Cas d'utilisation de l'analyse secondaire génomique

Icône de l'automatisation des flux
Automatisation des flux
Afficher les solutions »
Icône Analyse secondaire
Analyse secondaire
Afficher les solutions »

Automatisation des flux

Icône de l'automatisation des flux

L'exécution de flux génomiques nécessite d'exécuter des opérations manuelles de mise en service et de configuration. Les outils d'automatisation et d'orchestration des flux d'AWS, des partenaires AWS et de la communauté open-source permettent d'accélérer la recherche et de mettre à l'échelle les fonctionnalités de calcul. 

Solutions et guides AWS

Icône d'Automatiser les flux génomiques sur AWS avec Amazon Genomics CLI

Solution : Automatiser les flux génomiques sur AWS avec Amazon Genomics CLI

Amazon Genomics CLI est un outil open source qui fournit une interface de ligne de commandes facile à utiliser pour configurer et exécuter rapidement les flux génomiques sur AWS. Ainsi, vous pouvez exécuter plus rapidement des études génétiques à l'échelle des populations, des cycles de découverte de médicaments, etc. plus rentables.

En savoir plus »
Icône d'Analyse secondaire génomique à l'aide d'AWS Step Functions et d'AWS Batch

Solution : Genomics Secondary Analysis Using AWS Step Functions and AWS Batch

La solution Genomics Secondary Analysis Using AWS Step Functions and AWS Batch crée un environnement évolutif dans AWS pour développer, créer, déployer et exécuter des pipelines d'analyse secondaire génomique, tel que le traitement de séquences brutes de génomes entiers en appels de variantes.

En savoir plus »
Icône de Cromwell on AWS

Solution : Cromwell on AWS

Grâce à Cromwell on AWS, les chercheurs et les scientifiques disposent d'encore plus de souplesse pour mettre à l'échelle leurs expériences génomiques en utilisant les fonctionnalités de calcul dans le cloud, au lieu être en concurrence sur les ressources limitées sur site.

En savoir plus »
Icône d'Automatiser les flux génomiques sur AWS avec Amazon Genomics CLI

Solution : NextFlow sur AWS Batch

Nextflow est un cadre de flux réactif et un langage dédié (DSL) qui permet d'exécuter des flux scientifiques évolutifs et reproductibles en utilisant des conteneurs logiciels.

En savoir plus »
Logo de Fred Hutchinson Cancer Research Center

Grâce à AWS, Fred Hutch Microbiome Research réduit le temps de calcul de 7 ans à 7 jours.

Lire l'étude de cas »
Logo de Gritstone Oncology

Gritstone Oncology utilise AWS et une file d'attente partagée Nextflow pour répartir les tâches et gérer le flux de données.

Lire l'étude de cas »
Logo de Helix

Helix utilise BaseSpace Sequence Hub, une plateforme d'analyse des données génomiques d'Illumina, pour optimiser son travail.

Regarder la vidéo »
Logo de DNAnexus

« Les meilleures entreprises de diagnostic et de biopharmacie s'appuient sur DNAnexus sur AWS pour automatiser les tâches récurrentes à utilisation massive de données, afin de gagner en rapidité et en précision. Par conséquent, ces entreprises parviennent à réduire considérablement leurs activités de R&D, en faisant passer le développement de leur pipeline de plusieurs semaines à quelques heures. »

En savoir plus »
Logo de Seqera Labs

« Seqera Labs et AWS collaborent pour qu'AWS soit l'environnement de choix pour les charges de travail des sciences de la vie. Nextflow et Nextflow Tower sont intégrés de manière transparente à AWS Batch pour le calcul Elastic, à EKS pour un déploiement transparent et aux services de stockage de fichiers et d'objets d'AWS pour bénéficier d'un stockage de données rentable et performant. »

En savoir plus »
Logo de Seven Bridges

« La plateforme Seven Bridges et les outils d'analyse Seven Bridges tels que GRAF™ et ARIA™ s'appuient sur la flexibilité et la capacité de mise à l'échelle d'AWS pour permettre aux chercheurs de tirer parti de référentiels massifs de données génomiques et phénotypiques. Ces référentiels ont le potentiel de révéler des informations transformatrices sur les causes des maladies, de nouvelles approches thérapeutiques et des modèles de maladies in silico. »

En savoir plus »

La plateforme DRAGEN Bio-IT d'Illumina permet d'analyser excessivement rapidement les données de séquençage de nouvelle génération (NGS) pour les grands jeux de données, tels que les génomes entiers, les exomes et les gènes/panels. L'analyse comprend le mappage, l'alignement, le tri, le marquage des doublons, l'appel de petites variantes et plus encore.

Analyse secondaire

Icône Analyse secondaire

Alors que l'adoption de la génomique continue de s'accélérer, l'analyse secondaire est souvent citée comme une contrainte. Pour accélérer l'analyses et répondre à la demande croissante, les organisations de génomique tirent parti de la capacité de mise à l'échelle et de la rentabilité d'AWS.

Solutions et guides AWS

Icône de DRAGEN sur AWS

Solution : Illumina DRAGEN on AWS

La solution Dynamic Read Analysis for Genomics (DRAGEN) on AWS d'Illumina permet d'analyser ultra rapidement les données de séquençage de nouvelle génération. 

En savoir plus »
Icône d'Analyse secondaire génomique à l'aide d'AWS Step Functions et d'AWS Batch

Solution : Genomics Secondary Analysis Using AWS Step Functions and AWS Batch

La solution Genomics Secondary Analysis Using AWS Step Functions and AWS Batch crée un environnement évolutif dans AWS pour développer, créer, déployer et exécuter des pipelines d'analyse secondaire génomique, tel que le traitement de séquences brutes de génomes entiers en appels de variantes.

En savoir plus »
Logo d'Illumina

La plateforme DRAGEN Bio-IT d'Illumina fournit des résultats d'analyse secondaire précis et ultra rapides. Les clients peuvent optimiser et accélérer considérablement leurs analyses avec DRAGEN exécuté sur des instances Amazon EC2 F1.

Regarder la vidéo »
Logo de Munich Leukemia Lab (MLL)

Grâce à AWS, Munich Leukemia Lab réduit le délai de traitement des données génomiques des patients de 20 heures à 3 heures, ce qui contribue à accélérer la recherche et à améliorer le diagnostic de la leucémie.

Lire l'étude de cas »
Logo d'Ancestry

Ancestry utilise Amazon EFS pour permettre à des scientifiques d'effectuer des recherches génomiques, mettre à l'échelle le calcul, augmenter ou réduire le stockage et intégrer les scientifiques plus rapidement.

Lire l'étude de cas »
Logo d'Illumina

« La précision et la rapidité sont essentielles pour libérer la puissance du génome humain. La plateforme DRAGEN Bio-IT d'Illumina fournit des résultats d'analyse secondaire précis et ultrarapides. Les clients peuvent optimiser et accélérer considérablement leurs analyses avec DRAGEN exécuté sur AWS. »

En savoir plus »
Logo de NVIDIA

« NVIDIA Clara Parabricks Pipelines est un cadre de calcul accéléré par GPU, qui prend en charge les applications génomiques qui vont de l'ADN à l'ARN. L'accélération de Parabricks combinée à la capacité de mise à l'échelle d'AWS permet au secteur de la génomique de réaliser des projets plus rapidement et à moindre coût, et aux chercheurs d'identifier davantage de variantes génétiques dans leurs données. »

En savoir plus »
Logo de Seven Bridges

« La plateforme Seven Bridges et les outils d'analyse Seven Bridges tels que GRAF™ et ARIA™ s'appuient sur la flexibilité et la capacité de mise à l'échelle d'AWS pour permettre aux chercheurs de tirer parti de référentiels massifs de données génomiques et phénotypiques. Ces référentiels ont le potentiel de révéler des informations transformatrices sur les causes des maladies, de nouvelles approches thérapeutiques et des modèles de maladies in silico. »

En savoir plus »
Analysez rapidement et avec une grande précision les données de séquençage de nouvelle génération de votre génome entier, de votre exome et de vos panels grâce à NVIDIA Clara Parabricks à accélération GPU pour l'analyse génomique sur AWS. Clara Parabricks on AWS fournit une suite d'outils sur mesure qui prennent en charge les flux génomiques de bout en bout, en améliorant la fluidité des données et la sécurité et en réduisant les goulots d'étranglement analytiques. Grâce à l'accélération de Parabricks associée à la capacité de mise à l'échelle d'AWS, les scientifiques peuvent réduire les coûts d'analyse, obtenir des résultats plus rapidement et mettre à l'échelle le traitement des données.

Optimisation des coûts de calcul de l'analyse secondaire

Découvrez comment optimiser les coûts de calcul de l'analyse secondaire en utilisant des instances Spot Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) et AWS Batch.

Voir toutes les ressources »

Démarrer

Contactez nos experts et démarrez votre transition vers AWS dès aujourd'hui.