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BIT | 华大智造基因数据管理一体化BIT产品线助力打造高质量高安全测序平台

共享未来的 华大智造MGI 2022-08-24


随着基因测序技术的迅速发展,基因组学的研究和应用产出了海量的数据。如何高效安全地管理和使用这些基因数据,是现在行业面临的重大挑战。


我国在法律法规层面上对人类遗传资源信息的监管可以追溯到1998年施行的《人类遗传资源管理暂行办法》,其后,2019年公布《中华人民共和国人类遗传资源管理条例》,2020年通过《中华人民共和国生物安全法》,2021年通过《中华人民共和国数据安全法》,科学技术部于2022年3月22日发布了关于公开征求《人类遗传资源管理条例实施细则(征求意见稿)》意见的通知。各项法规明确指出要加强数据处理和数据安全,建立健全数据安全治理体系,提高数据安全保障能力。


基因数据治理包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等,与一般信息数据相比,有其自身特点。比如,经过测序得到原始数据,要进行一系列拆分、分析,计算量巨大。而且,在高通量测序场景下,不断有分析任务启动,分析中的任务需要持续及时启动中间计算步骤,已完成的任务需要及时释放空间占用等。这些繁杂的数据处理过程,如果由人工进行,不但会给数据分析人员造成高强度工作压力、容易出错、效率低下等问题,而且超长战线的数据处理过程缺少记录,无法审计追踪,数据安全风险很大。


基于这些问题,华大智造推出了融合生物科技(Biological Technology)和信息科技(Information Technology)的创新BIT产品—— ZTRON产品家族,全面管理基因数据的生产、采集、计算、传输、处理、应用,实现基因测序服务企业从样本到报告全流程的安全、便捷管理。


ZTRON产品家族包括ZSM生物样本管理、ZLIMS实验室管理、PaaZ多组学科研平台、ZBOLT生信分析计算加速器、ZTRON海量基因数据存储管理及ZMART应用市场并以ZTRON一体机的形式提供高性能、高可用、高性价比的软硬件一体化产品。该产品可以紧靠测序仪本地化部署,将基因数据的核心处理过程和数据产出完全置于服务机构自主可控的安全管理之下。并且,还可以根据需要,安全交付到云端。基因数据全生命周期,都在ZTRON平台统一监管下,所有数据的生产、加工、处理、下载、应用都有使用人授权鉴定,并记录下准确的时间和使用人记录。ZTRON一体机是一个本地化、可移动的基因数据中心,能提供高能高效基因数据管理平台同时,最大化降低系统和硬件运维成本。


ZTRON一体机在安全设计上满足欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)要求。欧洲隐私保护认证权威组织EuroPriSe向ZTRON一体机授予了 European Privacy Seal证书,表明ZTRON符合全球范围内最为严苛的欧盟GDPR规范。通过符合GDPR的合规性设计、实例与确认,进一步满足客户对合法合规的要求,也展现了华大智造对基因数据、生命大数据隐私保护的信心。

                                             

图1.ZTRON产品家族


ZTRON一体机在运行过程中体现了其高性能、高安全、高智能、高可用、高性价比的特点。在产品安全上,通过离线部署、独立网络等特性,保障产品高安全性。ZTRON产品家族在海内外多个用户得到了成功应用。


亚洲百万级别国别基因组项目

客户采用多台DNBSEQ-T7、DNBSEQ-T10X4RS测序,使用多台ZTRON Lite、ZTRON Pro搭建了基因数据自动化分析平台,实现测序实验室管理,下机后自动化开展一级分析、二级分析和三级分析,该平台已支撑开展5PB数据的生产和分析。


图2. 大人群基因组学一站式产品


深圳华大生命科学研究院大人群基因组科研项目

该项目有2.5PB的海量的数据分析工作。华大智造自主研发的生信分析加速器和高性能基因数据存储与管理,大大加速了大型群体基因组数据的处理能力。


“非常惊喜地看到如此海量的数据分析工作,依托华大智造ZTRON平台仅用10天左右就完成了,这极大地加速了课题的进度,为我们理解重大疾病的遗传机制提供了有力的支撑。同时,本地部署、封闭计算的模式也最大程度确保了数据的安全。”深圳华大生命科学研究院群体基因组方向的首席科学家金鑫博士表示。

图3. 华大研究院大人群科研项目使用ZTRON产品


华大智造提供的测序数据管理一体化BIT产品 —— ZTRON产品家族,正在帮助越来越多的生命科学研究用户实现信息化管理。以本地化部署,帮助用户建立安全自主可控的基因数据自动化分析平台。集成数据采集、数据查询、数据分析、数据存储等本地化数据管理,满足科研数据库建设和科研项目管理需求,具备智能授权管理,更有应用市场(ZMART),助力科研应用的高级分析功能。该平台还可以扩展增加多组学数据、表型数据的融合,支持从不同外部系统采集数据-数据清洗-数据标准化-数据挖掘和数据应用的全流程数据治理。


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