클라우드에서의 유전체학

AWS로 유전체 분석 작업의 간결화와 보안을 실현하십시오.

AWS는 고유의 확장성뿐 아니라 중요한 데이터와 워크로드의 처리를 위해 준비된 파트너와 도구를 갖춘 에코시스템을 제공합니다. AWS 고객은 유전체학 통찰을 얻는 시간을 단축하고 기존의 온프레미스 인프라와 클라우드를 연결할 수 있습니다.

AWS를 사용하여 데이터를 효율적이고 동적으로 저장 및 컴퓨팅하고, 동료들과 협업하며, 분석 및 기계 학습을 적용하고, 연구 결과를 임상 실무에 통합할 수 있습니다.   

세계적인 유전체학 리더들이 이야기하는 클라우드의 장점을 동영상에서 확인하십시오

이점

과학 발견의 속도 증가

AWS는 유전체학 고객이 대규모의 복잡한 데이터에서 유용한 통찰을 도출할 수 있도록 지원합니다. 인프라를 구축 및 유지 관리하기 위해 많은 시간과 비용을 사전에 투자할 필요가 없습니다. AWS를 사용하면 유연하고 비용 효과적인 방식으로 필요한 만큼의 리소스에 거의 바로 액세스할 수 있으며 사용한 부분에 대해서만 비용을 지불합니다.

확장성 보장 및 동적 리소싱 제공

AWS에서 유전체학 분석 파이프라인을 실행하면 수요에 맞춰 효율적으로 확장했다가 수요가 사라지면 다시 축소할 수 있습니다. AWS는 유전체 시험을 보완하는 몇 가지 대안적 가격 체계와 컴퓨팅 방법도 제공합니다.

워크플로 사용자 지정 및 최적화

유전체학 파이프라인 구축부터 유전체 연구 결과와 동적 치료 패턴의 통합에 이르기까지 AWS는 워크플로의 사용자 지정 및 최적화를 위해 협력할 수 있는 광범위한 파트너 에코시스템을 갖추고 있습니다. 이 에코시스템은 유연한 옵션을 다양하게 제공하므로 솔루션 선택의 폭을 넓힐 수 있습니다.  

AWS에서의 Cromwell

Broad Institute의 워크플로 관리 시스템인 Cromwell이 이제 AWS 클라우드에서 지원됩니다. AWS에서 Cromwell을 사용하는 연구원과 과학자들은 이제 한정된 온프레미스 리소스를 두고 서로 경쟁지 않고 클라우드의 컴퓨팅 성능을 사용하여 보다 유연하게 유전체학 실험의 규모를 확장할 수 있습니다.

유전체학 사용 사례

  • 컨테이너
  • 워크플로 관리
  • 빅 데이터 분석
  • 데이터 세트
  • 협업
  • 컨테이너
  • 유전체학 파이프라인을 위한 컨테이너

    유전체학 파이프라인을 보다 쉽게 분산하고 실행하려면 프로세스를 캡슐화하여 AWS 클라우드에서 컨테이너를 실행할 수 있습니다. 자체의 플러그앤플레이 워크플로 아키텍처를 구성하고 해당 워크플로 및 연구 요구에 맞춤화된 환경을 구축하십시오. Amazon EC2 Container Service(ECS)를 사용하거나 AWS에서 Docker를 실행하면 복잡한 유전체학 문제를 작은 크기로 나누어 해결할 수 있으므로 데이터 출력을 재현할 수 있으며 데이터 공유가 더 쉬워집니다.

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    아키텍처 동영상

    이 아키텍처 동영상에서는 Human Longevity, Inc.가 AWS를 사용하여 구축한 강력하고 재사용 가능한 애플리케이션 파이파라인에 대해 알아봅니다. Human Longevity, Inc.가 Docker 컨테이너에서 실행되는 사용자 지정 분석 도구를 사용하여 Amazon S3의 원시 데이터를 매일 최대 12TB까지 처리하는 방법을 확인하십시오.

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    아키텍처 다이어그램

    Human Longevity, Inc.에서 제공한 상세한 아키텍처 다이어그램에서 AWS 기반 Docker를 유전체 분석에 활용하는 방법을 알아보십시오

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    고객 사례 연구

    이 사례 연구에서는 Benchling이 어떻게 AWS Lambda를 사용하여 연구 시간을 90% 단축하고 수백 개의 유전체로 규모를 확장했는지 알아봅니다. 

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  • 워크플로 관리
  • 워크플로 관리

    AWS 클라우드에서 유전체학 파이프라인을 보다 효율적으로 관리하기 위해 워크플로 관리 규칙을 설계할 수 있습니다. 일련의 계산 또는 데이터 조작 단계를 구성하여 실행하고 작업의 병렬화를 최적화하면 완료 시간을 가속화할 수 있습니다.

    Health-Genomics_diagrams_Workflow-management

    고객 사례 연구

    이 사례 연구에서는 Baylor College of Medicine이 어떻게 DNAnexus와 협력하여 유전체 분석 파이프라인을 AWS 클라우드로 이전했는지 알아봅니다. 안전하고 규정을 준수하는 환경이 요구되는 대규모의 유전체 임상 시험을 지원한 방법을 확인하십시오

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    고객 사례 연구

    이 사례 연구에서는 DNAnexus가 어떻게 AWS에서 유전체 분석용 플랫폼을 구축했는지 알아봅니다. 어떻게 AWS 인프라와 DNAnexus 플랫폼의 제어 및 공인 규정 준수를 조합하여 HIPAA, CAP/CLIA, GxP 및 기타 개인정보 보호법과 규정을 준수할 수 있었는지 그 방법을 확인하십시오.

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  • 빅 데이터 분석
  • 유전체학을 위한 빅 데이터 분석

    유전체학 조직들은 유전체 파이프라인에서 생성되는 데이터 쓰나미에 직면하고 있습니다. 이 데이터를 보다 쉽게 관리하려면 데이터 수집과 분석부터 시각화, 스토리지, 웨어하우징, 보관에 이르는 전체 분석 파이프라인을 지원하는 AWS 구성 요소를 배포할 수 있습니다. 고유한 요구 사항에 맞는 데이터베이스 서비스를 광범위한 서비스 중에서 선택할 수 있는 유연성을 확보하여 최상의 결과를 얻으십시오.

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    아키텍처 동영상

    이 아키텍처 동영상에서는 UC Santa Cruz가 어떻게 Docker 컨테이너와 EC2 스팟 인스턴스를 포함하는 저비용 솔루션을 사용하여 페타바이트급의 유전체 데이터를 분석하는지 보여줍니다.

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    고객 사례 연구

    이 사례 연구에서는 California Institute of Technology의 Guttman 연구소가 어떻게 AWS 기반의 고성능 컴퓨팅(HPC) 클러스터를 활용하여 유전체 컴퓨팅 시간을 수 주에서 수 일로 단축하는지 알아봅니다.

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    고객 사례 연구

    이 사례 연구에서는 GENALICE가 어떻게 AWS 고성능 컴퓨팅 서비스를 사용하여 60분만에 800명 환자의 완전한 유전체를 처리할 수 있었는지 알아봅니다.

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  • 데이터 세트
  • 공개 및 비공개 데이터 세트 작업

    AWS로 자체 비공개 데이터 세트 또는 NIH dbGaP(Database of Genotypes and Phenotypes) 또는 TCGA(The Cancer Genome Atlas) 같은 제어되는 리포지토리에 액세스할 수 있습니다. 원하는 도구 모음(예: GATK 또는 Galaxy)을 사용하여 데이터를 분석할 수도 있습니다. AWS는 유휴 상태이거나 전송 중인 데이터를 암호화하는 내장 기능을 비롯하여 이런 중요한 데이터 세트 작업 시 보안 및 규정 준수 요구 사항을 해결하는 데 필요한 모든 도구를 갖추고 있습니다.

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    고객 사례 연구

    이 사례 연구에서는 Icahn School of Medicine at Mount Sinai가 어떻게 AWS에서 엄청난 규모의 유전체 데이터 세트를 분석하고 외부 협업자와 공유하는 동시에 엄격한 프라이버시 및 보안 제어를 유지하는지 알아봅니다.

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    백서

    Architecting for Genomic Data Security and Compliance in AWS

    dbGaP, GWAS 및 기타 개인 수준의 유전체 연구 리포지토리가 제공하는 액세스가 제어된 데이터 세트로 작업하는 방법을 알아봅니다

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    고객 사례 연구

    이 사례 연구에서는 Illumina가 어떻게 AWS를 사용하여 DNA 염기 서열 분석 기술을 대규모로 확장하는지 알아봅니다. 어떻게 Illumina BaseSpace 시퀀스 허브를 지원하고 Amazon RedShift를 사용하여 10PB의 유전체 데이터를 저장하는지 확인하십시오.

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  • 협업
  • 협업 육성

    공동 작업자가 옆방에 있든 지구 반대편에 있든 관계없이 데이터를 공유할 수 있습니다. AWS는 사용자와 동료가 물리적으로 데이터를 이동하거나 지적 재산권 침해를 걱정할 필요 없이 데이터 세트를 만들거나 알고리즘을 작성하고 도구를 만들 수 있는 공유되는 중앙 작업 공간을 제공할 수 있습니다.

    Health-Genomics_diagrams_Collaboration

    고객 사례 연구

    이 사례 연구에서는 ThermoFisher가 어떻게 전 세계적으로 AWS 클라우드를 사용하여 고객이 연구를 수행하고 협업하며 환자 치료를 개선할 수 있는 확장 가능하고 안전한 플랫폼을 제공하는지 알아봅니다.

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    고객 사례 연구

    이 사례 연구에서는 Celgene이 어떻게 AWS를 사용하여 자체 연구원 및 대학 연구실 간의 안전한 협업을 지원하며, 서로 다른 조직의 연구원들에게 격리된 액세스를 제공하여 팀워크를 지원하는지 알아봅니다.

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    고객 사례 연구

    이 사례 연구에서는 UC Santa Cruz의 Genomics Institute가 AWS를 사용하여 샘플을 더욱 빠르게 처리하고 협업자에게 결과를 안전하게 제공할 수 있었는지 알아봅니다.

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AWS에서의 정밀 의학 지원

유전체 염기 서열 분석과 IoT 웨어러블 같은 새로운 기술을 통해 유전자, 라이프스타일, 환경을 비롯한 양적 요인을 기반으로 개인에게 맞춤화된 약물이 가능해지고 있습니다. AWS에서 이미 진행 중인 정밀 의학 이니셔티브에 대해 알아보십시오.

일부 사례 연구 및 리소스

유전체학 고객 사례 연구관련 리소스 모두 보기

 

Illumina 사례 연구

이 사례 연구에서는 Illumina가 어떻게 AWS를 사용하여 DNA 염기 서열 분석 기술을 대규모로 확장하는지 알아봅니다. 어떻게 Illumina BaseSpace 시퀀스 허브를 지원하고 Amazon RedShift를 사용하여 10PB의 유전체 데이터를 저장하는지 확인하십시오.

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Sequence Bio 사례 연구

이 사례 연구에서는 Sequence Bio가 어떻게 데이터 중심 약물 개발을 위해 AWS 기반의 안전한 보안 플랫폼을 신속하게 구축하는지 알아봅니다.

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Smithsonian 사례 연구

이 사례 연구에서는 Smithsonian Institute의 데이터 과학 팀이 어떻게 AWS 컴퓨팅 인스턴스의 규모를 필요에 따라 확장 또는 축소함으로써 유전체 주석 작업을 지원하고 비용도 관리하는지 알아봅니다.

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UC Santa Cruz 사례 연구

이 사례 연구에서는 UC Santa Cruz Genomics Institute가 어떻게 AWS 고성능 컴퓨팅 서비스를 사용하여 유전체 계산 시간을 3개월에서 단 4일로 단축하고 전체 비용을 절감할 수 있었는지 알아봅니다.

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블로그: 유전체학 연구의 상승세 견인

AWS 교육 블로그: AWS Collaborates with Broad Institute

유전체 분석을 위한 컴퓨팅 작업의 조율을 간소화해 주는 실행 엔진인 Cromwell이 어떻게 AWS 클라우드에서 지원되는지 알아봅니다.

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블로그: 새로운 Quick Start로 Illumina DRAGEN 배포

AWS 새로운 소식: 새로운 Quick Start로 AWS 클라우드에서 Illumina DRAGEN 배포

이 Quick Start가 어떻게 약 15분 만에 AWS 클라우드에 Illumina의 데이터 분석 플랫폼인 Dynamic Read Analysis for GENomics Complete Suite(DRAGEN CS)를 배포하는지 알아봅니다.

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블로그: 대규모 정밀 의학

AWS 컴퓨팅 블로그: Accelerating Precision Medicine at Scale

Edico Genome이 어떻게 AWS에서 FPGA 지원 애플리케이션을 사용하여 유전체 분석을 가속화하는 새로운 솔루션을 개발했는지 알아봅니다.

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블로그: Human Longevity, Inc.

AWS 뉴스 블로그: Changing Medicine Through Genomics Research

Human Longevity, Inc.가 어떻게 의학 혁신 연구의 일환으로 생성되는 방대한 규모의 데이터를 저장하기 위해 AWS를 사용하는지 알아봅니다.

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