America Data Set

目前，基因组学分析和研究几乎是纯粹的数据科学家所做的事情，这些专业技能对于整个价值链（从数据准备、集成和规范化到洞察提取）都是不可或缺的。

与多组学分析相关的大多数数据都具有多样性，并且分布在特定领域的孤岛中。这使得数据采集成为一项只有熟练的数据科学家和生物信息学家才能完成的任务。

工具环境通常对于每种数据类型和领域都是唯一的，这意味着选择正确的分析工具集需要多年的经验和深入的专业知识。

最后，即使是基础流程，例如将 保加利亚手机数据 新的基因组序列和子序列与现有数据库进行映射，也由数十年前的方法提供支持，例如动态规划算法和启发式算法。这些技术既不适合满足大数据时代对速度和可扩展性的要求，也没有反映促进公民数据科学家参与所需的通用可用性原则。

BioStrand 如何使数据科学民主化

实现组学工作流程民主化的第一步是解决组学数据来源、格式和类型的多样性问题。

因此，战略重点是开发一种通用的组织原则，以解析、存储和提供跨多个平台、技术和工具的数据访问。因此，我们开发了一种创新技术，将细胞蓝图和构建块索引到专有模式中，称为 HYFT™。

HYFT™ 模式可作为 DNA、RNA 和 AA 中特征序列的生物指纹。任何序列的 HYFT™ 都包含多层信息，这些信息与功能、结构和位置有关，将 DNA、RNA 和蛋白质相互关联。使用 BioStrand 解析器，我们从 11 个公共数据库中的 3.5 亿多个序列中检索 HYFTs™，以创建专有的全基因组知识数据库，其中包含超过 6.6 亿个 HYFT™ 模式，其中包含有关变异、突变、结构等的信息。

这是一个持续的过程，将根据公共数据库更新和扩展我们的知识库。此过程还允许任何公民数据科学家通过单击轻松规范化和集成自己的数据集。