創(chuàng)澤機器人 |
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快速準確的診斷新冠肺炎,并研究病毒基因組的演化,以便確定病毒的來源及傳播。
基因組檢測需要做到快速準確,對海量測序數(shù)據(jù)做到快速分析需要強大的計算和存儲系統(tǒng)。依托阿里云強大的云平臺,支持線上和本地化大數(shù)據(jù)套件部署。
基因組數(shù)據(jù)分析方面,主要提供并行、分布式的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。功能包括序列質(zhì)控、序列比對、序列拼接。每個步驟經(jīng)過優(yōu)化設計和參數(shù)調(diào)優(yōu)使得對于 CPU 和內(nèi)存的利用更為高效,從而有效減少了數(shù)據(jù)分析的時間。此外,系統(tǒng)提供友好界面,并支持一鍵出分析報告功能。
除了病原體檢測之外,對于不同來源病原體的序列和結構分析有助于實現(xiàn)病原體的朔源和對應藥物分析。進化分析以及基于深度學習的人工智能算法能夠加速并且精準實現(xiàn)預期目的。
系統(tǒng)采用云架構,支持線上和用戶本地部署。配合阿里云專有云的 Iaas 和 Paas 系統(tǒng),快速搭建大數(shù)據(jù)平臺。該平臺采用分布式存儲和分布式計算系統(tǒng),有效解決基因測序數(shù)據(jù)量大,分析計算需要分布式或并行方式的特點;谠摯髷(shù)據(jù)平臺,分析速度能有效提升 4~10 倍,人工智能分析處理速度也大幅提升。
全基因組測序技術在全國進行應用實踐。阿里達摩院在浙江省疾控中心和武漢金銀潭醫(yī)院做試點應用,效果不錯,整體準確率非常高。
在我們的實際應用中,該項技術整合了生物制藥企業(yè)、人工智能企業(yè)、醫(yī)療機構、高校等各方技術力量,從試劑研發(fā)、數(shù)據(jù)分析、流程設計等多角度全方位的設計來改進和完善技術。
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