總覽
提高預測與分子復原成效:僅使用胺基酸序列做為輸入依據,準確預測標靶蛋白質結構。
將運算資源調整為最佳狀態並降低找出先導藥物所需的成本:視需要輕鬆增減 HPC 資源,以便描繪標靶特性,並找出優質的前導候選分子。
部署可擴充且可重現的工作流程:透過可產生有效的先導候選項目、可重現且符合成本效益的工作流程,重塑端對端程序。
透過雲端運算與 AI 加速完成基因體分析作業:儲存、處理及分析基因體資料,以可擴充、符合成本效益且安全的方式進行分析。
提升精準醫療導向的藥物開發成效:透過大規模擷取和處理多模態資料集,以更快的速度找出新藥物靶標,以及進行基因分層的臨床試驗。
建構可擴充且可重現的工作流程:將基因體識別程序標準化,減少需要人力介入的作業。
運作方式
Target and Lead Identification Suite 能提高預測與分子復原成效,將運算資源調整為最佳狀態,並降低找出先導藥物所需的成本。
Multiomics Suite 會透過雲端運算和 AI/機器學習來加快基因體分析作業,並提升精準醫療導向的藥物開發成效。
這兩種解決方案都能協助生命科學機構建構可擴充且可重現的工作流程,進而提升效率。
常見用途
擷取資料:簡化資料的擷取、共用及管理作業。
次級分析:透過全基因體關聯研究 (GWAS) 管道擷取原始序列檔案至 Cloud Storage、使用 Batch API 擷取變異基因段,並利用 Compute Engine 加速處理,將原始序列 (DNA/RNA) 資料轉化為可做為行動依據的洞察資料。
三級分析:找出與特定疾病相關的基因或特性,以便整合至多模態資料集。
擷取資料:簡化資料的擷取、共用及管理作業。
次級分析:透過全基因體關聯研究 (GWAS) 管道擷取原始序列檔案至 Cloud Storage、使用 Batch API 擷取變異基因段,並利用 Compute Engine 加速處理,將原始序列 (DNA/RNA) 資料轉化為可做為行動依據的洞察資料。
三級分析:找出與特定疾病相關的基因或特性,以便整合至多模態資料集。