Emedgeneパンフレット
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。
遺伝性疾患のゲノム洞察を解き放つ
Emedgeneは、希少疾患ゲノム解析やその他の生殖細胞研究用途の三次解析ワークフローを合理化します
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Emedgeneは、ユーザー定義のバリアント解釈、優先順位付け、キュレーション、研究レポートの作成にかかる時間を短縮し、確実性を向上するように設計されています。
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。
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。
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、より多くのテストを毎日処理できるようにします。
Baylor Geneticsの臨床解釈部門ディレクターであるDr. Linyan Meng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。
WESはゲノムのエクソンまたはコーディング領域を評価します。WESは、バーチャル遺伝子パネルの標準化されたバックボーンアッセイとしても機能します。
NGSテクノロジーは、早期発見と診断を容易にすることで、遺伝性疾患検査のブレークスルーを促進するのに役立ちます。
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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