ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡਾਟੇ ਤੋਂ ਸਪਸ਼ਟ ਕਾਰਵਾਈ ਤੱਕ।
ਸੱਤ ਪੜਾਅ, ਹਰ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਵੀਨੈਂਸ ਦਰਜ ਕਰਦਾ ਹੋਇਆ, ਕੱਚੇ ਮਲਟੀ-ਓਮਿਕਸ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਉੱਤੇ ਕਲੀਨੀਸ਼ੀਅਨ ਅਤੇ ਖੋਜਕਰਤਾ ਅਮਲ ਕਰ ਸਕਣ।
ਸਾਰੀਆਂ ਛੇ ਓਮਿਕਸ ਪਰਤਾਂ ਵਿੱਚ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਡਾਟਾ, ਇਨਜੈਸਟ ਸਮੇਂ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਪ੍ਰੋਵੀਨੈਂਸ ਦਰਜ ਕਰਦਿਆਂ।
ਵਿਭਿੰਨ ਡਾਟਾਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਜੈਵਿਕ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਸੁਮੇਲ ਕਰੋ, ਅਜਿਹੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਗੇਟਾਂ ਨਾਲ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਟਿੱਪਣੀ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਸਗੋਂ ਰੋਕਦੇ ਹਨ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪਰਤਾਂ ਦੇ ਆਰ-ਪਾਰ ਉਹ ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਦਸਤਖ਼ਤ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ-ਪਰਤੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਹੀਂ ਸੁਲਝਾ ਸਕਦਾ।
ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪਾਥਵੇਅ, ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਤੇ ਵਿਧੀ ਨਾਲ ਜੋੜੋ — ਅਤੇ ਇੱਕ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਮਾਪਦੰਡ ਇੰਜਣ ਰਾਹੀਂ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰੋ।
ਜੋਖਮ, ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ, ਹਰ ਅਨੁਮਾਨ ਨਾਲ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਟਿਡ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਜੁੜੀ ਹੋਈ।
HL7 FHIR Genomics ਸਰੋਤਾਂ ਵਜੋਂ ਸਪਸ਼ਟ, ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਆਉਟਪੁੱਟ।
ਬਿਹਤਰ ਫੈਸਲੇ ਅਤੇ ਸੁਧਰੇ ਨਤੀਜੇ — ਮੰਨੇ ਨਹੀਂ, ਮਾਪੇ ਗਏ।
ਕੋਰ ਵਿੱਚ AI। ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ।
ਜੀਨੋਮਿਕਸ, ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟੋਮਿਕਸ, ਪ੍ਰੋਟੀਓਮਿਕਸ, ਮੈਟਾਬੋਲੋਮਿਕਸ, ਮਾਈਕ੍ਰੋਬਾਇਓਮ ਅਤੇ ਐਪੀਜੀਨੋਮਿਕਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਦਾਖ਼ਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਇਨਜੈਸ਼ਨ, ਸੁਮੇਲ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਿਭਿੰਨ ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਜੈਵਿਕ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਜੋੜਦੇ ਹਨ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਸਿਸਟਮਜ਼ ਬਾਇਓਲੋਜੀ, ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ ਅਤੇ ਕਾਰਣ ਅਨੁਮਾਨ ਗੁੰਝਲਤਾ ਨੂੰ ਡੀਕੋਡ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇੰਜਣ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਉੱਤੇ ਬਣਾਏ ਜੋਖਮ ਤੇ ਨਤੀਜਾ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ, ਇਲਾਜ ਸੂਝ ਅਤੇ ਖੋਜ ਪ੍ਰਵੇਗ।
ਇੰਟਰੈਕਟਿਵ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਤੇ ਖੋਜ ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਡਿਵੈਲਪਰ API ਅਤੇ ਭਾਈਵਾਲ ਏਕੀਕਰਨ।
ਅਜਿਹੀ ਵਿਆਖਿਆ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਚਾਰ ਸਾਲਾਂ ਬਾਅਦ ਵੀ ਮੁੜ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕੋ।
ਹਰ ਨਤੀਜਾ ਉਹ ਪ੍ਰਮਾਣ ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ, ਨਿਯਮ-ਸਮੂਹ ਵਰਜ਼ਨ, ਮਾਡਲ ਵਰਜ਼ਨ, ਇਨਪੁਟ ਨਿਰੀਖਣ ਵਰਜ਼ਨ ਅਤੇ ਕੰਟੇਨਰ ਡਾਈਜੈਸਟ ਦਰਜ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇਸ ਨੂੰ ਪੈਦਾ ਕੀਤਾ। ਮੁੜ-ਉਤਪਾਦਨ ਪ੍ਰੋਵੇਨੈਂਸ ਰਿਕਾਰਡ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਕਿਊਰੀ ਹੈ, ਪੁਰਾਤੱਤਵ ਖੁਦਾਈ ਨਹੀਂ।
ਇਸ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਡਾਟੇ ਉੱਤੇ ਚਲਾਓ।
ਐਂਕਰ ਭਾਈਵਾਲ ਇੱਕ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕੇਸ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ ਨਾਮਜ਼ਦ ਸਮੀਖਿਅਕ ਵਚਨਬੱਧ ਕਰਦੇ ਹਨ — ਅਤੇ ਰੋਡਮੈਪ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਰਾਇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।