生命科学大数据是如何改变

数字转换由于大数据正在重塑各种行业。生命科学领域也不例外。

在过去,可能需要数年,一个人类基因组测序数十亿美元。今天,相同的任务可以在24小时内完成,不到1000美元。

实验室技术至关重要的工作在这些领域也快速发展。例如,生命科学研究的最新工具允许科学家创建复杂的蛋白质分子的三维可视化。科学家们用这些可视化协助药物发现和先锋突破个性化医疗。

这些改变游戏规则的进步的核心驱动力是大数据。的数量和复杂性数据继续以惊人的速度增长,特别是在基因组学、生物信息学、预测生物学和化学。

实验室仪器也产生大量的数据(有时高达每小时1 tb。

当然,更大的数据更大的数据存储需求。生命科学数据库需要背后的IT基础设施发展与不断增长的规模和维度的数据。

海洋科学家们正在处理的信息,他们还需要现代软件工具可以快速可视化并与大数据交互。否则,生命科学组织将数据丰富但信息差。

更广泛的在生命科学行业大数据的好处

只要生命科学组织继续升级他们的IT基础架构,更好的将大数据整合到他们的核心过程,令人难以置信的好处将继续上升的工作,包括:

• 改进的风险评估:大数据可以帮助科学家获得的见解,揭示潜在的健康危害,评价风险程度,并帮助他们得出结论来解决这个问题。
• 个性化医疗:作为科学家和医生能够更有效地处理和理解电子个人健康信息,他们就可以做出更准确的判断什么样的医学每个病人的需要。
• 在临床试验中更有效的评估:目前,大多数医学使用“标准”模式,一般组反应和临床试验是用来影响提供护理。但是当大数据有效利用,更精确的评估可以对药物如何影响特定类型的患者,包括可能被忽略的副作用。这可以导致药物发现的持续突破,等等。

潜在遗留IT基础设施瓶颈突破

而生命科学大数据带来的好处听起来前途,组织需要IT基础设施和数据存储功能,可以跟上日益增长的需求。

根据一项2019年德勤/麻省理工学院学习,只有20%的生物制药和生命科学组织成熟足够快的数字。不幸的是,传统存储系统阻塞性能和防止应用程序接收数据,科学家们需要做出更大的突破。

科学仪器和技术是新兴的新生活。他们有可能创造新的研究机会,将导致更大的见解。但组织需要面对一些挑战首先能够利用这些创新。

挑战# 1:数据仓库
许多组织正在努力摆脱数据仓库。筒仓让它耗时和困难的研究人员跨部门工作取决于访问数据。筒仓的发展,在某种程度上,因为数据被存储在多个工具和软件解决方案,而不是在一个集中的生命科学数据库。

打破了由数据隔离的障碍,组织需要找到一种方法来平稳数据系统过渡到一个用户友好的软件工具。

挑战# 2:规模
正如前面提到的,最新的科学技术产生大量的数据。生命科学组织需要扩展存储容量来满足这个涌入的信息。

如果适当的规模没有达到,依靠数据的工作流被这些工具将中断。

挑战# 3:大数据分析
大数据是一样有用的见解可以提取。无论你是权力运行大数据分析管道个性化医学或利用AI协助药物发现,高性能计算(HPC)需要高性能数据存储。使从旋转的磁盘驱动器转换到低延迟和高IOPS所有的flash存储阵列现在是必需的。

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由于技术的不断发展的本质,生命科学领域内,如基因组学、经历了显著的进步。而这些进步也能带来的挑战与数据存储、生命科学分析,高级元数据标签,和交互式数据可视化。

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