なぜバイオテックにはデータ分析の力が必要なのか

ヒトゲノムプロジェクトは、1990年に始まり、2003年に終了しましたが、当初の予算は150万ドルを超えていました。このプロジェクトは、進化のパターン、病気とその治療法、遺伝子の変異とその影響、人類学的な情報など、遺伝子を介して非常に貴重なデータにアクセスする手段を初めて提供したのです。現在では、数時間でゲノム全体を解読できる強力なソフトウェアや解析ツールが構築されています。 データアナリティクス 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 データサイエンス で バイオテクノロジー:

ゲノミクス

DNAシーケンシングでは膨大な量のデータが生成されますが、その情報や結論は医療から法医学まであらゆる産業に応用できるため、慎重に分析する必要があります。それには様々なレベルのデータサイエンスが必要です。

ストレージ。 その第一歩が、DNAシーケンスデータの保存です。もし、微生物から人間まで、あらゆる生物のゲノムを配列するとしたら、関連する情報を保存し、追跡し、取り出すのに役立つ強力なデータサイエンスツールが必要です。

アノテーション。 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.

ビジュアル化。 DNAは、さまざまなレベル、さまざまな次元で視覚化することができます。データ可視化ツールは、様々なレイアウトの形でデータを理解し、相関関係を示し、ユーザーが問題を容易に特定できるようにします。また、データ解析は、ズーム、パン、インタラクティブ機能などの機能をインターフェイスに組み込み、迅速な学習を可能にする堅牢なDNAソフトウェアの構築にも役立ちます。より新しい、革新的なビジュアライゼーションの方法も、市場に登場しています

Martin KrzywinskiがCircosについて語る、ウェブキャスト4pm EST WIRED/MD Anderson #WIREDHealth http://t.co/7dV7a3mYAv pic.twitter.com/N8412zOLVg

- Scott Merville（@smerv）さん 2013年11月6日

分析です。 Data analytics software helps draw certain inferences from specific gene sequences and mutations that are invaluable in the ヘルスケア industry. The information obtained from データ分析 can also be applied in the drug discovery and development sphere for targetting specific diseases and customizing treatment approaches.

DNA配列解析ツールを販売しているイルミナ社は、すべての シーケンスマシンの新製品2機種を発売 これにより、遺伝子をより正確に把握することができます。

その他のアプリケーション

Researchers in biotech are often pressurized by time, but contrarily, the リサーチ undertaken to achieve a desired result can go on for years. Data analytics, when applied to 臨床試験 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 バイオテクノロジーとファーマ 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 患者のデータベース化 過去にがんと診断され、治療を受けたことのある患者さんのために、効果的な治療法を選択するのに役立っています。 Predilytics, a healthcare プレディクティブ・アナリティクス company, has recorded the data of about 250 million consumers, creating insights into the where, what and when of patient requirements.

農業バイオテクノロジー企業は、データサイエンスツールを活用して、特に遺伝子組み換え植物の中から、環境への影響を最小限に抑えた最高のパフォーマンスを発揮する作物を特定することもできます。

のです。 製薬業界を中心に そのため、科学者たちは、生のデータに磨きをかけて正確なソリューションを提供するソフトウェアを考えなければなりません。自由に使えるデータはさまざまなフォーマットで提供され、ノイズが多いため、科学者たちはこの生データを磨き上げ、正確なソリューションを提供するソフトウェアを考え出さなければなりません。

また、ビッグデータは、企業が市場をより深く洞察し、特定のオーディエンスの行動に基づいてソリューションを調整するのにも役立ちます。組織内では、データ分析は業務をより効果的かつ効率的にするのに役立ちます。これは マッキンゼーが発表したレポート は、製薬会社がビッグデータから恩恵を受けることができる8つの方法を紹介しています。

データアナリティクス は、バイオテクノロジー企業がボトルネックを特定し、課題を克服するための洞察に満ちたメトリクスを提供します。また、データに基づいた明確な意思決定を促すことで、組織のオペレーション、プロセス、販売、ひいては将来を強化することができます。

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