Pourquoi la biotechnologie a besoin de la puissance de l'analyse des données

Le projet du génome humain, qui visait à cartographier et à séquencer l'ensemble du génome humain, a débuté en 1990 et s'est terminé en 2003 avec un budget de départ de plus de $1,5 millions. Il nous a fourni, pour la première fois, un moyen d'accéder à des données inestimables grâce aux gènes - schémas d'évolution, maladies et leurs traitements, mutations génétiques et leurs effets, informations anthropologiques, etc. Aujourd'hui, on construit de puissants logiciels et outils d'analyse capables de décoder un génome entier en quelques heures. Analyse des données is quickly becoming one of the most important branches of science that can be applied in the biotech industry. Here are some major applications of science des données sur biotechnologie:

Génomique

Le séquençage de l'ADN génère une énorme quantité de données qui doivent être analysées avec soin, car les informations et les conclusions tirées sont applicables dans toute une série de secteurs, de la médecine à la médecine légale. Cela implique la science des données à différents niveaux :

Stockage : La première étape est le stockage des données de séquençage de l'ADN. Si nous devions séquencer le génome de chaque être vivant, du microbe à l'homme, nous devrions disposer de puissants outils de science des données qui nous aident à stocker, suivre et récupérer les informations pertinentes.

Annotation : Annotation is the process of adding notes to specific genes in the sequence. Tools are being built to put an automated annotation system in place, which requires pattern recognition and identification.

Visualisation : L'ADN peut être visualisé à plusieurs niveaux et dans différentes dimensions. Les outils de visualisation des données aident à comprendre ces données sous la forme de diverses mises en page, en montrant les corrélations et en aidant l'utilisateur à identifier facilement les problèmes. L'analyse des données contribue également à la création de logiciels ADN robustes, dotés de fonctions telles que le zoom, le panoramique et les fonctions interactives intégrées à l'interface pour faciliter une étude rapide. Des méthodes de visualisation plus récentes et innovantes font également leur apparition sur le marché !

Martin Krzywinski discute des Circos, webcast 16h00 EST WIRED/MD Anderson #WIREDHealth (santé) http://t.co/7dV7a3mYAv pic.twitter.com/N8412zOLVg

- Scott Merville (@smerv) 6 novembre 2013

Analyse : Data analytics software helps draw certain inferences from specific gene sequences and mutations that are invaluable in the soins de santé industry. The information obtained from analyse des données can also be applied in the drug discovery and development sphere for targetting specific diseases and customizing treatment approaches.

Ilumina, une société qui vend des outils d'analyse de séquençage de l'ADN, est toute s'apprête à lancer deux nouveaux appareils de séquençage qui permettent une connaissance plus précise des gènes.

Autres applications

Researchers in biotech are often pressurized by time, but contrarily, the recherche undertaken to achieve a desired result can go on for years. Data analytics, when applied to les essais cliniques and experiments, help quickly identify the source of error with greater ease. They also help build predictive models and provide information on optimum parameters that will achieve the desired outcome of an experiment.

Data modelling helps biotech et pharma companies screen drugs before they pick the one that’s most effective, based on the computer-generated feedback. The best options are then taken further to clinical trials. Analysis also helps hospitals monitor and evaluate patient progress and their treatment plans. Genentech has développé une base de données de patients précédemment diagnostiqués et traités pour un cancer, et cela les aide maintenant à choisir des thérapies efficaces pour les patients actuellement traités. Predilytics, a healthcare analyse prévisionnelle company, has recorded the data of about 250 million consumers, creating insights into the where, what and when of patient requirements.

Les entreprises de biotechnologie agricole peuvent également tirer parti des outils de science des données en les utilisant pour identifier les cultures les plus performantes avec un impact minimal sur l'environnement, notamment parmi les plantes génétiquement modifiées.

Le site l'industrie pharmaceutique en particulier a vu une explosion des données qui sont désormais à sa disposition, et avec cela, la mise en correspondance de petits essais cliniques avec des situations du monde réel devient de plus en plus difficile. Les données dont ils disposent se présentent sous différents formats et sont souvent bruyantes. Les scientifiques doivent donc concevoir des logiciels qui polissent ces données brutes et fournissent des solutions précises.

Les big data aident également les entreprises à mieux connaître leur marché et à adapter leurs solutions à des publics spécifiques en fonction de leurs comportements. Au sein d'une organisation, l'analyse des données peut contribuer à rendre les opérations plus efficaces et efficientes. Ce site rapport publié par McKinsey présente huit façons dont les entreprises pharmaceutiques peuvent tirer profit du big data.

Analyse des données fournit aux entreprises de biotechnologie des mesures perspicaces qui leur permettent d'identifier les goulets d'étranglement et de surmonter les difficultés. Elle incite à prendre des décisions sans ambiguïté, fondées sur des données, qui peuvent renforcer les opérations, les processus et les ventes d'une organisation et, partant, son avenir.

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