Emedgene 브로셔
통찰력을 자동화하여 데이터 운영을 자신 있게 확장하는 방법을 이해합니다.
유전성 질환에 대한 유전체학 통찰력 확보
Emedgene은 희귀 질환 유전체학 및 기타 생식세포 연구 애플리케이션을 위한 삼차 분석 워크플로우를 간소화합니다.
귀하의 이메일 주소는 결코 제3자와 공유되지 않습니다.
Emedgene은 사용자 정의 변이 해석, 우선 순위 지정, 큐레이션 및 연구 보고서 생성에 있어 시간과 확실성을 가속화 하도록 설계되었습니다.
유전체, 엑솜, 가상 패널 및 표적 패널을 지원하는 설명 가능한 AI(XAI) 및 자동화를 통해 3차 분석 워크플로우의 효율성을 높일 수 있습니다.
실험실 및 NGS 기기를 IT 시스템과 통합하여 완벽한 워크플로우를 간소화하고 보호하십시오.
최신 지식 그래프 옵션, 큐레이션 기능 및 여정을 지원하는 전문가 팀을 통해 진화하는 과학, 기술 및 수요에 자신 있게 보조를 맞추십시오.
설명 가능한 AI(XAI)와 자동화된 워크플로우를 사용하여 인원을 늘리지 않고도 처리량을 높일 수 있습니다.
분석을 WGS 또는 WES로 확대하거나 백본 분석에서 패널을 표준화합니다. 다양한 변형 유형, 즉 SNV, 인델, 짧은 탠덤 반복(STR), 복제수 변형(CNV), 기타 구조적 변형 및 mtDNA를 분석합니다.
실험실의 디지털 생태계에 통합된 High-throughput WGS, WES, 가상 패널 또는 표적 패널 워크플로우를 구현합니다.
협업의 힘을 활용하여 사설 실험실 네트워크 전반에 걸쳐 지식을 공유하십시오.
관련 인사이트의 우선 순위를 정하는 데 있어 97%의 정확도를 제공하는 AI는 일반적으로 몇 시간의 수동 검토가 필요한 복잡한 데이터 세트의 변형을 제안할 수 있습니다.
투명 로직. 모든 AI 가설은 문헌 및 데이터베이스 소스에 의해 뒷받침됩니다.
SNV, 인델, CNV 및 SV 결실/중복 변이체에 대한 시간 절약형 자동 ACMG 분류.
귀사가 엄선한 지식의 사용 및 재사용을 극대화하십시오. 연결된 실험실의 개인 네트워크를 통해 공유합니다.
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WGS, WES, 가상 패널 및 대상 패널의 건조 실험실 워크플로우를 간소화할 수 있는 AI 우선 순위 지정을 통한 자동화된 인사이트 솔루션 개요.
Emedgene의 머신 러닝은 변이 분석의 매우 복잡한 작업을 단순화하여 매일 더 많은 테스트를 처리할 수 있게 합니다.
Baylor Genetics의 Clinical Interpretation 부장인 Linyan Meng 박사는 180개 표본 코호트에서 기계 학습의 해석 유용성을 입증하는 조사 연구 결과를 발표합니다. 머신 러닝 기술은 변형 우선순위 지정 및 분류 프로세스를 자동화함으로써 유전체 데이터 해석의 병목 현상을 없애는 것을 지원합니다.
WGS는 유전 질환 검사를 위한 가장 포괄적인 방법이며 희귀 질환 및 기타 유전성 질환 연구에 점점 더 많이 적용되고 있습니다.
WES는 게놈의 엑손 또는 코딩 영역을 평가한다. WES는 또한 바이러스 유전자 패널에 대한 표준화된 백본 분석의 역할을 할 수 있다.
NGS 기술은 조기 발견과 진단을 촉진하여 유전 질환 검사의 혁신을 주도하는 데 도움을 주고 있습니다.
유전체학 실험실이 검체를 추적하고 워크플로우를 효율적이고 안전하게 관리할 수 있는 고도로 맞춤화된 실험실 정보 관리 시스템.
DRAGEN 2차 분석을 통해 유전체학 통찰력을 극대화하고, 최신 업데이트에 대해 알아보고, FAQ를 읽고, 제품 지원을 찾아보십시오.
Illumina Connected Analytics를 통해 정보학을 운용하고 과학적 통찰력을 얻으십시오. 가격, 구독 등에 대한 정보는 당사에 문의하십시오.
워크플로우에 대해 논의하여 Emedgene을 사용하여 NGS 운영을 간소화하고 실험실의 성장을 지원하는 방법을 알아보십시오.
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