Emedgene
合理化
ゲノム、エクソーム、バーチャルパネル、ターゲットパネルをサポートする説明可能なAI（XAI）と自動化により、三次解析ワークフローの効率を向上させます。
統合
ラボとNGS装置をITシステムに統合し、ワークフロー全体をシンプルかつ安全なものにします。
成長の原動力
最新のナレッジグラフオプション、キュレーション機能、およびお客様の研究の道のりをサポートする専門家チームにより、進化を続ける科学、テクノロジー、需要に高い信頼性で対応します。
お客様をサポート
スケールの大きさ
説明可能なAI（XAI）と自動化されたワークフローを使用して、人員を増やすことなくスループットを向上させます。
メニューの拡大
バックボーンアッセイのWGSまたはWESに解析の範囲を広げたり、パネルを標準化できます。1塩基変異（SNV）、Indel、ショートタンデムリピート（STR）、コピー数バリアント（CNV）、その他の構造多型、mtDNAなど、さまざまなバリアントタイプを解析します。
アッセイの開始
ハイスループットWGS、WES、バーチャルパネル、またはターゲットパネルワークフローを実装し、ラボのデジタルエコシステムに統合します。
キュレーションした知識を共有
コラボレーション機能を活用し、ラボのプライベートネットワークを通じて知識を共有します。
主な機能
Emedgene
説明可能なAI（XAI）
ブラックボックスは一切ありません。XAIは、エビデンスに裏付けられた洞察を優先順位付けし、ワークフローの効率と信頼度を高めます。
自動化
さまざまなテストタイプで標準操作手順書（SOP）のワークフローを最適化し、自動化フローを固定することで、効率と規模を最大化します。
優れたAPI相互運用性
ワークフローをアプリケーションプログラミングインターフェース（API）と統合し、三次解析をラボ情報管理システム（LIMS）、ストレージ、パイプラインなどにリンクします。
ソフトウェアのプレビュー
優先順位付けした関連する洞察の正確性97%で、AIは通常、数時間の手動レビューを必要とする複雑なデータセットのバリアントを提案できます。
明瞭なロジック。AIが提示する仮説はすべて、文献とデータベースの情報源に裏付けられています。
1塩基変異（SNV）、Indel、コピー数バリアント（CNV）、SV欠失/重複バリアントをACMG分類に従い自動的に分類して時間を節約。
お客様の組織でキュレーションした知識を最大限に活用し、再利用します。接続されたラボのプライベートネットワークを通じて共有できます。
製品紹介
パンフレット：Emedgene
洞察の自動化が、信頼度の高いデータ運用拡張に、どのように役立つかを理解しましょう。
データシート：Emedgene
WGS、WES、バーチャルパネル、ターゲットパネルのドライラボワークフローを合理化できるAI優先順位付けを備えた自動洞察ソリューションの概要。
お客様の声
「Emedgeneの機械学習は、バリアント解析の非常に複雑なタスクを簡素化し、日々、より多くのテストの実行を可能にします。」
Dr. Ray Louie、 PhD
Greenwood Genetic Center、アシスタントディレクター
ソートリーダーシップ
解釈のボトルネックを解消
Baylor Geneticsの臨床解釈部門ディレクターであるLinyan Meng博士が、180サンプルコホートの解釈に機械学習が有益であることを実証する研究結果を発表します。 機械学習テクノロジー は、バリアントの優先順位付けと分類プロセスを自動化することで、ゲノムデータ解釈のボトルネックを解消します。
ウェビナーを見る主な用途
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