300 000 USD par mois sur les coûts de calcul et 90 000 USD par mois sur les coûts de stockage.

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Étude de cas Fred Hutch

Étude de cas Fred Hutch Microbiome Research Initiative

Le but de Fred Hutch est d'augmenter l'efficacité des traitements contre le cancer en traduisant des gigaoctets de données génomiques brutes en informations. À l'aide de Nextflow, les chercheurs orchestrent les processus d'AWS Batch puis les analysent avec les instances Spot Amazon EC2. Cela leur permet de faire des économies et de sacrer plus de temps à l'analyse.

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DNAnexus

Étude de cas DNAnexus

DNAnexus a développé sur le cloud AWS une plateforme informatique et de gestion des données dédiée aux génomes. Le fait d'être sur AWS a permis à DNAnexus d'obtenir une conformité et une sécurité sur mesure et de gérer avec précision ses données pour tout savoir sur celles-ci.

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Étude de cas Fabric Genomics

Étude de cas Fabric Genomics

Fabric Genomics propose des solutions complètes d'analyse, d'annotation, de curation, de classification des données et de génération de rapports pour les utilisations cliniques. Fabric Genomics a choisi d'exécuter son logiciel sur AWS pour les vitesses de calcul rapide et la sécurité dont les clients bénéficient.

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Étude de cas Seven Bridges

Étude de cas Seven Bridges Genomics

Seven Bridges Genomics a développé sa plateforme d'analyse génomique sur AWS, rendant ainsi l'analyse plus accessible aux chercheurs et plus viable d'un point de vue financier. 

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Étude de cas Baylor Medicine

Étude de cas Baylor College of Medicine

Baylor College of Medicine travaille à identifier les gènes qui contribuent au vieillissement et aux maladies cardiaques. Baylor s'associe à DNAnexus pour créer DNAnexus PaaS, une solution entièrement développée sur AWS et qui utilise Amazon S3 et Amazon Glacier pour stocker plusieurs pétaoctets de données génomiques appartenant à Baylor.

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Étude de cas Bayer Crop Science

Étude de cas Bayer Crop Science

Bayer Crop Science aide ses clients à déterminer où et quand planter leurs semis, ce qui nécessite des charges de travail saisonnières en fonction du cycle de plantation. Bayer a fait appel à AWS afin de profiter d'une solution élastique et économique pour exécuter sa plateforme.

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Étude de cas Icahn School of Medicine

Étude de cas Icahn School of Medicine at Mount Sinai

Icahn School of Medicine at Mount Sinai et Station X ont créé GenePool, une plateforme logicielle de données sur le génome humain. Avec AWS comme fondation, la plateforme peut se mettre à l'échelle de manière dynamique en quelques minutes et stocker des ensembles de données pour ses clients génomiques translationnels et cliniques.

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