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毅硕科技携手Sentieon独家赞助第21届亚太生物信息学大会（APBC 2023）

高性能计算生物基因算法

亚太生物信息学大会（Asia Pacific Bioinformatics Conference, APBC）是一年一度的行业国际盛会，汇聚区域间生物信息学领域的学者、研究人员和产业领导者，共同探讨生物信息学领域的研究进展、技术发展和应用创新。自2003年开始，APBC在亚太地区已成功举办20届。

2023-04-15

5210

Sentieon BWA-Meth流程：甲基化WGBS数据分析速度与精确性的完美结合

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全基因组甲基化测序(WGBS)是一种研究DNA甲基化的方法，以全面了解在基因组水平上的表观遗传变化。在进行WGBS数据分析时，通常需要使用专门的比对工具，因为这些工具需要能够处理亚硫酸盐转化后的数据。

2023-04-15

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NIC DCV远程可视化软件发布2022.2-14126版本更新

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NICE DCV 是一种高性能远程显示协议。它允许用户在不同的网络条件下，将远程桌面和应用程序流从任何云或数据中心安全地传送到任何设备。通过将 NICE DCV与数据中心高性能设备结合使用，用户可以在数据中心或者服务器上远程运行图形密集型应用程序。然后，用户可以将结果流式传输到更适中的客户端计算机，从而消除对昂贵的专用工作站的需求。

2023-01-07

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gget：一款强大的基因组参考数据库的高效查询工具

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开源 Python 和命令行程序 gget 可以高效、轻松地以编程方式访问存储在各种大型公共基因组参考数据库中的信息。 gget 与可获取用户生成的测序数据的现有工具一起使用，以取代在基因组数据分析过程中效率低下、可能容易出错的手动网络查询。虽然 gget 模块的灵感来自于繁琐的单细胞 RNA-seq 数据分析任务），但我们预计它们可用于广泛的生物信息学任务。

2023-01-06

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基因组大数据计算：CPU和GPU加速方案深度评测

https 网络安全

随着NGS测序通量的大幅提高，搭配高效NGS二级分析技术的精准解决方案快速融进基因组学的各个应用领域：遗传进化、临床诊断、分子育种、医药开发等。以下我们通过对基于CPU和GPU不同硬件平台的NGS二级分析方案进行详细评测，以期为基因组学研究领域的用户提供参考。

2022-12-07

8580

PrecisionFDA脑肿瘤预测及标记物发现挑战赛

https 网络安全编程算法机器学习神经网络

多组学联合分析是指对来自不同组学，如基因组学、转录组学、蛋白组学和代谢组学等的数据进行统一处理、比较分析，用以探究生物学问题。由于生物过程具有复杂性和整体性，多种物质共同影响生命系统的表型和性状，例如环境、基因、mRNA、调控因子、蛋白、代谢等，这些组学之间，既相互独立，又互相影响，既有很大的差别，又有相似之处。

2022-11-14

2870

X86 vs ARM 架构同台竞技: 生物大数据大规模并行计算（如何将WGS全基因组计算成本降到1美元）

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基因组序列分析是生命科学和医疗保健行业领域的重要组成部分，是众多技术突破的关键。随着生命数字化时代的来临，为了解决大数据带来的速度与费用问题，在云计算平台进行流程的分析及计算是目前较流行的方案。然而大部分用户通常直接采用了未优化的软硬件配置，导致样本分析成本过高。因此，如何在云平台上选择合适的硬件配置，从而平衡计算成本与分析速度，成为了值得探索的问题。

2022-11-09

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Sentieon DNAscope白皮书：做胚系遗传变异检测，比GATK更好的选择

数据分析机器学习神经网络深度学习人工智能

DNAscope模块，是Sentieon软件的一个精准高效的胚系变异检测模块。其在GATK基础上优化了核心算法，在继承GATK成熟且完整的BAM预处理流程的同时，引入机器学习基因分型模型。相比于GATK金标准而言，在大幅降低计算成本的情况下，DNAscope流程能够大幅度提升SNP和Indel的检测准确度和稳定性。

2022-11-09

5990

Sentieon软件发布202112.06版本更新

Sentieon 软件忠于BWA、GATK、MuTect、MuTect2、STAR、Minimap2等金标准的数学模型，在保证完全匹配开源分析方案结果的前提下，计算效率提升15倍以上。Sentieon为大群组项目提供一站式Joint Calling解决方案，可同时处理10万个WGS样本的Joint Calling，无需中间步骤。大幅提升WGS/WES/Panel/ctDNA/RNA等基因数据NGS分析效率和计算精度。

2022-11-09

3820

Hap-Eval：Sentieon团队开发的开源结构变异SV准确率评估工具

github git 开源

Sentieon开发的Hap-eval准确率评估工具在设计之初就考虑到了复杂以及重复的基因组区域，采用了基于单倍型拼接序列的矩阵比较模式，兼容包括PacBio和ONT在内的主流三代长读长测序数据。另外值得一提的是，Hap-eval基于python所写，运行效率非常高，速度快，非常适用于大规模分析场景。

2022-11-09

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