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通过亚马逊云科技加速基因组学领域的发现
借助亚马逊云科技基因组学数据存储技术，基因组学领域的客户可以将更多的时间和资源用于科研，从而加速获得洞见的时间，更快地进行突破性研究，并将基因组学救生产品推向市场。亚马逊云科技基因组学数据存储技术通过使基因组数据更易于访问和有用，使基因组学客户得以进行创新。亚马逊云科技基因组学数据存储技术提供的是兼具广度和深度的服务，可通过垮多模式数据集的安全、无摩擦的协作功能来缩短测序和解释之间的时间。另外，您可以为所做的事选择合适的工具，以获得全球范围内最佳的成本和性能，从而加速对基因组学的现代研究。
联网吞吐量
拥有多个可用区的区域数量比第二大云服务提供商更多
个已推出的区域，以为数据主权提供支撑
与按需实例相比，可节省成本
100 倍
200+
优势
缩短发现的实现时间
坚持做到价格低而性能佳
在全球范围内开展安全的协作
利用基因组学数据推动实现病患疗效优化
随着我们继续更好地了解基因组学，及其推动精准医疗和更具个性化的护理的能力，下一代测序（NGS）的采用正在全球医护、生命科学、研究和政府组织中加速发展。
为了应对这些挑战，生命科学组织正在转向亚马逊云科技，以提高灵活性和速度，并经济高效地发展运营，以满足不断增长的需求。与此同时，亚马逊云科技也在帮助他们保持合规性，遵守隐私和安全最佳实践，以帮助保护敏感数据的安全。随着基因组学进入临床实践，亚马逊云科技正在帮助组织缩短周转时间，以快速交付结果，并跟上不断增长的吞吐量要求。
基因组学领域的亚马逊云科技合作伙伴
页面主题
使用案例
全部打开基因组学庞大的数据量使得以快速可控的方式从测序器中传输数据，然后以成本可接受的价格找到能够规模和性能合适的存储资源受到了挑战。亚马逊云科技支持研究人员管理超过本地基础设施容量的大规模数据。将数据传输到亚马逊云科技云后，组织就可以利用高通量数据提取、经济高效的存储选项、安全访问和高效搜索等功能来推动基因组学研究向前发展。
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Illumina Genuity Science 贝勒医学院
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博客：基因组学数据压缩存储和访问
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视频：利用 Amazon Web Services Storage Gateway 构建基因组学数据工作流
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通过工作流程自动化来进行二次分析
基因组学领域的企业或组织在执行二次分析，运行可重现和可扩展的工作流，同时最大限度地减少 IT 间接费用时，可能会发现自己很难对数据的来源进行跟踪。亚马逊云科技能够提供可扩展且具成本效益的数据分析服务以及简化的编制服务，以运行可并行处理的工作流程，并实现该流程的自动化。工作流程自动化选项使可重现的研究或临床应用成为可能，而亚马逊云科技本机、合作伙伴（NVIDIA 和 DRAGEN）以及开源解决方案（Cromwell 和 Nextflow）为工作流程编制器提供了灵活的选项，从而为数据分析的扩展提供了助力。
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Fred Hutch Microbiome Research Initiative 图宾根大学
Melbourne Genomics Health Alliance
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Nextflow on Amazon Web Services Quick Start
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将 Cromwell 与 Amazon Batch 结合使用
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Amazon Web Services 上的 Illumina DRAGEN
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数据聚合与管理
基因组学研究和解释的成功，往往取决于从大规模人群中获取数量众多、多种多样的多模式数据集。随着研究涉及到的协作者和利益相关者变得越来越多，借助亚马逊云科技，企业或组织得以对多组学数据集进行协调，并对整个全球基础架构中的强大数据访问控制和权限进行管理，从而得以维护数据的安全。亚马逊云科技使存储、查询和分析基因组数据以及与临床信息链接的功能得以简化。
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基因组学第三级分析与数据湖解决方案
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Hail on Amazon Web Services – Quick Start
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第三级分析的解释和深度学习
分析功能需要用到集成式多模态数据集和知识库、密集计算能力、大数据分析和大规模机器学习，而这些历来需要数周或数月时间，从而延迟提供洞察的时间。亚马逊云科技利用机器学习和高性能计算，加速大规模基因组学数据分析。借助亚马逊云科技，研究人员可以大规模地利用更高的计算效率、可重现的数据处理、用于引入多模式数据集的数据集成功能，以及用于临床注释的公共数据，并且这一切均是在符合合规性的环境中进行的。
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Amazon EMR Amazon SageMaker Amazon Athena
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慕尼黑白血病实验室 Myriad Genetics 联邦科学和工业研究组织
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基因组学第三级分析与数据湖解决方案
基因组学第三级分析和机器学习解决方案
博客：为基于图像的转录组学构建可扩展的图像处理管道
要将基因组学大规模用于临床应用中，尚存在一些障碍，其中包括分析速度，管理受保护的健康信息（PHI），以及提供可再现和可解释的结果。通过充分利用亚马逊云科技云的功能，企业或组织可在基因组学领域建立差异化能力，以推进基因组学在精密医学和患者实践中的应用。亚马逊云科技服务通过提供所需的数据捕获、计算和存储功能，使现代化的临床实验室能够缩短获得结果的时间，同时能够遵守最严苛的患者隐私法规，从而为在诊所中使用基因组学提供了助力。
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Fabric Genomics Lifebit Melbourne Genomics Health Alliance
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处理并保障临床基因组数据的安全
利用计算基因组学来使结果得以完善
基因组学诊断和发现的规模化
开放数据集
随着越来越多的生命科学研究人员转移到云中并开发原生云工作流，他们通常会随身携带参考数据集（通常存储在其个人存储桶中），从而导致常用数据集出现重复、孤岛和糟糕的文档版本。亚马逊云科技开放数据计划（ODP）通过使数据在 Amazon S3 中变得可随时访问，为实现数据访问的大众化提供了助力，因而为广大研究人员提供了一个统一的得以记载下来的事实（案例）来源。此举可提高研究的可重复性，促进研究人员之间的协作，并减少数据的重复。亚马逊云科技开放数据计划还涵盖了已接受数据集的 Amazon S3 存储、传出及跨区域传输的成本。
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Allen Institute for Brain Science
悉尼大学的野生生物基因学组（Wildlife Genomic Group）
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探索所有可获得的基因组学开放数据集
亚马逊云科技上的 Broad Institute gnomAD 数据
由亚马逊云科技提供支持的 NIH STRIDES Initiative
成本优化
研究人员用到的基因组数据集很庞大，这些数据集需要大规模的存储选项和强大的计算处理能力，而这可能会导致成本过高。亚马逊云科技在整个数据生命周期（从存储到解释）中，都为基因组学研究人员提供了节省成本的机会。借助亚马逊云科技基础设施和数据服务，企业或组织得以节省了时间、金钱，并将更多的资源投入到科研领域。
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Amazon S3 Glacier Amazon CloudWatch Amazon Cost Explorer
客户参考案例
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博客：利用基因组学研究和云计算来拯救考拉
Amazon EC2 Spot 实例
博客：Amazon S3 存储类
基因组学领域的合规性
案例研究和资源
查看所有基因组学客户案例研究和相关资源。
Illumina 案例研究
Illumina 是一家开发、制造和销售用于分析基因组的集成系统的公司。他们转而采用了 Amazon EC2 Spot 实例和 Amazon S3，从而可以节省约 30 万 USD 的月度计算成本和 9 万 USD 的月度存储成本。
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Fred Hutch 微生物组研究计划案例研究
Fred Hutch 致力于通过将千兆字节的原始基因组数据集转化为洞见，从而使治疗癌症的药物更加有效。研究人员使用 Nextflow 来编制 Amazon Web Services Batch 流程，并使用 Amazon EC2 Spot 实例对其进行分析，从而节省了资金并创造了更多的分析时间。
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DNAnexus 案例研究
DNANexus 在亚马逊云科技上开发了一个基于云的基因组信息学和数据管理平台。因为是在亚马逊云科技基因组学数据库上运行，DNAnexus 获得了为其量身打造的合规性和安全性以及细粒度的数据管理，从而实现了透明性、可再现性及数据溯源。
阅读完整的案例研究
Fabric Genomics 案例研究
Fabric Genomics 可提供针对临床用途的端到端基因组数据分析、注释、管理、分类和报告解决方案。Fabric Genomics 之所以选择在亚马逊云科技基因组学数据库上运行其软件，是因为亚马逊云科技基因组学云计算技术为客户提供了极快的计算速度和安全性。
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Seven Bridges Genomics 案例研究
Seven Bridges Genomics 在亚马逊云科技上构建了基因组学分析平台，使研究人员可以更轻松地进行分析，并且使分析具备财务上的可行性。
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贝勒医学院案例研究
贝勒医学院致力于发现导致衰老和心脏病的基因。贝勒与 DNAnexus 合作开发了完全基于 亚马逊云科技的 DNAnexus PaaS 解决方案，该解决方案使用 Amazon S3 和 Amazon Glacier 来存储贝勒超过 1 PB 的基因组数据。
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拜耳作物科学案例研究
拜耳作物科学帮助客户根据种植周期来确定各季工作量各不相同的产品的种植地点和时间。拜耳求助于亚马逊云科技，希望获得更具弹性、更具成本效益的解决方案来运行其平台。
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西奈山伊坎医学院案例研究
西奈山伊坎医学院与 Station X 联手打造了一个人类基因组学数据软件平台 – GenePool。该平台以亚马逊云科技基因组学数据库为基础，因而可在数分钟内动态扩展，从而为转化和临床基因组学客户存储数据集。
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