医疗健康行业解决方案

国务院印发《“健康中国2030”规划纲要》,旨在推进医疗大健康领域现代化改革,解决“看病难、看病贵”的问题,华为云依托自身云网融合、大数据、人工智能等先进的云服务能力,基于华为云高性能、高可靠、高安全的数字化底座,与业内顶级医疗合作伙伴一起,为医疗行业客户提供完善的医疗应用和服务体系

 
专业咨询服务 ∙ 助您上云无忧
专属顾问会在1个工作日内联系您
 请填写联系人
 请填写真实电话
提交

    生物基因分离 更多内容
  • 应用场景

    通用场景 生物基因企业利用基因容器完成大规模基因组测序分析。 优势 极大提升计算速度,降低运算成本。 流程设计门槛低、方式多样,可以通过设计器、模板甚至可以直接从其他格式模板直接转换 不单独维护小资源池,可直接使用整个 华为云计算 资源作为基础。保证资源充足,无需排队 为生物测序行业量身定做的业务流程,更贴近用户场景。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 高性能计算

    计算时需要计算节点之间进行紧密的通信,要求文件系统高带宽、低时延。 生物科学:要求参与大数据计算的文件系统高带宽、高存储且易于扩展。 对生物基因数据进行测序、拼接、比对等处理,提供基因组信息以及相关数据系统的生物信息学领域。 进行大规模分子动力学模拟来分析和验证蛋白质在分子和原子水平上的变化的分子动力学模拟领域。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 高性能计算

    计算时需要计算节点之间进行紧密的通信,要求文件系统高带宽、低时延。 生物科学:要求参与大数据计算的文件系统高带宽、高存储且易于扩展。 对生物基因数据进行测序、拼接、比对等处理,提供基因组信息以及相关数据系统的生物信息学领域。 进行大规模分子动力学模拟来分析和验证蛋白质在分子和原子水平上的变化的分子动力学模拟领域。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 资产市场简介

    nature”,即环境中全部微小生物遗传物质的总和。它包含了可培养的和未可培养的微生物基因,目前主要指环境样品中的细菌和真菌的基因组总和。宏基因组学(或元基因组学,metagenomics)是一种以环境样品中的微生物群体基因组为研究对象,以功能基因筛选和/或测序分析为研究手段,以微生物多样性、种群

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 高性能计算

    高性能计算 生物医药(基因测序) 场景概述 生物医药包含基因测序,DNA变异检测等技术,随着人们对于健康关注度不断提高,基因测序等现代健康检测和预测手段正快速推广普及。基因测序是通过测序仪将不可视的生物信息转换为可视的文本信息,并依托计算、存储和大数据等资源,结合生物信息算法对文本信息进行分析和研究。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 基因容器(GeneContainer Service)

    成长地图 | 华为云 基因容器 基因容器(GeneContainer Service)提供云端基因测序解决方案,支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因测序场景。基于轻量级容器技术,结合大数据、深度学习算法,优化官方标准算法,提供灵活可定制的测序流程、秒极可伸缩的高可靠资源 产品介绍

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 什么是医疗智能体

    提供医疗领域专业的预置资产,提升企业的效率。 内置大量生物医疗领域标准分析流程,并结合华为特有的高性能云计算,多样性算力,大数据等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询,提供适用于基因生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGe

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 产品优势

    产品优势 基因容器基于Kubernetes智能化基因计算任务调度和Spark等加速服务,为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架,方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力,可将WGS从30小时缩短至5小时以内,对比同类竞品,使用相同样本的情况下,资源利用率大幅提升。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 欢迎使用基因容器服务

    欢迎使用基因容器服务 感谢您更深入的了解、学习并使用基因容器服务(GeneContainer Service,G CS )。 基因容器服务GCS提供云端基因分析解决方案,支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因分析场景。基因容器基于轻量级容器技术,结合大数据、深度学习算法,优化官方

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • HPC简介

    用所有被连接系统的综合计算能力来处理大型计算问题,所以又通常被称为高性能计算集群。 HPC的业务特点 科学研究、气象预报、仿真实验、生物制药、基因测序、图像处理等行业都涉及高性能计算集群来解决大型计算问题,管理节点对计算任务进行分解,交给不同的计算节点完成计算。 各种业务场景下,

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 冷热分离

    冷热分离 开启冷存储 冷热数据分离 扩容冷存储 父主题: 用户指南

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 入门必读

    基于华为云整体产品规划,基因领域将统一由 EIHealth 为入口承接,后续GCS会考虑逐渐下线。详见最新动态。 基因容器(GeneContainer Service,简称GCS)提供云端基因测序解决方案,支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因测序场景。 基因容器服务对GATK 4

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 基因查询优化器

    基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器(GEQO)是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间,而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明:控制基因查询优化的使用。 该参数通过执行gs_guc reload修改时

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 欢迎使用医疗智能体服务

    据技术优势,为基因组分析、药物研发和临床研究三个领域提供的专业AI研发平台。 平台为您提供高性能、高可靠性、高性价比的计算、存储、分析和AI能力支持,让科研过程标准化、可执行,提升医疗健康的服务能力和普惠水平。同时通过丰富的加速技术,实现算法工具的数倍加速,加速生物医疗大数据的分析。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 使用前必读

    使用前必读 概述 基因容器(GeneContainer Service,GCS)提供云端基因测序解决方案,支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因测序场景。基因容器基于轻量级容器技术,结合大数据、深度学习算法,优化官方标准算法,为您提供灵活可定制的测序流程、秒极可伸缩的高可靠资源。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 基本概念

    工具(Tool) 工具是生物信息软件的镜像封装,工具既可以编排入流程串联使用,也可以独立使用,基因容器提供了大量的公共工具,同时用户可以制作自定义工具,这些工具都存放在测序仓库中。 执行结果(Execution) 基因计算流程的某次执行过程。 容器镜像 容器镜像是一个应用的快照。例

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 产品功能

    产品功能 基于华为云整体产品规划,基因领域将统一由EIHealth为入口承接,后续GCS会考虑逐渐下线。详见最新动态。 基因容器(GeneContainer Service,GCS)提供云端基因解决方案,支持DNA、RNA等主流生物基因测序场景。基因容器基于轻量级容器技术,结合大数

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 参考基因组

    参考基因基因参考组由正常和病理条件下非正常的分子表达所组成。基因容器提供主流基因参考组,作为基因分析参考。 登录GCS控制台,左侧导航栏中选择“参考基因组”。 图1 参考基因组页面 在右侧页面单击“查看”,可查看基因参考组的详细情况。 图2 基因参考组详情 单击“下载”,可下

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 用户指南(基因平台)

    用户指南(基因平台) 欢迎使用 医疗智能体 服务 关键概念 准备工作 用户管理 配额管理 系统设置 项目管理 数据管理 数据库管理 镜像管理 工具管理 作业管理 Nextflow 资产市场 开发环境(Notebook) 大规模药物虚拟筛选

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 基因查询优化器

    基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器(GEQO)是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间,而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明:控制基因查询优化的使用。 该参数属于USERSET类型参数,请参考表1中对应设置方法进行设置。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 基因查询优化器

    基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器(GEQO)是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间,而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明:控制基因查询优化的使用。 参数类型:USERSET 取值范围:布尔型 on表示使用。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了