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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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Emedgeneを使用してどのようにNGS操作を合理化し、ラボの成長を促進できるかを知るために、お客様のワークフローについてお聞かせください。
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