AWS HealthOmics Ressourcen

Weitere Informationen zur Verwendung von AWS HealthOmics finden Sie im Schritt-für-Schritt-Entwicklerhandbuch.

Lesen Sie dieses Referenzhandbuch für AWS-HealthOmics-APIs und -Parameter.

Dieser Leitfaden enthält Anweisungen zur Installation und Verwendung der AWS HealthOmics Kiro-Power- und IDE-Erweiterung innerhalb der Kiro-IDE, um das Erlebnis bei der Arbeit mit HealthOmics zu verbessern.

Dieser Leitfaden führt Sie durch den Prozess der Erstellung, Bereitstellung und Ausführung von Genomik-Workflows mit AWS HealthOmics.

Sie können Kiro CLI damit beauftragen, Workflows zu erstellen, Ausführungsprotokolle zu analysieren und Empfehlungen zur Leistungsoptimierung abzugeben.

Einstieg in HealthOmics-Workflows und Speicher

Open-Source-Repository in GitHub mit Beispielcode, der anzeigt, wie genomische und biologische Datensätze mit AWS HealthOmics gespeichert, verarbeitet und abgefragt werden

Bietet Anleitungen zur Syntaxhervorhebung, Codevervollständigung und Problembehebung sowie Anleitungen zur Überprüfung der HealthOmics-Engine-Kompatibilität, Empfehlungen zur Leistungsoptimierung, automatische Laufanalytik mit Fehlerdiagnose und Workflow-Import-/Exportfunktionen.

Stattet den HealthOmics-MCP-Server mit Anleitungen aus, sodass der Kiro-IDE-Agent Fachwissen in der Erstellung und Optimierung von HealthOmics-Workflows erhält.

Ein MCP-Server (Model Context Protocol), der KI-Assistenten umfassenden Zugriff auf AWS HealthOmics-Services für die Verwaltung, Ausführung und Analyse genomischer Workflows bietet.

Diese Sammlung von AWS-HealthOmics-Workflows zur Beschleunigung der Arzneimittelforschung verwenden

Private Workflows basierend auf Open-Source-Workflow-Beispielen für HealthOmics erstellen

Ausführungs-Analyzer ist ein Tool zur Optimierung der Ausführungsleistung, das Protokolle von Ausführungsmanifesten aus CloudWatch abruft und Statistiken für eine Ausführung generiert, einschließlich der CPU- und Speicherauslastung für jede Aufgabe im Workflow

Nutzung des HealthOmics-WDL-Linters zur Erkennung häufiger Workflow-Fehler vor der Ausführung von Workflows

Lint für häufige Nextflow-Fehler, bevor ein Workflow-Skript ausgeführt wird

Archivierte Läufe aus CloudWatch-Ausführungs-Manifestprotokollen erneut ausführen

Einfaches Herunterladen von Dateien aus einem AWS HealthOmics-Referenz- oder Lesesatz

CDK-App, die eine ereignisgesteuerte Architektur demonstriert, die den Import von Daten in AWS HealthOmics-Sequenzspeicher automatisiert, wenn Objekte in Amazon S3 erstellt werden.

Generiert ein JSON-Manifest für AWS-HealthOmics-Sequenzspeicher-Importaufträge

Identifiziert doppelte Lesesätze, die in AWS-HealthOmics-Sequenzspeichern gespeichert sind

Dieser Leitfaden zeigt, wie Sie mit HealthOmics ein wissenschaftliches Datenmanagementsystem erstellen, das sowohl Laborinstrumentendaten als auch Softwaresysteme wie elektronische Laborbücher (ELNs) und Laborinformations-Managementsysteme (LIMS) integriert.

Dieser Leitfaden hilft Ihnen dabei, biowissenschaftliche Dateninstrumente und Laborsystemdateien mit AWS Cloud zu verbinden, entweder über das Internet oder eine direkte Verbindung mit geringer Latenz.

Dieser Leitfaden zeigt, wie Omics-Sequenzdaten aus Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) in AWS HealthOmics Storage importiert werden.

Dieser Leitfaden zeigt, wie ein durchgängiges Framework für die Analyse multimodaler Gesundheits- und Biowissenschaftsdaten (HCLS) eingerichtet werden kann.

Diese Anleitung zeigt, wie Sie Bioinformatik-Workflows für die Produktion in großem Maßstab erstellen und ausführen und AWS-Services für Automatisierung, Workflow-Analyse, Speicherung sowie Betriebs- und Kostenbeobachtbarkeit nutzen können.