研究與開發使用案例

研究資料管理與協作圖示
研究資料管理與協作
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高輸送量建模和篩選圖示
高輸送量建模和篩選
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研究資料管理與協作

研究資料管理與協作圖示

研究資料管理與協作解決方案可協助自動化手動工作流程,促進全球團隊和合作夥伴之間的資訊傳輸,並建立整合和安全的研究環境。AWS 和 AWS 合作夥伴解決方案允許組織跨研究資料集進行協作,更輕鬆地將儀器資料帶到雲端,並使用電子實驗室筆記本管理資料。

AWS 解決方案與指引

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解決方案:生物科技藍圖

針對身分管理、存取控制、VPN、日誌記錄及合規稽核設定科學應用程式。

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生物製藥解決方案圖示

解決方案:Service Workbench

Service Workbench 可實現對資料、工具和運算能力的安全聯合存取控制。 

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AstraZeneca 標誌

AstraZeneca 使用 AWS 來重新構想其藥物發現流程,且其目標是更快且更經濟高效地開發藥物,以及提高成功概率。

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Gilead 標誌

Gilead 建置了一種可擴展的企業搜尋工具,該工具使用了 AI 和 ML 來提供預測分析並在一個集中位置尋找重要文件、知識和資料。

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Bristol Myers Squibb 標誌

Bristol Myers Squibb 在 AWS 上建置了一個企業資料湖,提高了其資料擷取、資料轉換的速度,並且還提升了其為組織提供洞察的能力。

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TetraScience 標誌

「AWS 的全球規模,加上 TetraScience 的生命科學領域專業知識,是一種強大的組合,讓企業生物製藥組織能夠獲得雲端的優勢,同時享受適應其特定研究探索工作流程的資料平台所帶來的競爭優勢。」

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Dotmatics 標誌

「Dotmatics 與 AWS 正攜手提供解決方案,旨在讓所有團隊成員能夠隨時隨地即時存取所有科學專案資料,以及使用強大的分析和視覺化功能。可存取且安全的資料基礎是改善創新的關鍵,在新一代人工智慧和機器學習的輔助下,能夠為科學家提供更明智的決策。」

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IDBS 標誌

「IDBS 可協助科學家在探索下一個突破性藥物、療法和疫苗時管理程序和資料,加速工作流程,以及在複雜的藥物開發生命週期中提供洞察。我們所有的雲端解決方案都依靠 AWS 的效能、安全性和可靠性。」

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PerkinElmer 的 Signals Notebooks 可充當分散式研究人員和實驗室之間的中央通訊和資料共享中心,如今有 4,000 個研究機構在使用。

高輸送量建模和篩選

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高輸送量建模和篩選解決方案是使生物製藥組織能夠快速識別治療目標及/或候選者的關鍵因素。藉助隨需可擴展性,研究人員可以隨時存取需要的資源,並整合 cryo-EM 和下一代定序資料等資料密集型應用程式。 

AWS 解決方案與指引

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指引:用於藥物發現的 AWS 量子運算探索

該指引允許研究人員或量子運算倡導者透過 Amazon Braket 服務存取量子電腦來設計和執行藥物發現領域的運算研究。該解決方案隨附可用於某些藥物發現問題 (例如分子嵌合和蛋白質折疊) 的內建程式碼,可評估成本、時間、效能等實驗值。

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AstraZeneca 標誌

使用 AWS,AstraZeneca 建置以雲端為基礎的高效可擴展解決方案,該解決方案可快速處理基因體定序資料。

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Vertex 標誌

Vertex 在 AWS 上建置了一個小分子搜尋平台,以啟動對數十億個分子的搜尋,同時還會加速其研究以為患者提供突破性藥物。

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AbCellera 標誌

在 AWS 的支援下,AbCellera 在一年內發現了兩種針對 COVID-19 的抗體治療方法,並且打破了記錄以與不斷演變的疫情保持同步。

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OpenEye Scientific 標誌

「OpenEye Scientific 的 Orion 分子設計平台加速了製藥和生物技術公司的早期藥物發現,從而獲得更快、更好的藥物。OpenEye 建置於 AWS 之上,徹底改變了藥物發現計算的規模和速度,從對數十億個分子的快速 3D 篩選到對單個分子的密集計算。」

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Schrodinger 標誌

「Schrödinger 是下一代藥物發現的先驅,與 AWS 的運算能力一起,使科學家能夠快速、準確地評估數十億種虛擬化合物,為正確的疾病找到正確的蛋白質分子。」

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DataEz 是專為生命科學設計的可調節、可擴展、安全且合規的資料分析平台。

透過知識圖形加速藥物發現

AWS 知識圖形可以幫助生命科學公司利用分子、製造、實驗室和其他資料集加速藥物發現。

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