パイプラインの起動をスムーズに

• AWS や Azure のクラウドでホストされている、作成済み GATK パイプラインにより、ゲノム情報の準備を容易に
• 並列実行用に最適化されたワークフローで、データ処理を 15 倍高速化
• クリック数回でパイプラインを起動・拡張

大規模な三次解析でイノベーションを加速

• あらかじめパッケージ化されたゲノム解析方法（Joint Variant Calling、GWAS、eQTL など）と機械学習による、インタラクティブなデータ探究
• AWS と Azure の自動スケーリングでコストを最小限に抑え、数十万件のゲノム情報を解析
• 処理済みのゲノム情報と下流の分析をシームレスに接続し、結果を加速

研究チームの生産性アップ

• 研究者、計算生物学者、バイオインフォマティクス解析専門家が共同ワークスペースでリアルタイムに反復可能
• 使い慣れた言語（SQL、R、Python、Java、Scala）でゲノムデータの解析・研究を効率化
• ゲノムワークフローをチーム間で標準化し、再現性をアップ

Databricks が提供する
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次世代シーケンサによる全ゲノム解析で迅速に答えを発見

パイプラインを強化

1 時間半以内にアラインメントとバリアントの呼び出しを実行

結果を加速

60～100 倍高速

オープンソースの Apache Spark^TM と比較して Databricks の三次分析は 60〜100 倍高速

チームの成果を最大化

生産性 30% 向上

Databricks の統合分析で
医療大手の生産性が 30% 向上

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