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Soluções de transferência e armazenamento de dados
Reduza os custos de armazenamento e acelere a inovação genômica com transferência segura de dados, cooperação global e acesso a conjuntos de dados genômicos.
Fluxos de trabalho Ready2Run do AWS HealthOmics
Transforme dados genômicos e biológicos em insights
Saiba mais
Potencializando inovações genômicas com a AWS for Genomics Soluções de parceiros em destaque Recurso em destaque
As principais organizações genômicas, incluindo Ancestry, DNAnexus, Illumina, Genomics England e GRAIL, utilizam a AWS para migrar dados genômicos com segurança para a nuvem para armazenamento, análise e colaboração. A AWS oferece armazenamento de objetos com reconhecimento de genômica com o Amazon HealthOmics Sequence Store, que ajuda a reduzir os custos de armazenamento em curto e longo prazo. Com a maior infraestrutura global, as organizações de genômica podem trabalhar em parceria e acessar dados do setor com segurança, enquanto cumprem os requisitos de soberania de dados.
Transferência de dados e migração
Soluções e serviços de migração e transferência de dados genômicos com segurança para a AWS considerando o custo. As soluções da AWS permitem transferir e armazenar dados genômicos em grande escala e aproveitar ingestão de dados de alto throughput, opções de armazenamento com bom custo-benefício e acesso seguro de maneira protegida e compatível. O AWS HealthOmics fornece armazenamento de objetos com reconhecimento de genômica que ajuda a reduzir custos de armazenamento, gerenciar ciclos de vida de dados e compartilhar dados com segurança.
Clientes em destaque
A Illumina armazena petabytes de dados acessados com pouca frequência no Amazon S3 Glacier Deep Archive, e assim seus clientes economizam mais de 90% em custos de armazenamento.
A Genomics England migra dados de seu projeto de 100 mil genomas com o AWS Professional Services e o parceiro da AWS Kainos como parte do Programa de Aceleração da Migração (MAP).
A Paradigm4 oferece aos pesquisadores acesso rápido e análise escalável para dados científicos complexos na AWS.
Parceiros de consultoria em destaque
AWS Marketplace
A NetApp Cloud Manager é a plataforma de gerenciamento e automação usada para implantar e operar serviços de dados de nuvem da NetApp.
Colaboração segura
Soluções que possibilitam colaborações no setor e compartilhamentos de dados seguros. O Amazon HealthOmics Storage e os parceiros da AWS oferecem soluções escaláveis, com bom custo-benefício e de fácil manutenção para colaborações globais rápidas e seguras.
Clientes em destaque
A Lifebit criou um sistema para pesquisadores cooperarem com segurança em grandes conjuntos de dados em questão de segundos.
A arquitetura da AWS da Biogen permite que ela trabalhe com seus parceiros com facilidade para analisar dados de 500 mil participantes.
A Melbourne Genomics Health Alliance desenvolveu o GenoVic na AWS para possibilitar o compartilhamento de dados genômicos entre os membros da Alliance.
Parceiros de consultoria em destaque
AWS Marketplace
A DataEz é uma plataforma de análise de dados modular, escalável, segura e compatível projetada para ciências biológicas. Os clientes podem implantar infraestruturas centrais, configurar serviços de dados gerenciados e agrupar vários serviços de dados juntos para criar pipelines de dados personalizados.
Compartilhamento de dados genômicos
Soluções para o compartilhamento responsável e seguro de dados genômicos. A AWS e seus parceiros fornecem as ferramentas, soluções e segurança necessárias para hospedar, acessar e contribuir para conjuntos de dados no mundo inteiro.
Soluções da AWS
O Registry of Open Data on AWS hospeda mais de 70 bancos de dados de ciências biológicas, incluindo o Atlas do genoma do câncer e o Banco de dados de agregação de genoma.
Explore o registro
Clientes em destaque
Biobank
A DNAnexus e a AWS fornecem a tecnologia por trás da plataforma de análise de pesquisa do UK Biobank.
University of British Columbia
A University of British Columbia usou o AWS Registry of Open Data para identificar 130 mil novos vírus em 11 dias.
Stanford University
Com a ajuda da AWS, o Wall Lab criou o conjunto de dados iHART e o incluiu no Registry of Open Data on AWS.
Soluções de parceiros em destaque
DNAnexus
“A plataforma de análise de pesquisa do UK Biobank, desenvolvida pela DNAnexus na AWS, democratiza o acesso a dados genômicos e aumenta a colaboração, ajudando a estimular formulações entre as melhores mentes científicas do mundo, onde quer que estejam, para que alcancem descobertas capazes de melhorar a saúde humana.”
Illumina
“Na Illumina, capacitamos pesquisadores a acelerar descobertas por meio de uma colaboração global com a Illumina Connected Analytics na AWS, onde os pesquisadores podem gerenciar, analisar e decifrar grandes volumes de dados multiômicos com facilidade em um ambiente seguro, escalável e flexível.”
Seven Bridges
“A Seven Bridges usa a capacidade da AWS para garantir que os dados mais preciosos do mundo (dados genômicos e de saúde coletados de indivíduos em todo o mundo) permaneçam seguros, continuando acessíveis para o uso colaborativo de pesquisadores e desenvolvedores de medicamentos em contextos de biofarmacêutica, clínicos, acadêmicos e governamentais.”
Parceiros de consultoria em destaque
AWS Marketplace
A DataEz é uma plataforma de análise de dados modular, escalável, segura e compatível projetada para ciências biológicas. Os clientes podem implantar infraestruturas centrais, configurar serviços de dados gerenciados e agrupar vários serviços de dados juntos para criar pipelines de dados personalizados.
Recurso em destaque: Whitepaper: Genomics Data Transfer, Analytics e Machine Learning usando os serviços da AWS
Whitepaper: Transferência de dados de genômica, análises e machine learning usando serviços da AWS
Este white paper descreve como criar uma plataforma de sequenciamento de próxima geração (NGS) do instrumento à interpretação usando os serviços da AWS, com recomendações e arquiteturas de referência para o desenvolvimento da plataforma, incluindo: 1) transferir dados genômicos para a AWS e estabelecer padrões de acesso aos dados, 2) executar fluxos de trabalho de análise secundária, 3) realizar análises terciárias com data lakes e 4) realizar análises terciárias usando aprendizado de máquina. Leia o whitepaper
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