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可扩展性，统一工作流程
生物信息学中典型的数据分析工作流程/流程由10-15 个第三方工具组成，每个工具都有自己的库、标准和协议。以 RNA 测序为例，这是一个包含一系列不同过程的复杂工作流程。现有的软件工具非常专业，它们只能执行较大工作流程中的一个步骤，例如将读取结果与参考基因组进行比对。

在这种情况下，优化可扩展性的重点是构成工作流程的每个单独过程。这意味着工作流程的整体可扩展性将受到可扩展性最低的步骤的限制。为了最大限度地提高研究生产力和效率，生物信息学工作流程必须从这种分层方法转变为统一的集成工作流程模型，以促进系统优化，提高分析的准确性和速度。



基因组数据分析正日益成为计算能力强的生物信息学家和数据科学家的专属。经常会看到一些文章提到组学分析需要的计算技能超出了分子生物学家的标准技能范围，或者它对普通实验室科学家来说并不友好。

鉴于基因组学数据泛滥 巴西手机数据 多组学分析解决方案需要关注可访问性和可用性，而不是专业技能。这是可扩展性的一个维度，可以对基因组学研究产生真正的变革性影响。重点应放在提供增强分析解决方案上，使数据科学、机器学习和人工智能模型开发、管理和部署的各个方面实现自动化，从而使多组学分析对每个人都变得民主化。


BioStrand 的可扩展性方法
BioStrand 平台旨在解决可扩展性的所有方面。

我们平台的基于容器的架构能够实现无缝自动扩展，处理超过 200PB 的数据量，且不会出现任何接入问题。

我们通过开发 HYFT ™ IP 解决了数据异质性问题，该 IP 使我们能够集成所有类型的数据并使其立即可计算。我们已经将来自 11 个公共数据库的多模态数据编译、预先计算和预先索引到一个泛基因组知识库中，使研究人员可以即时访问所有公开的多组学数据集。HYFTs ™允许公民数据科学家通过单击规范化和集成他们自己的数据集，无论是非结构化数据（例如患者记录数据、科学文献、临床试验数据、可计算的化学数据）还是结构化数据（例如 ICD 代码、实验室测试等）。

BioStrand 平台将所有研究相关数据集中在一起，提供统一的分析工作流程。此外，它还为用户提供了无限的自定义机会，让用户能够通过数据绘制和导航自己的研究路径。用户还可以使用一系列智能、便捷且可扩展的工具，以简化和加速知识的发现和综合。