Anwendungsfälle für Forschung und Entwicklung

Symbol für Forschungsdatenverwaltung und Zusammenarbeit
Forschungsdatenverwaltung und Zusammenarbeit
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Symbol Hochdurchsatz-Modellierung und -Screening
Hochdurchsatz-Modellierung und -Screening
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Forschungsdatenverwaltung und Zusammenarbeit

Symbol für Forschungsdatenverwaltung und Zusammenarbeit

Lösungen für die Forschungsdatenverwaltung und Zusammenarbeit, um manuelle Workflows zu automatisieren, den Informationstransfer zwischen globalen Teams und Partnern zu erleichtern und integrierte und sichere Forschungsumgebungen zu schaffen. Lösungen von AWS und AWS-Partnern ermöglichen es Organisationen, über Forschungsdatensätze hinweg zusammenzuarbeiten, Instrumentierungsdaten einfacher in die Cloud zu bringen und Daten mit elektronischen Labornotizbüchern zu verwalten. Zur Lösungsbibliothek gehen.

AWS-Lösungen

Symbol für AWS-Lösungen und Anleitung

Leitfaden für Digital Connected Lab in AWS

Erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Amazon Web Services (AWS) Datendateien aus den Biowissenschaften in die Cloud übertragen und Datenzugriff bereitstellen.

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Symbol für Lösungen für Biopharma

Lösung: Service Workbench

Service Workbench ermöglicht die sichere Verbundkontrolle des Datenzugriffs, Tools und Rechenleistung. 

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AstraZeneca-Logo

AstraZeneca verwendet AWS zur Neugestaltung seines Medikamentenerkennungsprozesses. Ziel ist es, Medikamente schneller, kostengünstiger und mit größerer Erfolgswahrscheinlichkeit zu entwickeln.

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Gilead-Logo

Gilead erstellt skalierbare Suchwerkzeuge für Unternehmen, die KI und ML zur Bereitstellung von prädiktiver Analytik verwenden, und um wichtige Dokumente, Fachwissen und Daten in einem zentralisierten Standort zu finden.

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Bristol-Myers-Squibb-Logo

Bristol Myers Squibb erstellt einen Data Lake für Unternehmen auf AWS und verbessert die Geschwindigkeit der Datenerfassung, Datentransformation und seine Fähigkeit, dem Unternehmen Erkenntnisse bereitzustellen.

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TetraScience-Logo

„Die globale Reichweite von AWS gepaart mit der Expertise von TetraScience im Bereich Biowissenschaften ist eine starke Kombination, die es Biopharmaunternehmen in Unternehmen ermöglicht, die Vorteile der Cloud zu nutzen und gleichzeitig die Wettbewerbsvorteile einer Datenplattform zu genießen, die auf ihre spezifischen R&D-Workflows abgestimmt ist.“

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Dotmatics-Logo

„Dotmatics und AWS arbeiten zusammen, um Lösungen bereitzustellen, die den Echtzeitzugriff auf alle wissenschaftlichen Projektdaten in Verbindung mit leistungsstarken Analysen und Visualisierungen für alle Teammitglieder unabhängig vom Standort ermöglichen. Eine zugängliche und sichere Datengrundlage ist der Schlüssel zur Verbesserung der Innovation durch besser informierte Entscheidungsfindung für Wissenschaftler, unterstützt durch KI und Machine Learning der nächsten Generation."

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IDBS-Logo

„IDBS hilft Wissenschaftlern bei der Verwaltung von Prozessen und Daten bei der Entdeckung der nächsten bahnbrechenden Medikamente, Therapien und Impfstoffe sowie bei der Beschleunigung von Workflows und der Bereitstellung von Erkenntnissen über den komplexen Lebenszyklus der Arzneimittelentwicklung. Alle unsere Cloud-Lösungen basieren auf der Leistung, Sicherheit und Zuverlässigkeit von AWS.“

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Signals Notebooks von PerkinElmer fungiert als zentraler Knotenpunkt für die Kommunikation und den Datenaustausch zwischen dezentralisierten Forschern und Labors, die von 4 000 Forschungseinrichtungen verwendet werden.

Hochdurchsatz-Modellierung und -Screening

Symbol Hochdurchsatz-Modellierung und -Screening

Lösungen für Hochdurchsatz-Modellierung und -Screening sind ein entscheidender Faktor, der es Biopharmaunternehmen ermöglicht, therapeutische Ziele und Kandidaten schnell zu identifizieren. Mit der On-Demand-Skalierbarkeit können Forscher auf die Ressourcen zugreifen, die sie benötigen, wann sie diese benötigen und sie integrieren Anwendungen mit hoher Datenmenge wie Kryo-EM und Sequenzierungsdaten der nächsten Generation. 

AWS-Lösungen

Symbol für AWS-Lösungen und Leitfaden

Leitfaden: Proteinfaltung in AWS

Dieser Leitfaden hilft Forschern, einen umfangreichen Katalog von Algorithmen für Proteinfaltung und -design in AWS Batch auszuführen. Die Kenntnis der physikalischen Struktur von Proteinen ist ein wichtiger Teil des Prozesses der Arzneimittelforschung.

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AstraZeneca-Logo

Mithilfe von AWS erstellt AstraZeneca eine cloudbasierte, effiziente, skalierbare Lösung, die Genomik-Sequenzierungsdaten schnell verarbeitet.

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Vertex-Logo

Vertex erstellt eine Plattform für die Suche nach kleinen Molekülen auf AWS, um die Durchsuchungen von Trillionen von Molekülen einrichten. Dadurch wird die Forschungsarbeit beschleunigt, um die Patienten mit transformativen Medikamenten zu versorgen.

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AbCellera-Logo

Mit der Unterstützung von AWS entdeckt AbCellera zwei Antikörper-Behandlungen für COVID-19 in einem Jahr. Es werden Rekorde gebrochen, um mit einer sich ausbreitenden Pandemie mithalten zu können.

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OpenEye-Scientific-Logo

„Die Molekulardesign-Plattform Orion von OpenEye Scientific beschleunigt die Arzneimittelforschung in der Frühphase für Pharma- und Biotechnologieunternehmen, was zu schnelleren und besseren Arzneimitteln führt. OpenEye basiert auf AWS, um den Umfang und die Geschwindigkeit von Berechnungen für die Arzneimittelforschung zu revolutionieren, vom schnellen 3D-Screening von Milliarden von Molekülen bis hin zu intensiven Berechnungen für einzelne Moleküle."

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Schrödinger-Logo

„Schrödinger leistet Pionierarbeit bei der Arzneimittelforschung der nächsten Generation und ermöglicht es Wissenschaftlern zusammen mit der Rechenleistung von AWS, Milliarden von virtuellen Verbindungen schnell und genau zu bewerten, um das richtige Molekül für das richtige Protein für die richtige Krankheit zu finden.“

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DataEz ist eine modulierbare, skalierbare, sichere und konforme Datenanalyseplattform, die für Biowissenschaften entwickelt wurde.

Beschleunigung der Medikamentenerkennung durch eine Wissensgraphik

Eine AWS-Wissensgraphik kann Biowissenschaftsunternehmen dabei helfen, die Medikamentenerkennung zu beschleunigen, und dabei molekulare, Fertungs-, Labor- und sonstige Datensätze verwenden.

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Erste Schritte

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