Risorse di AWS HealthOmics

Scopri come usare AWS HealthOmics con questa guida dettagliata per gli sviluppatori.

Leggi questa guida di riferimento per API e parametri di AWS HealthOmics.

Questa guida fornisce istruzioni per l'installazione e l'utilizzo di AWS HealthOmics Kiro Power e dell'estensione IDE all'interno dell’IDE Kiro, al fine di migliorare l'esperienza utente durante l'utilizzo di HealthOmics.

Questa guida illustra il processo di creazione, distribuzione ed esecuzione di flussi di lavoro genomici utilizzando AWS HealthOmics.

Puoi chiedere alla CLI Kiro di creare flussi di lavoro, analizzare i log di esecuzione e fornire consigli per l'ottimizzazione delle prestazioni.

Inizia a utilizzare i flussi di lavoro e l'archiviazione di HealthOmics

Repository open source su Github con codice di esempio che mostra come archiviare, elaborare ed eseguire una query per set di dati genomici e biologici utilizzando AWS HealthOmics

Fornisce colorazione sintattica, completamento del codice e indicazioni per la risoluzione dei problemi, unitamente alla verifica della compatibilità con il motore HealthOmics, raccomandazioni per l'ottimizzazione delle prestazioni, analisi automatizzata delle esecuzioni con diagnostica degli errori e funzionalità di importazione/esportazione dei flussi di lavoro.

Integra il server MCP HealthOmics con la relativa documentazione di supporto, dotando l'agente Kiro di competenze specializzate nella creazione e nell'ottimizzazione del flusso di lavoro HealthOmics.

Un server Model Context Protocol (MCP) che fornisce agli assistenti IA un accesso completo ai servizi AWS HealthOmics per la gestione, l'esecuzione e l'analisi del flusso di lavoro genomico.

Utilizza questa raccolta di flussi di lavoro AWS HealthOmics per accelerare la scoperta di farmaci

Crea flussi di lavoro privati basati su esempi di flussi di lavoro open source di HealthOmics

Run Analyzer è uno strumento di ottimizzazione delle prestazioni di esecuzione che recupera i log dei manifesti di esecuzione da CloudWatch e genera statistiche per un'esecuzione, incluso l'utilizzo della CPU e della memoria per ogni attività del flusso di lavoro

Utilizza il linter WDL di HealthOmics per rilevare gli errori più comuni dei flussi di lavoro prima di eseguirli

Esegui il lint per rilevare gli errori comuni di Nextflow prima dell'esecuzione di uno script di flusso di lavoro

Esegui nuovamente le esecuzioni archiviate dai log del manifesto di esecuzione di CloudWatch

Effettua facilmente il download di file da un set di riferimento o lettura di AWS HealthOmics

App CDK che dimostra un'architettura basata sugli eventi che automatizza l'importazione dei dati negli archivi di sequenze di AWS HealthOmics quando vengono creati oggetti in Amazon S3.

Genera un manifesto json per i processi di importazione dell'archivio di sequenze di AWS HealthOmics

Identifica i set di lettura duplicati archiviati negli archivi di sequenze AWS HealthOmics

Questa guida dimostra come costruire un sistema di gestione dei dati scientifici che integri sia i dati degli strumenti di laboratorio che i sistemi software, come i quaderni elettronici di laboratorio (ELN) e i sistemi di gestione delle informazioni di laboratorio (LIMS), con HealthOmics.

Questa guida aiuta a connettere strumenti di dati e file di sistema di laboratorio per le scienze della vita al cloud AWS, tramite Internet o una connessione diretta a bassa latenza.

Questa guida dimostra come importare dati di sequenze omiche da Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) in AWS HealthOmics Storage.

Questa guida dimostra come impostare un framework end-to-end per analizzare i dati multi-modali relativi all'assistenza sanitaria e alle scienze della vita (HCLS).

Questa guida mostra come creare ed eseguire flussi di lavoro bioinformatici su larga scala di livello produttivo e come utilizzare i servizi AWS per l'automazione, l'analisi dei flussi di lavoro, l’archiviazione e l'osservabilità operativa e dei costi.