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La investigación de ARN recibe un impulso de Amazon Cloud

Hola de nuevo. Te habla Simón Sánchez y en el día de hoy hablaremos sobre La investigación de ARN recibe un impulso de Amazon Cloud

Nuevo software desarrollado por investigadores de la Facultad de Salud Pública Bloomberg de Johns Hopkins que mejora drásticamente la velocidad a la que los científicos pueden analizar datos de proyectos de secuenciación de ARN. Si bien existe un valor claro en extender las capacidades de secuenciación de ARN para examinar los vínculos genéticos con las enfermedades y ayudar en la detección y el desarrollo de fármacos, el proceso generalmente requiere mucho tiempo y es costoso debido a la gran cantidad de datos involucrados.

El software, llamado «Myrna», fue financiado en parte por Amazon Web Services (además de la Escuela de Salud Pública Bloomberg y los Institutos Nacionales de Salud), no es sorprendente que utilizara los recursos informáticos de Amazon. Para probar Myrna, los investigadores alquilaron tiempo y recursos de almacenamiento de AWS y pudieron lograr un rendimiento sólido y ahorros de costos. Según el estudio

Como investigador principal del estudio que se acaba de publicar en la revista Genome Biology, Jeffrey T. Leek señaló: «Los datos biológicos de muchos experimentos, desde imágenes cerebrales hasta secuencias genómicas, ahora se pueden generar tan rápidamente que a menudo se necesitan muchas computadoras funcionando simultáneamente. para realizar análisis estadísticos «. Con esta avalancha de datos, Leeks dice que la nube abre más posibilidades y garantiza un acceso más abierto para los investigadores, ya que pueden centrarse en su investigación frente a los problemas de funcionamiento del centro de datos.

Como dijo Leek, «El enfoque de computación en la nube que desarrollamos para Myrna es una forma en que los estadísticos pueden construir rápidamente diferentes modelos para encontrar patrones relevantes en la secuenciación de datos y vincularlos a diferentes enfermedades». Sugiere que, si bien Myrna fue diseñado para analizar lecturas de secuenciación de próxima generación, el uso de la nube junto con el modelado estadístico puede transferir a otros campos que generan grandes cantidades de datos.

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