雲端中的基因體

加速基因體發現

藉助 AWS,基因體客戶可以將更多的時間和資源用於科學,加速獲得洞見,更快地進行突破性研究,並將挽救生命的產品推向市場。

AWS 讓基因體資料更易於存取和實用,從而使客戶能夠開展創新。AWS 提供服務的廣度和深度,透過跨多模式資料集的安全、無障礙協作功能,可縮短測序和解釋之間的時間。另外,您可以為任務選擇合適的工具,以在全球範圍內獲得最佳的成本和效能,從而加速對基因體的現代研究。

在 AWS 上加速基因體發現 (1:06)

優勢

縮短發現時間

強大的運算和機器學習選項確,保科學家能夠在控制下快速執行工作負載。AWS 提供了最廣泛的運算服務選擇,比其他任何雲端供應商都多,並且只有 AWS 提供的運算執行個體可實現 100 Gbps 的網路輸送量。

保持低成本和高效能

得益於雲端運算的靈活定價和隨需性質,研究人員無需支付閒置基礎架構,或尖峰工作負載期間竭力增加內核方面費用,即可處理複雜的基因體專案。AWS 提供隨付即用定價和幾乎無限的運算能力。

在全球範圍內進行安全協作

AWS 區域和網路的全球覆蓋與科學的全球性質相符,並具有允許基因體研究人員管理資料共享的安全性和存取控制。AWS 是最安全、廣泛和可靠的全球雲端基礎架構。AWS Open Data Program 開放式提供內部可用的資訊,其中包含 40 多個開放的生命科學和基因體資料集,以實現無障礙協作,從而為研究和臨床社群提供單一的書面事實來源。

100 Gbps

網路輸送量

2 倍

相較於任何雲端供應商的可用區域提升

24

支援資料主權的啟動區域

90%

相較於隨需價格的潛在節省

100x

相較於 CPU 的 Amazon EC2 F1 執行個體加速

200+

全球資料中心的完整功能服務

AWS 基因體合作夥伴

AWS 提供最大型的合作夥伴網路、靈活的工作流程選項,以及全受管解決方案選項,可協助您加速獲得基因體洞見。

進一步了解有關 AWS 合作夥伴基因體的資訊 »

基因體使用案例

  • 容器
  • 工作流程管理
  • 大數據分析
  • 資料集
  • 協作
  • 容器
  • 適用基因體管道的容器

    為讓基因體管道更容易分發和執行,您可以封裝處理程序並在 AWS 雲端上執行容器。設定您自己的隨插即用工作流程架構,並根據您的工作流程和研究需要建立特定的環境。使用 Amazon EC2 Container Service (ECS) 或執行 Docker on AWS,您可以將較大的基因體問題分成幾個較小的部分來解決,讓資料輸出可再現,並使資料分享更方便。

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    架構影片

    在此架構影片中,了解 Human Longevity, Inc. 在 AWS 中建立的功能強大的、可重複使用的應用程式管道。觀看他們如何使用在 Docker 容器中執行的自訂分析工具,每天處理 Amazon S3 中高達 12 TB 的原始資料。

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    架構圖

    探索 Human Longevity, Inc. 的詳細架構圖,以利用 Docker on AWS 進行基因體分析

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    客戶案例研究

    在本案例研究中,了解 Benchling 如何使用 AWS Lambda 減少 90% 的搜尋時間,並擴展至數百個基因體。 

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  • 工作流程管理
  • 工作流程管理

    為協助您更有效率地管理基因體管道,可以在 AWS 雲端設計工作流程管理規則。撰寫和執行一系列運算或資料操作步驟,並優化任務的並行處理以加速完成時間。

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    客戶案例研究

    在本案例研究中,了解貝勒醫學院如何與 DNAnexus 合作將其基因體分析管道移至 AWS 雲端。查看他們如何為需要安全、合規的環境的大型臨床基因體研究提供支援。

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    客戶案例研究

    在本案例研究中,了解 DNAnexus 如何建立平台以在 AWS 上進行基因體分析。查看 AWS 基礎設施和 DNAnexus 平台控制與認證過的合規的組合如何使其符合 HIPAA、CAP/CLIA、GxP 及其他隱私法律和法規的嚴格要求。

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  • 大數據分析
  • 基因體的大數據分析

    基因體組織正面臨需要處理基因體管道所產生的龐大資料。為了讓這些資料有更高的可操作性,您可以部署 AWS 元件以支援從資料導入和分析、視覺化、儲存、倉儲和存放的整個分析管道。具有彈性地從各種資料庫服務中選擇以符合您的需要並取得最佳結果。

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    架構影片

    在本架構影片中,觀看 UC Santa Cruz 如何將低成本解決方案與 Docker 容器和 EC2 Spot 執行個體搭配使用來分析 PB 的基因體資料。

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    客戶案例研究

    在本案例研究中,了解加州理工學院 Guttman 實驗室如何在 AWS 上利用高效能運算 (HPC) 叢集將基因體運算時間從數週減少到數天。

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    客戶案例研究

    在本案例研究中,了解 GENALICE 如何使用 AWS 高效能運算服務在 60 分鐘內處理 800 位病患的完整基因體。

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  • 資料集
  • 使用公有和私有資料集

    使用 AWS,您可以存取自己的私有資料集或是受到管控的存放庫,如美國國家衛生研究院的基因型與表現型資料庫 (dbGaP) 或癌症基因體圖譜 (TCGA) 等。使用自己選擇的工具組 (如 GATK 或 Galaxy) 來分析資料。為了使用這些敏感資料集,AWS 擁有可解決安全和合規需求所需的全部工具,包括加密靜態或傳輸中資料的各種內建功能。

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    客戶案例研究

    在本案例研究中,了解西奈山伊坎醫學院如何使用 AWS 分析大量基因體資料集並與外部協作者分享,同時保持嚴格的隱私和安全控制。

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    白皮書

    AWS 中的基因體資料安全和合規架構

    了解如何使用 dbGaP、GWAS 及其他個別層級的基因體研究庫中存取受到控制的資料集

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    客戶案例研究

    在本案例研究中,了解 Illumina 如何使用 AWS 來大規模擴展 DNA 定序技術。查看他們如何使用 Amazon RedShift 等產品支援 Illumina BaseSpace Sequence Hub 及存放 10 PB 基因體資料

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  • 協作
  • 促進協作

    無論與您協作的同事是近在咫尺還是遠在天邊,您都可與他們分享資料。AWS 可以提供集中的共用工作區,讓您和同事建立資料集、撰寫演算法或建立各種工具,所有這一切無須實際移動資料或擔心智慧財產權遭到侵害。

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    客戶案例研究

    在本案例研究中,了解 ThermoFisher 如何在全球使用 AWS 雲端為客戶提供可擴展且安全的平台,以進行研究、協作和改善病患的療法。

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    客戶案例研究

    在本案例研究中,了解 Celgene 如何使用 AWS 在自己的研究員與學術研究實驗室之間進行安全協作,並透過為不同組織中的研究員提供單獨的存取權限來進行團隊合作。

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    客戶案例研究

    在本案例研究中,了解 UC Santa Cruz Genomics Institute 如何使用 AWS 更快速地處理範例並安全地取得協作者的結果。

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基因體合規

藉助 AWS,研究人員能夠在合規就緒的環境中,大規模提升運算效率,進行可重現的資料處理,使用可擷取多模式資料集的資料整合功能,以及用於臨床註釋的公共資料。

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選取案例研究與資源

檢視所有基因體客戶案例研究相關資源

 

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Illumina 案例研究

Illumina 致力於開發、製造和行銷用於分析基因體的整合系統。他們改用 Amazon EC2 Spot 執行個體和 Amazon S3,以節省約 300,000 USD 的每月運算費用和 90,000 USD 的每月儲存費用。

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Fred Hutch Microbiome Research Initiative 案例研究

Fred Hutch 專注於透過將數 GB 原始基因體資料集轉化為洞見,使治療癌症的藥物更加有效。研究人員使用 Nextflow 來協調 AWS Batch 程序,並利用 Amazon EC2 Spot 執行個體對其進行分析,從而節省了資金並提供更多的分析時間。

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DNAnexus 案例研究

DNANexus 在 AWS 上開發雲端基因體資訊學和資料管理平台。藉助 AWS,DNAnexus 提供了量身定製的合規、安全及精細的資料管理,以實現透明性、可再現性和資料溯源。

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Fabric Genomics 案例研究

Fabric Genomics 提供用於臨床用途的端對端基因體資料分析、註釋、管理、分類和報告解決方案。Fabric Genomics 之所以選擇在 AWS 上執行其軟體,是因為這可以為客戶帶來較高的運算速度和安全性。

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Seven Bridges Genomics Logo

Seven Bridges Genomics 案例研究

Seven Bridges Genomics 在 AWS 上建置其基因體分析平台,讓研究人員能夠更輕鬆地進行分析並且在財務上切實可行。 

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Baylor College of Medicine 案例研究

Baylor College of Medicine 致力於鑑定導致衰老和心髒病的基因。Baylor 與 DNAnexus 合作開發了完全在 AWS 基礎上建置的 DNAnexus PaaS 解決方案,該解決方案使用 Amazon S3 和 Amazon Glacier 來存放 Baylor 超過 1 PB 的基因體資料。

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Bayer Crop Science 案例研究

Bayer Crop Science 協助其客戶根據種植週期,確定需要季節性工作量的產品種植地點和時間。Bayer 轉向 AWS,以尋求一種更具彈性、經濟高效的解決方案來執行其平台。

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Icahn School of Medicine at Mount Sinai 案例研究

Icahn School of Medicine at Mount Sinai 與 Station X 建立了 GenePool,這是一個人類基因體資料軟體平台。該平台以 AWS 為基礎,在數分鐘內即可動態擴展,並為轉化和臨床基因體客戶存放資料集。


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