60 likes | 240 Views
ЗАО «Т-Ген». Создание информационно-программных систем для анализа молекулярно-биологической и генетической информации, полученной в результате крупномасштабного секвенирования. Next-generation sequencing.
E N D
ЗАО «Т-Ген» Создание информационно-программных систем для анализа молекулярно-биологической и генетической информации, полученной в результате крупномасштабного секвенирования
Next-generation sequencing Секвенирование — прочтение нуклеотидных последовательностей, например геномной ДНК. По сравнению с традиционными технологиями секвенирования, NGS-методыобладают важными отличиями: • Массовость (копийность × случайность); • Дешевизна ($/bp). NGS может применяться не только в фундаментальной науке, но также и в медицине, биотехнологии и других областях.
Обработка данных Технологии NGS улучшаются быстрее, чем компьютерные. Внастоящий момент можно секвенировать до 200 Gbp за неделю — только сырых данных, для простейшего обсчёта которых потребуется ~200 ядро•часов. Кроме этого, нередко даже для близких задач приходится решать технически разные проблемы.
«Т-Ген» — задачи Биоинформатикадля нужд NGS требует больших вычислительных и прочих IT-ресурсов,а также широкой квалификации персонала. Поэтому для многих организаций намного дешевле и проще будет не создавать и поддерживать специальный отдел, а отдать биоинформатику на аутсорсинг. «Т-Ген» работает в двух направлениях: • Адресные биоинформатические услуги; • Разработка собственного продукта.
1. Сервисы Геномные анализы: • Ресеквенирование и определение полиморфизмов; • de novo сборка неизвестных геномов; • Метагеномика, оценка бактериальных сообществ. Транскриптомные и эпигеномные анализы: • Дифференциальные экспрессия, метилирование ДНК или модификации гистонов; их комбинирование. Также анализы данных, полученных на микроматрицах и индивидуальные проекты.
2. Миссия • Разработка систем автоматизации проводимых биоинформатических анализов; • Абстрагирование от используемых программ, переход на функциональный уровень; • Внедрение специальных техник и новых алгоритмов; • Создание единых биологических баз данных, объединяющих исходные, референсные и результирующие данные.