매일 이루어지는
생명과학 발견

염기 서열 분석에 드는 비용과 처리 시간이 획기적으로 줄면서 생명과학 연구자들이 더 많은 일을 더 빨리 할 수 있게 되었습니다. 그러나 이러한 발전에는 비용이 수반됩니다. 즉, 기존 스토리지 인프라로는 빠르게 성장하는 데이터를 따라가지 못합니다. 과학자들의 발견을 가속화하기 위해서는 데이터 수집에서 분석과 보존에 이르는 전체 생명과학 워크플로우에서 지능형 데이터 관리가 필요합니다.

스토리지가 생명과학 연구를 지원하는 방법

대규모 성장 관리

생명과학 기술이 지속적으로 발전함에 따라 기관들은 더 많은 양의 데이터를 더 빨리 분석해야 합니다. 낮은 비용으로 확장 가능한 고속 스토리지를 이용해 임상의와 연구자들은 데이터를 수중에 두고 혁신을 끌어냅니다.

협업 지원

고립된 상태에서는 연구가 되지 않습니다. 분산되어 있는 유전체학 팀들이 생산성을 유지하기 위해서는 장소를 불문하고 동시에 동일한 데이터에 액세스하여 연구할 수 있어야 합니다. 협업이 강화되면 발견이 빨라집니다.

효율적인 워크플로우 생성

생명과학 워크플로우는 쉽지 않습니다. 그리고 결과에 따라 생명이 좌우되기 때문에 효율이 관건입니다. 발견에 이르는 시간을 단축하기 위해서는 서열 분석에서 의료 영상에 이르는 전체 워크플로우에 완벽하게 통합되는 스토리지가 필요합니다.

수십 년 간의 데이터 보유

연구가 수십 년 이상 이어지기 때문에 생명과학 팀은 데이터를 수중에 항상 두면서 쉽게 액세스할 수 있어야 합니다. 대규모 확장 온라인 스토리지를 통해 기관들은 장기간, 심지어 영원히 데이터를 보존할 수 있습니다.

스토리지로 발견을
가속화하는 비결

생명과학 워크플로우는 스토리지 인프라에 대한 압박을 많이 받습니다. 분산되어 있는 생물정보공학 팀들은 영상 처리 과학자들이 복잡한 PACS DICOM 데이터를 분석하는 동안 NGS 데이터에 빠르게 액세스해야 합니다. 그리고 이 모든 데이터를 종종 수십 년에 걸친 장기 연구 기간 동안 보유할 수 있어야 합니다.

다행히도 발견을 촉진할 수 있는 스토리지에 대한 색다른 접근 방식이 있습니다. 퀀텀의 계층 스토리지 및 오브젝트 스토리지를 통해 유전체학, 생물정보공학 및 의료 영상 데이터가 지식으로 바뀌는 과정을 확인해보십시오.

브로셔 다운로드 (영어)
계층 스토리지 및 오브젝트 스토리지에 관한 퀀텀 생명과학 브로셔

유전체학과 의료 영상의 과제를 해결하기 위해 만들어진 스토리지

과학자들은 "생명 과학"의 "생명"을 가장 많이 염려하는데 규모가 계속 커지는 유전체학 및 의료 영상 데이터 라이브러리를 관리할 인프라가 이들에게 없습니다. 생명과학 기관들이 데이터 증가를 감당하면서 생산성을 유지할 수 있는 방법은 무엇일까요?

StorNext 계층 스토리지와 Lattus 오브젝트 스토리지는 NGS와 의료 영상 데이터에 이상적인 솔루션입니다. 이 스토리지는 작게 시작하여 필요에 따라 유연하게 규모를 늘려 수십, 수백 혹은 수천 명의 사용자를 지원할 수 있습니다. StorNext와 Lattus는 수십 억개의 파일을 지원하며, 생명과학 워크플로우에 완벽하게 통합할 수 있습니다.

자세히

의료 영상 저장소에 데이터 저장

보다 빠르고, 정확하면서 안전하게 보호되어야 하는 의료 영상 데이터가 의료 산업에 매우 중요하게 대두되고 있습니다. MRI의 정확한 데이터 수준이 의료진과 연구원들에게 뇌 기능을 관찰하고 연구하는데 그 이전보다 매우 중요한 역할을 하게 되었습니다.

오늘날 의료진이나 의료 연구원들은 페타바이급 이상으로 늘어나고 있는 의료 영상 저장소에 초고속으로 접속하기를 원하고 있습니다. 최적화된 계층화 스토리지 기술이 일반적인 감기부터 암에 관련된 모든 의료 관련 데이터를 분석하는 국립 보건원 (National Institutes of health)에 어떠한 이점을 제공하고 있는 지 보다 자세히 보실 수 있습니다.

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극지 유전체학으로
기후 변화 문제 해결

한국 극지연구소는 지구에서 가장 혹독한 환경에서 위험을 무릅쓰고 기후 변화와 생명의 기원을 연구하고 있습니다. 그러나 복잡한 연구일수록 데이터가 많이 생깁니다. 즉, 후속 부문에서 최초 염기 서열 분석보다 100배 이상 많은 데이터가 생성됩니다.

StorNext를 이용해 생물정보공학자들은 극지 환경의 생명을 이해하고 분석하면서 향후 연구에 필요한 필수 유전체학 데이터도 보존할 수 있습니다.

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퀀텀 사례 연구 -  한국 극지연구소의 극지 유전체학

퀀텀을 신뢰하는 생명과학 고객들

퀀텀 StorNext 사례 연구 - SIB의 차세대 염기서열분석

유레카! 생물 정보학의 SIB 스위스 연구소
응용 유전체학에 최적화된 StorNext

SIB는 지능형 StorNext 멀티 계층 스토리지를 활용하여 수십 년 동안 시퀀싱 데이터를 관리하고 있습니다.

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