概览
更好的预测和分子恢复:只需输入氨基酸序列,即可准确预测目标蛋白质结构。
优化计算资源并降低潜在候选者发现费用:通过根据需要轻松扩缩 HPC 资源,确定目标特征并发现高质量的潜在候选分子。
部署可伸缩且可重现的工作流:通过可重现且具有成本效益的工作流重新构想端到端流程,从而获得有效的潜在候选者。
利用云计算和 AI 加快基因组分析速度:以可伸缩、经济高效且安全的方式存储、处理和分析基因组数据。
改进精确医疗指导型药品开发:通过大规模注入和处理多模态数据集,更快地识别新的药品目标以及基因分层的临床试验。
构建可伸缩且可重现的工作流:减少实现基因组识别流程标准化所需的人工干预量。
工作方式
Target and Lead Identification Suite 可实现更好的预测和分子恢复,优化计算资源并降低潜在发现费用。
Multiomics Suite 利用云计算和 AI/机器学习技术加快基因组分析速度,并在精确医疗指导型药品开发中提升效率。
这两种解决方案都有助于生命科学组织构建可扩缩、可重现的工作流,从而提高效率。
常见用途
数据注入:简化数据的注入、共享和管理。
次级分析:使用基因组关联研究 (GWAS) 流水线将原始序列文件注入到 Cloud Storage 中、使用 Batch API 提取变体、使用 Compute Engine 加速处理,从而将原始测序 (DNA/RNA) 数据转变为富有实用价值的分析洞见。
三级分析:确定与特定的疾病或特征相关联、要集成到多模态数据集中的基因。
数据注入:简化数据的注入、共享和管理。
次级分析:使用基因组关联研究 (GWAS) 流水线将原始序列文件注入到 Cloud Storage 中、使用 Batch API 提取变体、使用 Compute Engine 加速处理,从而将原始测序 (DNA/RNA) 数据转变为富有实用价值的分析洞见。
三级分析:确定与特定的疾病或特征相关联、要集成到多模态数据集中的基因。