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NGS流程简介
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质控步骤。 功能介绍 测序数据质量的总体评估 评估测序的Reads数目，测序Base数，测序深度等。 低质量Reads过滤 过滤低质量的测序Reads，得到Clean Reads。 基因组比对 将Clean Reads比对到参考基因组上，同时输出比对率、深度、覆盖度的统计信息。 基因组变异检测
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产品优势
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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。
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基因容器（GeneContainer Service）
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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 图说ECS 立即使用 立即使用
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基于GCS构建基因测序平台
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S的API执行测序，待测序完成后获取测序结果并返回给用户。 GCS服务：提供底层测序API共测序平台调用。 从上面的描述可以看出，测序平台相当于用户与GCS之间的一个代理，将用户的测序请求转发给GCS处理，然后获取测序结果返回给用户。当然测序平台处理转发测序请求外，还可以做很多其
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产品功能
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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、秒级可伸缩的高可靠资源。 基因容器作为基因测序端到端完整解决方案，为您提供数据管理、测序工具平台、流程定义能力、运行流程以及查看
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使用前必读
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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。 基因容器提供了REST（Representational
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深度学习模型预测
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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano
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深度学习模型预测
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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano
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资产市场简介
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Based On NGS 二代基因组测序即Next Generation Sequencing (NGS)是一种基于边合成边测序的方式。NGS在保持了测序高准确度的同时，大幅的提高了测序速度。目前NGS已经普遍的应用于全基因组测序、全外显子测序、转录组测序、表观遗传学等领域。 该流程以
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什么是医疗智能体
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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，提供适用于基因和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AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成
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使用命令行工具执行测序
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使用命令行工具执行测序 本示例通过指导您创建CCI命名空间、绑定文件存储卷，使用命令行工具查询和设置环境、查询和设置SFS存储卷、创建execution执行测序及查看计算结果，帮助您学习如何使用命令行工具在云容器实例环境中执行测序。 操作步骤 使用命令行工具执行测序的操作步骤如下：
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使用Variant Calling Based On NGS流程
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Based On NGS流程 二代基因组测序即Next Generation Sequencing (NGS)是一种基于边合成边测序的方式。NGS在保持了测序高准确度的同时，大幅的提高了测序速度。目前NGS已经普遍的应用于全基因组测序、全外显子测序、转录组测序表观遗传学等领域。 该流程以N
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基本概念
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流程（Workflow） 基因测序流程包含测序过程所需工具的执行先后信息以及数据输入输出等定义。流程由至少一个工具组成。流程中的各个工具由其前后顺序关系形成数据流，前序工具为后序工具提供输入。基因容器为您提供了多套典型的测序流程，基于此流程，您可以快速完成测序任务。 工具（Tool）
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API概览
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查询workflow 查询测序流程详细信息 查询workflow输入 查询测序流程输入 查询workflow工具 查询测序流程的工具 查询workflow列表 查询测序流程列表 校验流程 校验流程合法性 创建execution 开始执行测序流程 批量创建execution 批量执行测序流程 删除execution
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使用第三方数据执行测序
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桶添加成功后，第三方即可通过OBS Broswer上传和下载数据，基因测序厂商可获取到第三方上传的原始数据进行测序计算，输出分析结果。 注意事项 OBS桶的拥有者始终为基因测序厂商。测序服务完成后，基因测序厂商可根据需要删除桶或修改桶策略，收回共享权限。 基因测序厂商创建的桶必须配置2条高级桶策略，1条是桶级别策略，1条是对象级别策略。
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高性能计算
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配置流程 整理好需要上传的基因测序文件。 登录弹性文件服务控制台，创建一个文件系统用于存放基因测序文件。 登录作为头节点和计算节点的云服务器，挂载文件系统。 通过头节点将需要上传的基因测序文件上传到挂载的文件系统。 登录计算节点，直接对挂载的文件系统中的基因测序文件进行编辑。 前提条件
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基于二代测序的基因组突变检测
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高性能计算
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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。
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超过最大递归深度导致训练作业失败
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超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错： RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度，导致训练失败。
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恢复归档或深度归档存储对象
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恢复归档或深度归档存储对象 功能介绍 如果要获取归档存储或深度归档对象的内容，需要先将对象恢复，然后再执行下载数据的操作。对象恢复后，会产生一个标准存储类型的对象副本，也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储类型的对象，在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。
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使用RNA-Seq Analysis Based on STAR流程
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on STAR流程 二代基因组测序即Next Generation Sequencing (NGS)是一种基于边合成边测序的方式。NGS在保持了测序高准确度的同时，大幅的提高了测序速度。目前NGS已经普遍的应用于全基因组测序、全外显子测序、转录组测序表观遗传学等领域。 该流程以N
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