
更新 | WeGene支持更多友商數據導入+解讀啦!
大家好!你們的更新菌上線啦~
經過 WeGene 攻城獅的優化奮戰,今天為大家帶來了重磅更新——現支持各種友商的原始數據導入!
快來康康,你有沒有做過以下友商的檢測:
?
沒錯,以上機構的數據導入,我!們!都!支!持!
如果你一直好奇 WeGene 的解讀有什么不同,那就繼續往下看~
購買過不同檢測機構類似產品的同學,相信會發現,雖然大家都對原始檢測數據的準確性有保證,但是檢測的報告卻可能差別非常大。
原因之一可能是,報告解讀對相關研究的覆蓋程度不同造成的區別。
比如,對特定疾病,科學家們已經發現了 100 個相關位點,但如果只利用其中的兩三個位點進行解讀,和用近 100 個位點的報告,肯定是會天差地別的。
舉個例子,「健康風險」板塊的「2 型糖尿病」項目,經過 WeGene 歷年來不斷更新,目前用戶報告解讀的位點高達 213 個。
在上面這類解讀項目里,WeGene 期望能覆蓋盡量多的已知相關位點的解讀,因此會長期持續更新。不吹不黑,經過多年的積累,目前不管是對疾病的數量、還是解讀的位點,都達到了業內領先的程度。
而優秀的算法可以對解讀服務,提供更好的技術加持;即使對于相同的基因組檢測數據,不同的解讀算法表現也是有差異的。
例如,WeGene 的「藥物指南」部分,核心技術算法的基礎是?HLA?基因和 CYP450 基因家族的分型能力。WeGene 通過自研算法的開發,在這兩者上都實現了技術突破,成為首家通過高通量芯片檢測,即可提供?HLA?等相關基因精確分型的 DTC 檢測公司。
有這類技術加持,WeGene 才能提供超 100+ 具有高證據等級的「藥物指南」解讀。
對于一些有原始數據的朋友來說,在成功接入 WeGene 解讀后,你就可以獲得由我們提供的、近 500 項的基礎解讀報告。
實用的功能太多了,更新菌先舉個例子,可以享受 WeGene 超 50 萬用戶的親緣推斷。
兼容不同友商的數據,進行親緣的基因關系計算,一直是個難點;不過,現在這個問題已經不存在了。
通過 WeGene 的基于機器學習的算法優化,并部署了超高靈活度的批量云計算功能,現在導入數據的用戶,可以和所有 WeGene 超 50 萬用戶進行親緣推斷,并且不用等待!出報告就能看到!
WeGene 曾經幫助過來自 23andMe 的海外被領養的用戶,找到了在國內的家人。現在,通過算法的升級,更多友商的用戶也可以體驗這個功能啦~
當然!
除了基礎的檢測報告,WeGene 還提供了基因「體檢助手」和「保險助手」。
其中,體檢助手能支持通過 APP 掃描上傳常見的體檢數據,并結合基因組數據進行解讀預測,幫您更好的預防疾病發生。
另一方面,「保險助手」最近也進行了更新,結合了重疾險新規規定的 28 項重大疾病,可以綜合判斷您的相關疾病風險,為風險對沖提供決策信息。
當然可以!
這次不光是 WeGene 成為第三方解讀平臺,WeGene 自有的特色「微解讀」板塊,也同樣可以給導入數據的用戶使用。
祖源成分內容不夠看?微解讀里有更豐富的工具包!
官方報告看膩了?微解讀有近 800 個解讀項目!
上面這么多的功能,WeGene 是怎樣通過友商數據導入實現的呢?
首先,成功上傳后,相關數據就會進入我們新開發的解讀系統。
其次,經過一系列復雜的變異分析、質量控制,然后進入我們的擴展數據系統。在這一步,上傳的數據(一般是 60-90 萬原始位點)經過大量的計算后,會變成超 2000 萬的微基因核心數據和擴展數據。
這兩份數據,就是后面一系列的解讀的基礎啦~(還提供擴展數據下載哦)
隨后,我們的各個解讀系統就開始分頭工作了。比如「祖源成分」分析,就會抽取 22 個常染色體上的數據進行分析,得出各個族群的成分比例。
遺傳特征中的「基因身高」,則利用了全基因組上近百萬位點的基因信息,才能得到用戶最優的成年身高估計。
舉個例子,非更新菌本人
總體來說,每個解讀項目,都會有特定的解讀程序,自動化地運行計算,最終匯合成近 500 項的基礎解讀報告。(當然,根據上傳的數據不同,最終報告的數量可能是會有一定區別的)。
在 Chrome 瀏覽器中打開 WeGene 主頁,拉到最底端,選擇「導入高通量芯片數據」,或者戳下面鏈接跳轉復制:
?
?
戳這里跳轉復制鏈接
進入頁面之后,就可以填寫基本信息和上傳數據了(記得要使用原始檢測的核心數據)。
導入成功之后,WeGene 后臺會有幾分鐘的文件校驗時間,如果一切 ok,就可以付費進行解讀啦。
最后,既然是重磅更新,怎么少得了優惠!
目前 199 元即可享受!
復制以下鏈接,打開電腦端 Chrome 瀏覽器購買:
http://www.sofreetech.com/account/import2/
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原因之一可能是,報告解讀對相關研究的覆蓋程度不同造成的區別。
比如,對特定疾病,科學家們已經發現了 100 個相關位點,但如果只利用其中的兩三個位點進行解讀,和用近 100 個位點的報告,肯定是會天差地別的。
舉個例子,「健康風險」板塊的「2 型糖尿病」項目,經過 WeGene 歷年來不斷更新,目前用戶報告解讀的位點高達 213 個。
在上面這類解讀項目里,WeGene 期望能覆蓋盡量多的已知相關位點的解讀,因此會長期持續更新。不吹不黑,經過多年的積累,目前不管是對疾病的數量、還是解讀的位點,都達到了業內領先的程度。
而優秀的算法可以對解讀服務,提供更好的技術加持;即使對于相同的基因組檢測數據,不同的解讀算法表現也是有差異的。
例如,WeGene 的「藥物指南」部分,核心技術算法的基礎是?HLA?基因和 CYP450 基因家族的分型能力。WeGene 通過自研算法的開發,在這兩者上都實現了技術突破,成為首家通過高通量芯片檢測,即可提供?HLA?等相關基因精確分型的 DTC 檢測公司。
有這類技術加持,WeGene 才能提供超 100+ 具有高證據等級的「藥物指南」解讀。
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其中,體檢助手能支持通過 APP 掃描上傳常見的體檢數據,并結合基因組數據進行解讀預測,幫您更好的預防疾病發生。
另一方面,「保險助手」最近也進行了更新,結合了重疾險新規規定的 28 項重大疾病,可以綜合判斷您的相關疾病風險,為風險對沖提供決策信息。
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首先,成功上傳后,相關數據就會進入我們新開發的解讀系統。
其次,經過一系列復雜的變異分析、質量控制,然后進入我們的擴展數據系統。在這一步,上傳的數據(一般是 60-90 萬原始位點)經過大量的計算后,會變成超 2000 萬的微基因核心數據和擴展數據。
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舉個例子,非更新菌本人
總體來說,每個解讀項目,都會有特定的解讀程序,自動化地運行計算,最終匯合成近 500 項的基礎解讀報告。(當然,根據上傳的數據不同,最終報告的數量可能是會有一定區別的)。
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