【直播】赛灵思 Alveo 助力基因工程

基因工程技术已经成为当代生物技术领域的核心发展方向,伴随着人们对未知科学的深度探索和基础应用技术的不断发展,基因工程的研究已经涉足多类领域,比如诊断,精准医疗,农业,医药等。其中农业是目前基因分析及转基因应用研究最为广泛的领域之一。全球新冠肺炎大流行的局势下,基因测序计算及分析技术又在帮助科学家们快速追寻新冠病毒的病原体及变异病毒体立下头功。在病理研究方向,基因技术还能帮助人们及早了解到遗传缺陷,从而尽早规避与干预等等,这些都需要研究人员们背后默默付出大量的数据收集,筛查及计算及分析工作。

而在所有涉及到计算,存储,分析加速的“硬核“赋能过程中,赛灵思再一次助力各大硬件与技术方案提供商,借助基于赛灵思灵活应变的自适应平台共同为基因技术应用市场提供有力,有效的软硬件协同支持。

专场直播 - 赛灵思 Alveo 助力基因工程

为大家带来从技术到应用的全面解读

2021.03.04 19:30-21:30

李根,人和未来公司CTO

嘉宾1:李根,人和未来公司CTO,国防科大计算机博士、国家天河超算项目核心成员,曾担任国家自然科学基金评审专家。先后主持国家自然科学基金项目一项,973项目主要分项1项,参加973和863重大专项多项,国家自然科学基金创新研究群体科学基金、国家自然科学基金重点项目等多项相关课题的研究。在计算机领域的多个顶级会议如并行计算顶会 PPoPP、编译顶会 PACT 以及计算机安全顶会 USENIXSecurity 等发表过多篇论文,且受邀参加赛灵思 XDF 2019开发者大会,并做主题演讲。目前已申请专利近40个。在人和未来负责大数据部门的组织研发工作,负责云平台和 FPGA 加速、压缩存储与传输方向研究。

分享主题:面向医学基因数据分析的FPGA高性能计算加速技术及其应用

随着测序成本的下降,人类全基因组范围的序列变异和结构变异数据库的发布,全基因组(WGS) 生物信息分析流程的成熟,为 WGS 应用于临床的可行性提供了基础。然而,动辄数百GB、数天才能完成的下机数据分析,却好似一堵无形的高墙,阻碍了 WGS 在生物医学界的广泛使用。基于 FPGA 定制设计的面向基因数据分析的异构加速芯片,可以以超过 50 倍的计算加速比,在短短数十分钟,完成 WGS 计算任务,为临床 WGS 诊断分析提供了近乎实时的基因数据分析能力,成为医院临床基因数据分析诊断的利器。

关于人和未来:

自 2014年成立以来分别布局了基因高通量测序技术以及相关大数据处理技术,

涵盖了基因检测上下游中多个关键节点。其中作为核心技术的基因大数据处理技术,包括加速计算,高密度压缩存储以及基因数据专用的高速传输技术。以加速计算技术GTX.One 为例,能够大幅度提高现有的基础设备计算速度,将传统方法需要 60 个小时处理的人类全基因组 30X 测序数据大幅度提高到 30 分钟。以高密度压缩技术 GTX.Zip为例,最高可以将基因组数据压缩至原文件的 2.5%大小。

截止 2020 年 12 月全球已经有上百家机构以及企业正在采用人和未来提供的基因大数据技术。

王朝东 ,教授、主任医师博士研究生导师

嘉宾2:王朝东,现任首都医科大学宣武医院神经内科遗传代谢专业主任、国家老年疾病临床医学研究中心办公室主任, 兼任国家重点研发计划项目“主动健康与老龄化科技应对”重点项目专家组成员、中华医学会神经病学分会神经遗传学组委员,中国老年保健协会脑保健专业委员会副主任委员、北京市医学会遗传学分会常务委员、北京市医学会帕金森病与运动障碍分会委员。长期从事神经遗传、代谢及运动障碍性疾病的临床诊疗及分子机制研究。主持国家科技部重点研发计划项目子课题1项、国家自然科学基金项目 4 项、省级课题 6 项。在国内外专业杂志发表论文 60 余篇,其中 SCI 收录 40 余篇。获中华医学科技二等奖、北京市科学技术一等奖、江西省科技进步三等奖各一项,获得软件著作权 3 项。

分享主题:GTX.Digest 遗传解读系统 助力遗传病精准分析

随着对于遗传病研究的逐渐深入,越来越多的突变位点被发现,越来越多的证据被提出。作为临床一线医生如何从浩瀚如烟海的大量突变信息和证据中准确定位突变位点呢?如何借由此为患者确诊进而找到最合适的治疗方案呢?Digest 遗传诊断辅助系统充分发挥 AI 的优势,为遗传咨询解读医生和临床一线医生构建知识图谱,可以在整个诊疗过程中大量节约整体诊断时间,为患者带来实实在在的获益。

黄泽辉,阿里云产品与解决方案团队基因行业负责人

嘉宾3:黄泽辉,毕业于中国科学院,现阿里云产品与解决方案团队基因行业负责人,曾任华大基因 BGIOnline 产品总监。多年 NGS 行业经验,一直从事生物信息,云计算和生物医学大数据相关工作,积极参与国内外相关行业标准的研究和推广活动,致力于为基因组学科学研究和临床应用提供现代化的云计算环境。

各国正在开展的超大规模人群队列计划,旨在通过海量的基因组学数据分析,帮助我们更好的理解疾病发生发展机理,从而能够精准的预防、筛查、诊断和治疗。如果这些项目可以充分利用云计算的技术优势和规模优势,就可以极大的加速相关科学研究和临床发现的过程。

为此我们需要回答两个关键问题:

如何让优秀的生信工具和软件成为“云原生”的应用从而方便用户使用?

以及如何基于云计算打造安全可靠、经济高效且低成本的研究平台?

阿里云与合作伙伴一起围绕社区标准、公共数据和应用,以及 Serverless 计算引擎,共同为基因用户提供完整开放的产品和解决方案。

傅垚,赛灵思(北美)数据中心系统架构师

嘉宾四:傅垚(博士),赛灵思(北美)数据中心系统架构师

负责赛灵思全球数据中心计算及 AI 加速业务,提出并领导开发的 8 比特加速算法被广泛应用于 FPGA 深度学习加速领域。现与全球各大数据中心、服务器生产商、以及行业领先的企业级用户,开发各类基于赛灵思 FPGA 及ACAP产品的数据中心加速应用。持有该多项人工智能以及异构计算方面的美国专利。

本次直播内容非常丰富,欢迎大家广泛提问,积极参与嘉宾演讲后的答疑环节,有机会获得赛灵思提供的精美礼品哦~赶快扫码报名本次直播吧


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