Perché le biotecnologie hanno bisogno della potenza dei dati analitici

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Il Progetto Genoma Umano, che mirava a mappare e sequenziare l'intero genoma umano, iniziò nel 1990 e terminò nel 2003 con un budget iniziale di oltre $1,5 milioni. Ci ha fornito, per la prima volta, un mezzo per accedere a dati inestimabili attraverso i geni - modelli di evoluzione, malattie e loro trattamenti, mutazioni genetiche e loro effetti, informazioni antropologiche, ecc. Ora, si stanno costruendo potenti software e strumenti di analisi che possono decodificare un intero genoma in poche ore. Analisi dei dati 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 scienza dei dati in biotecnologia:

Genomica

Il sequenziamento del DNA genera un'enorme quantità di dati che devono essere analizzati con cura, poiché le informazioni e le conclusioni tratte sono applicabili in tutta una serie di settori, dalla medicina alle scienze forensi. Coinvolge la scienza dei dati a vari livelli:

Stoccaggio: Il primo passo è la memorizzazione dei dati di sequenziamento del DNA. Se dovessimo sequenziare il genoma di ogni essere vivente, da un microbo a un essere umano, allora abbiamo bisogno di potenti strumenti di scienza dei dati che ci aiutino a memorizzare, tracciare e recuperare le informazioni rilevanti.

Annotazione: 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.

Visualizzazione: Il DNA può essere visualizzato su molti livelli e in diverse dimensioni. Gli strumenti di visualizzazione dei dati aiutano a capire questi dati sotto forma di vari layout, mostrando le correlazioni e aiutando l'utente a identificare facilmente i problemi. L'analisi dei dati aiuta anche a costruire un software robusto per il DNA con caratteristiche come lo zoom, la panoramica e le funzioni interattive integrate nell'interfaccia per facilitare uno studio rapido. Nuovi modi innovativi di visualizzazione stanno arrivando sul mercato!

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

Ilumina, una società che vende strumenti di analisi del sequenziamento del DNA, è tutta pronto a rilasciare due nuove macchine per il sequenziamento che permettono una visione più accurata dei geni.

Altre applicazioni

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 studi clinici e gli esperimenti, aiutano a identificare rapidamente e con maggiore facilità la fonte dell'errore. Inoltre, aiutano a costruire modelli predittivi e forniscono informazioni sui parametri ottimali per ottenere il risultato desiderato di un esperimento.

Data modelling helps biotecnologia e farmaceutica 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 ha sviluppato un database di pazienti precedentemente diagnosticato e trattato per il cancro, e questo li sta aiutando a scegliere terapie efficaci per i pazienti attualmente in trattamento. Predilytics, a healthcare analisi predittiva company, has recorded the data of about 250 million consumers, creating insights into the where, what and when of patient requirements.

Le aziende biotecnologiche agricole possono anche approfittare degli strumenti della scienza dei dati, utilizzandoli per identificare le colture più performanti con il minimo impatto sull'ambiente, specialmente tra le piante geneticamente modificate.

pharma

Il industria farmaceutica in particolare ha visto un'esplosione di dati che è ora disponibile per loro, e con questo, la mappatura di piccoli studi clinici a situazioni del mondo reale sta diventando sempre più impegnativa. I dati a loro disposizione arrivano in una varietà di formati e sono spesso rumorosi, quindi gli scienziati devono trovare un software che lucidi questi dati grezzi e fornisca soluzioni accurate.

I grandi dati aiutano anche le aziende ad avere una visione più profonda del loro mercato e a personalizzare le soluzioni per un pubblico specifico in base ai loro comportamenti. All'interno di un'organizzazione, l'analisi dei dati può aiutare a rendere le operazioni più efficaci ed efficienti. Questo rapporto pubblicato da McKinsey delinea otto modi in cui le aziende farmaceutiche possono beneficiare dei big data.

Analisi dei dati fornisce metriche perspicaci alle aziende biotecnologiche per essere in grado di identificare i colli di bottiglia e superare le sfide. Suggerisce decisioni inequivocabili e guidate dai dati, che possono rafforzare le operazioni, i processi, le vendite e, a loro volta, il futuro di un'organizzazione.

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L'autore

Ramya Sriram gestisce i contenuti digitali e le comunicazioni di Kolabtree (kolabtree.com), la più grande piattaforma di freelance per scienziati al mondo. Ha oltre un decennio di esperienza nell'editoria, nella pubblicità e nella creazione di contenuti digitali.

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