Ресурсы по AWS HealthOmics

Данное пошаговое руководство для разработчиков поможет понять, как пользоваться AWS HealthOmics.

Ознакомьтесь с этим справочным руководством по API и параметрам AWS HealthOmics.

В этом руководстве содержатся инструкции по установке и использованию Kiro Powers для AWS HealthOmics и IDE Extension в IDE Kiro для улучшения пользовательского опыта при работе с HealthOmics.

В этом руководстве описан процесс создания, развертывания и запуска рабочих процессов геномики с использованием AWS HealthOmics.

Вы можете отправлять запросы в Kiro CLI, чтобы создавать рабочие процессы, анализировать журналы запуска и получать рекомендации по оптимизации производительности.

Начните работу с рабочими процессами и хранилищем HealthOmics

Репозиторий с открытым исходным кодом на GitHub с примерами кода, демонстрирующего, как хранить, обрабатывать и запрашивать наборы геномных и биологических данных с помощью AWS HealthOmics

Обеспечивает выделение синтаксиса, автозавершение кода и рекомендации по устранению неполадок, а также проверку совместимости движка HealthOmics, рекомендации по оптимизации производительности, автоматический анализ выполнения с диагностикой сбоев и возможности импорта и экспорта для рабочих процессов.

Сюда входит MCP-сервер HealthOmics, предоставляющий агенту IDE Kiro необходимую информацию по созданию и оптимизации рабочих процессов этого сервиса.

Сервер протокола контекста моделей (MCP), предоставляющий помощникам на базе искусственного интеллекта полный доступ к сервисам AWS HealthOmics для выполнения и анализа геномных рабочих процессов, а также управления ими.

Используйте эту коллекцию рабочих процессов AWS HealthOmics для ускорения разработки лекарственных препаратов

Создавайте частные рабочие процессы на основе примеров рабочих процессов HealthOmics с открытым исходным кодом

Запускаемый анализатор – это инструмент для оптимизации производительности выполнения, который извлекает журналы манифестов запуска из CloudWatch и генерирует статистику выполнения, включая использование процессора и памяти для каждой задачи рабочего процесса

Используйте WDL Linter HealthOmics, чтобы выявлять распространенные ошибки рабочих процессов перед их запуском

Выявляйте распространенные ошибки Nextflow перед запуском сценариев рабочих процессов с помощью Lint

Повторно запускайте архивные выполнения из журналов манифестов запуска CloudWatch

Легко загружайте файлы из справочника AWS HealthOmics или набора для чтения

Приложение CDK демонстрирует управляемую событиями архитектуру, которая автоматизирует импорт данных в хранилища последовательностей AWS HealthOmics при создании объектов в Amazon S3.

Создает манифест JSON для заданий импорта хранилища последовательностей AWS HealthOmics

Определяет повторяющиеся наборы данных для чтения, находящиеся в хранилищах последовательностей AWS HealthOmics

В этом руководстве показано, как создать систему управления научными данными, объединяющую сведения лабораторных приборов и программные системы, такие как электронные лабораторные записные книжки (ELN) и системы управления лабораторной информацией (LIMS), при помощи HealthOmics.

Это руководство поможет вам подключить медико-биологические данные, приборы и лабораторные системные файлы к облаку AWS через Интернет или прямое соединение с низкой задержкой.

В этом руководстве показано, как импортировать данные последовательностей омики из Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) в хранилище AWS HealthOmics.

В этом руководстве показано, как создать комплексную платформу для анализа мультимодальных данных в сфере здравоохранения и медико-биологических наук (HCLS).

В этом руководстве показано, как создавать и запускать рабочие процессы в области биоинформатики производственного уровня в нужном масштабе, а также использовать сервисы AWS для автоматизации, анализа рабочих процессов, хранения данных, наблюдаемости эксплуатации и затрат.