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更新 | WeGene支持更多友商数据导入+解读啦!
大家好!你们的更新菌上线啦~
经过 WeGene 攻城狮的优化奋战,今天为大家带来了重磅更新——现支持各种友商的原始数据导入!
快来康康,你有没有做过以下友商的检测:
没错,以上机构的数据导入,我!们!都!支!持!
如果你一直好奇 WeGene 的解读有什么不同,那就继续往下看~
购买过不同检测机构类似产品的同学,相信会发现,虽然大家都对原始检测数据的准确性有保证,但是检测的报告却可能差别非常大。
原因之一可能是,报告解读对相关研究的覆盖程度不同造成的区别。
比如,对特定疾病,科学家们已经发现了 100 个相关位点,但如果只利用其中的两三个位点进行解读,和用近 100 个位点的报告,肯定是会天差地别的。
举个例子,「健康风险」板块的「2 型糖尿病」项目,经过 WeGene 历年来不断更新,目前用户报告解读的位点高达 213 个。
在上面这类解读项目里,WeGene 期望能覆盖尽量多的已知相关位点的解读,因此会长期持续更新。不吹不黑,经过多年的积累,目前不管是对疾病的数量、还是解读的位点,都达到了业内领先的程度。
而优秀的算法可以对解读服务,提供更好的技术加持;即使对于相同的基因组检测数据,不同的解读算法表现也是有差异的。
例如,WeGene 的「药物指南」部分,核心技术算法的基础是 HLA 基因和 CYP450 基因家族的分型能力。WeGene 通过自研算法的开发,在这两者上都实现了技术突破,成为首家通过高通量芯片检测,即可提供 HLA 等相关基因精确分型的 DTC 检测公司。
有这类技术加持,WeGene 才能提供超 100+ 具有高证据等级的「药物指南」解读。
对于一些有原始数据的朋友来说,在成功接入 WeGene 解读后,你就可以获得由我们提供的、近 500 项的基础解读报告。
实用的功能太多了,更新菌先举个例子,可以享受 WeGene 超 50 万用户的亲缘推断。
兼容不同友商的数据,进行亲缘的基因关系计算,一直是个难点;不过,现在这个问题已经不存在了。
通过 WeGene 的基于机器学习的算法优化,并部署了超高灵活度的批量云计算功能,现在导入数据的用户,可以和所有 WeGene 超 50 万用户进行亲缘推断,并且不用等待!出报告就能看到!
WeGene 曾经帮助过来自 23andMe 的海外被领养的用户,找到了在国内的家人。现在,通过算法的升级,更多友商的用户也可以体验这个功能啦~
当然!
除了基础的检测报告,WeGene 还提供了基因「体检助手」和「保险助手」。
其中,体检助手能支持通过 APP 扫描上传常见的体检数据,并结合基因组数据进行解读预测,帮您更好的预防疾病发生。
另一方面,「保险助手」最近也进行了更新,结合了重疾险新规规定的 28 项重大疾病,可以综合判断您的相关疾病风险,为风险对冲提供决策信息。
当然可以!
这次不光是 WeGene 成为第三方解读平台,WeGene 自有的特色「微解读」板块,也同样可以给导入数据的用户使用。
祖源成分内容不够看?微解读里有更丰富的工具包!
官方报告看腻了?微解读有近 800 个解读项目!
上面这么多的功能,WeGene 是怎样通过友商数据导入实现的呢?
首先,成功上传后,相关数据就会进入我们新开发的解读系统。
其次,经过一系列复杂的变异分析、质量控制,然后进入我们的扩展数据系统。在这一步,上传的数据(一般是 60-90 万原始位点)经过大量的计算后,会变成超 2000 万的微基因核心数据和扩展数据。
这两份数据,就是后面一系列的解读的基础啦~(还提供扩展数据下载哦)
随后,我们的各个解读系统就开始分头工作了。比如「祖源成分」分析,就会抽取 22 个常染色体上的数据进行分析,得出各个族群的成分比例。
遗传特征中的「基因身高」,则利用了全基因组上近百万位点的基因信息,才能得到用户最优的成年身高估计。
举个例子,非更新菌本人
总体来说,每个解读项目,都会有特定的解读程序,自动化地运行计算,最终汇合成近 500 项的基础解读报告。(当然,根据上传的数据不同,最终报告的数量可能是会有一定区别的)。
在 Chrome 浏览器中打开 WeGene 主页,拉到最底端,选择「导入高通量芯片数据」,或者戳下面链接跳转复制:
戳这里跳转复制链接
进入页面之后,就可以填写基本信息和上传数据了(记得要使用原始检测的核心数据)。
导入成功之后,WeGene 后台会有几分钟的文件校验时间,如果一切 ok,就可以付费进行解读啦。
最后,既然是重磅更新,怎么少得了优惠!
目前 199 元即可享受!
复制以下链接,打开电脑端 Chrome 浏览器购买:
https://www.wegene.com/account/import2/
经过 WeGene 攻城狮的优化奋战,今天为大家带来了重磅更新——现支持各种友商的原始数据导入!
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原因之一可能是,报告解读对相关研究的覆盖程度不同造成的区别。
比如,对特定疾病,科学家们已经发现了 100 个相关位点,但如果只利用其中的两三个位点进行解读,和用近 100 个位点的报告,肯定是会天差地别的。
举个例子,「健康风险」板块的「2 型糖尿病」项目,经过 WeGene 历年来不断更新,目前用户报告解读的位点高达 213 个。
在上面这类解读项目里,WeGene 期望能覆盖尽量多的已知相关位点的解读,因此会长期持续更新。不吹不黑,经过多年的积累,目前不管是对疾病的数量、还是解读的位点,都达到了业内领先的程度。
而优秀的算法可以对解读服务,提供更好的技术加持;即使对于相同的基因组检测数据,不同的解读算法表现也是有差异的。
例如,WeGene 的「药物指南」部分,核心技术算法的基础是 HLA 基因和 CYP450 基因家族的分型能力。WeGene 通过自研算法的开发,在这两者上都实现了技术突破,成为首家通过高通量芯片检测,即可提供 HLA 等相关基因精确分型的 DTC 检测公司。
有这类技术加持,WeGene 才能提供超 100+ 具有高证据等级的「药物指南」解读。
对于一些有原始数据的朋友来说,在成功接入 WeGene 解读后,你就可以获得由我们提供的、近 500 项的基础解读报告。
实用的功能太多了,更新菌先举个例子,可以享受 WeGene 超 50 万用户的亲缘推断。
兼容不同友商的数据,进行亲缘的基因关系计算,一直是个难点;不过,现在这个问题已经不存在了。
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其中,体检助手能支持通过 APP 扫描上传常见的体检数据,并结合基因组数据进行解读预测,帮您更好的预防疾病发生。
另一方面,「保险助手」最近也进行了更新,结合了重疾险新规规定的 28 项重大疾病,可以综合判断您的相关疾病风险,为风险对冲提供决策信息。
当然可以!
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上面这么多的功能,WeGene 是怎样通过友商数据导入实现的呢?
首先,成功上传后,相关数据就会进入我们新开发的解读系统。
其次,经过一系列复杂的变异分析、质量控制,然后进入我们的扩展数据系统。在这一步,上传的数据(一般是 60-90 万原始位点)经过大量的计算后,会变成超 2000 万的微基因核心数据和扩展数据。
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随后,我们的各个解读系统就开始分头工作了。比如「祖源成分」分析,就会抽取 22 个常染色体上的数据进行分析,得出各个族群的成分比例。
遗传特征中的「基因身高」,则利用了全基因组上近百万位点的基因信息,才能得到用户最优的成年身高估计。
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总体来说,每个解读项目,都会有特定的解读程序,自动化地运行计算,最终汇合成近 500 项的基础解读报告。(当然,根据上传的数据不同,最终报告的数量可能是会有一定区别的)。
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