Warum die Biotechnologie die Macht der Datenanalyse braucht

Das Humangenomprojekt, das die Kartierung und Sequenzierung des gesamten menschlichen Genoms zum Ziel hatte, begann 1990 und endete 2003 mit einem Anfangsbudget von über $1,5 Millionen. Es ermöglichte uns zum ersten Mal den Zugang zu unschätzbaren Daten über Gene - Evolutionsmuster, Krankheiten und ihre Behandlung, Genmutationen und ihre Auswirkungen, anthropologische Informationen usw. Jetzt werden leistungsfähige Software und Analysewerkzeuge entwickelt, die ein ganzes Genom in wenigen Stunden entschlüsseln können. Datenanalytik 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 Datenwissenschaft in Biotechnologie:

Genomik

Bei der DNA-Sequenzierung fallen riesige Datenmengen an, die sorgfältig analysiert werden müssen, da die Informationen und die daraus gezogenen Schlussfolgerungen in einer ganzen Reihe von Branchen von der Medizin bis zur Forensik anwendbar sind. Es geht um Datenwissenschaft auf verschiedenen Ebenen:

Lagerung: Der erste Schritt ist die Speicherung von DNA-Sequenzierungsdaten. Wenn wir das Genom jedes Lebewesens, von der Mikrobe bis zum Menschen, sequenzieren würden, bräuchten wir leistungsfähige datenwissenschaftliche Werkzeuge, mit denen wir relevante Informationen speichern, verfolgen und abrufen können.

Anmerkung: 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.

Visualisierung: DNA kann auf vielen Ebenen und in verschiedenen Dimensionen visualisiert werden. Datenvisualisierungstools helfen dabei, diese Daten in Form von verschiedenen Layouts zu verstehen, zeigen Zusammenhänge auf und helfen dem Benutzer, Probleme leicht zu erkennen. Datenanalyse hilft auch bei der Entwicklung robuster DNA-Software mit Funktionen wie Zoomen, Schwenken und interaktiven Funktionen, die in die Benutzeroberfläche integriert sind und ein schnelles Studium ermöglichen. Auch neuere, innovative Visualisierungsmethoden kommen auf den Markt!

Martin Krzywinski spricht über Circos, Webcast 4 pm EST WIRED/MD Anderson #WIREDGesundheit http://t.co/7dV7a3mYAv pic.twitter.com/N8412zOLVg

- Scott Merville (@smerv) November 6, 2013

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

Ilumina, ein Unternehmen, das Tools für die DNA-Sequenzierung verkauft, ist ganz wird zwei neue Sequenziergeräte auf den Markt bringen die einen genaueren Einblick in die Gene ermöglichen.

Andere Anwendungen

Researchers in biotech are often pressurized by time, but contrarily, the research undertaken to achieve a desired result can go on for years. Data analytics, when applied to klinische Studien und Experimente helfen, die Fehlerquelle schnell und einfach zu identifizieren. Sie helfen auch bei der Erstellung von Vorhersagemodellen und liefern Informationen über die optimalen Parameter, mit denen das gewünschte Ergebnis eines Experiments erzielt werden kann.

Data modelling helps Biotechnologie und Pharmazie 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 eine Datenbank von Patienten entwickelt Dies hilft ihnen nun bei der Auswahl wirksamer Therapien für Patienten, die derzeit behandelt werden. Predilytics, a healthcare prädiktive Analytik company, has recorded the data of about 250 million consumers, creating insights into the where, what and when of patient requirements.

Landwirtschaftliche Biotech-Unternehmen können auch die Vorteile von Data-Science-Tools nutzen, indem sie diese einsetzen, um die leistungsfähigsten Pflanzen mit minimalen Auswirkungen auf die Umwelt zu identifizieren, insbesondere unter den genetisch veränderten Pflanzen.

Die die Pharmaindustrie im Besonderen hat eine explosionsartige Zunahme der Daten erlebt, die ihnen jetzt zur Verfügung stehen, und damit wird es immer schwieriger, kleine klinische Studien auf reale Situationen abzubilden. Die Daten, die ihnen zur Verfügung stehen, liegen in verschiedenen Formaten vor und sind oft verrauscht. Daher müssen die Wissenschaftler eine Software entwickeln, die diese Rohdaten aufbereitet und genaue Lösungen liefert.

Big Data hilft Unternehmen auch, einen tieferen Einblick in ihren Markt zu gewinnen und Lösungen auf der Grundlage des Verhaltens bestimmter Zielgruppen zu entwickeln. Innerhalb einer Organisation kann die Datenanalyse dazu beitragen, die Abläufe effektiver und effizienter zu gestalten. Diese Bericht veröffentlicht von McKinsey skizziert acht Möglichkeiten, wie Pharmaunternehmen von Big Data profitieren können.

Datenanalytik liefert aufschlussreiche Metriken für Biotechnologieunternehmen, um Engpässe zu erkennen und Herausforderungen zu bewältigen. Es führt zu eindeutigen, datengesteuerten Entscheidungen, die den Betrieb, die Prozesse, den Umsatz und damit die Zukunft eines Unternehmens stärken können.

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