“철저한 시장 평가를 거친 후 우리는 Lenovo GOAST가 우리 요구 사항에 가장 적합하다고 판단했습니다. 유전체학 및 생물정보학을 위해 특별히 설계된 기성 HPC 솔루션을 선택함으로써 자체 클러스터를 설계하고 구축하는 데 드는 상당한 비용과 복잡성을 피할 수 있었습니다."
2000년대 후반부터 NGS 기술은 DNA 염기서열 분석에 드는 비용과 시간을 획기적으로 단축했습니다. 고성능 컴퓨팅(HPC) 기술의 발전은 이제 전체 인구에 대해 게놈 서열분석을 수행하는 것이 가능함을 의미합니다.
그러나 샘플당 10GB에서 300GB에 이르는 방대한 양과 속도의 데이터를 관리하는 것은 여전히 어려운 기술적 과제를 안고 있습니다. 연구자들은 원시 데이터를 여러 번 필터링하여 까다롭고 리소스 집약적인 프로세스인 다운스트림 임상 분석에 사용할 수 있도록 해야 합니다.
Novo Genomics의 Biomedical Informatics Director인 Abdulrahman Alasiri는 다음과 같이 설명합니다. “우리의 궁극적인 목표는 왕국의 모든 시민에게 유전자를 기반으로 한 맞춤형 의료 치료에 대한 접근권을 제공할 수 있는 것입니다. 과거에는 국내에 이 정도 규모의 유전체 분석을 할 수 있는 시설이 없었다. 린 스타트업으로서 우리의 목표는 사우디아라비아에 처음으로 최신 시퀀싱 기술을 도입할 수 있는 HPC 인프라를 배포하는 것이었습니다."
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