Tài nguyên AWS HealthOmics

Tìm hiểu cách sử dụng AWS HealthOmics trong hướng dẫn từng bước dành cho nhà phát triển này.

Đọc bản hướng dẫn tham khảo này để nắm được các thông số và API của AWS HealthOmics.

Hướng dẫn này cung cấp hướng dẫn cài đặt và sử dụng Gói sức mạnh Kiro và Tiện ích mở rộng IDE của AWS HealthOmics trong Kiro IDE để nâng cao trải nghiệm người dùng khi làm việc với HealthOmics.

Hướng dẫn này trình bày quá trình tạo, triển khai và chạy quy trình nghiên cứu gen bằng AWS HealthoMics.

Bạn có thể yêu cầu CLI Kiro xây dựng quy trình, phân tích bản ghi lần chạy và đưa ra các đề xuất tối ưu hóa hiệu năng.

Bắt đầu sử dụng quy trình làm việc và kho lưu trữ của HealthOmics

Kho nguồn mở trên GitHub với mã ví dụ minh họa cách lưu trữ, xử lý và truy vấn tập dữ liệu bộ gen và sinh học bằng AWS HealthOmics

Cung cấp tính năng đánh dấu cú pháp, hoàn thành mã và hướng dẫn khắc phục sự cố, cùng với kiểm tra khả năng tương thích của công cụ HealthOmics, khuyến nghị tối ưu hóa hiệu năng, phân tích lần chạy tự động với chẩn đoán lỗi và khả năng nhập/xuất quy trình công việc.

Đóng gói máy chủ MCP của HealthOmics với hướng dẫn, cung cấp cho tác tử Kiro IDE chuyên môn trong việc tạo và tối ưu hóa quy trình công việc của HealthOmics.

Máy chủ giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) cung cấp cho trợ lý AI quyền truy cập toàn diện vào các dịch vụ AWS HealthOmics để quản lý, thực thi và phân tích quy trình nghiên cứu gen.

Sử dụng bộ sưu tập quy trình làm việc AWS HealthOmics này để tăng tốc độ khám phá thuốc

Xây dựng quy trình công việc riêng dựa trên các ví dụ về quy trình làm việc nguồn mở của HealthOmics

Trình phân tích lần chạy là một công cụ tối ưu hóa hiệu năng lần chạy, có khả năng truy xuất bản ghi bản kê khai lần chạy từ CloudWatch và tạo số liệu thống kê cho một lần chạy, bao gồm việc sử dụng CPU và bộ nhớ cho mỗi tác vụ trong quy trình làm việc

Sử dụng WDL Linter của HealthOmics để phát hiện các lỗi phổ biến trong quy trình làm việc trước khi chạy quy trình làm việc

Rà soát các lỗi Nextflow phổ biến trước khi chạy tập lệnh quy trình làm việc

Chạy lại các lần chạy đã lưu trữ từ bản ghi bản kê khai lần chạy CloudWatch

Dễ dàng tải xuống tệp từ tài liệu tham khảo hoặc tập phục vụ việc đọc trong AWS HealthOmics

Ứng dụng CDK mang kiến trúc dựa trên sự kiện, có khả năng tự động hóa việc nhập dữ liệu vào kho trình tự của AWS HealthOmics khi các đối tượng được tạo trong Amazon S3.

Tạo bản kê khai json cho các tác vụ nhập kho trình tự AWS HealthOmics

Xác định các tập phục vụ việc đọc trùng lặp được lưu trữ trong kho trình tự AWS HealthOmics

Hướng dẫn này trình bày cách xây dựng một hệ thống quản lý dữ liệu khoa học có khả năng tích hợp cả dữ liệu thiết bị phòng thí nghiệm và hệ thống phần mềm, chẳng hạn như máy tính xách tay trong phòng thí nghiệm điện tử (ELN) và hệ thống quản lý thông tin phòng thí nghiệm (LIMS), với HealthOmics.

Hướng dẫn này giúp bạn kết nối các thiết bị dữ liệu khoa học đời sống và tệp của hệ thống phòng thí nghiệm với Đám mây AWS thông qua Internet hoặc kết nối trực tiếp với độ trễ thấp.

Hướng dẫn này trình bày cách nhập dữ liệu trình tự omics từ Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) vào Kho lưu trữ AWS HealthOmics.

Hướng dẫn này trình bày cách thiết lập một khung toàn diện để phân tích dữ liệu chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống (HCLS) đa phương thức.

Hướng dẫn này trình bày cách bạn có thể xây dựng và chạy quy trình làm việc tin sinh học cấp sản xuất trên quy mô lớn và sử dụng các dịch vụ AWS để tự động hóa, phân tích quy trình làm việc, lưu trữ cũng như đạt được khả năng quan sát hoạt động và chi phí.