[White Paper] Optimized Workflows in the Life Sciences

Optimized Workflows: Towards Reproducible, Extensible and Scalable Bioinformatics Pipelines

Enthought Life Sciences | Bioinformatics Pipelines White Paper

A bioinformatics pipeline is an analysis workflow that takes input data files in unprocessed raw form through a series of transformations to produce output data in a human-interpretable form.

A bioinformatics pipeline evolves through five phases. Pipeline bioinformaticians first seek to collect and explore the essential components, including raw data, tools, and  references (Conception Phase). Then, they automate the analysis steps and investigate pipeline results (Survival Phase). Once satisfied, they move on to seek reproducibility and robustness (Stability Phase), extensibility (Success Phase), and finally scalability (Significance Phase).

Where are you in the development of the optimized bioinformatics pipeline?

To learn more, download the "Optimized Workflows: Towards Reproducible, Extensible and Scalable Bioinformatics Pipelines" white paper brought to you by the Enthought Life Sciences Solutions Group, and explore:

  • The five phases of bioinformatics pipelines and how to get to the next level
  • The implications for labs in a competitive marketplace
  • Real examples of challenges and solutions for each phase, related to: exploring protein reference databases, automating pipeline results visualization, improving a transcriptome analysis pipeline, transforming a metagenome pipelines framework, and handling memory exhaustion when scaling


Questions or interested in a free 30-minute consultation? Contact info@enthought.com to discuss how Enthought can help transform what’s possible in your R&D lab.

Download White Paper


Share this article:

Related Content

R&D イノベーションサミット2024「研究開発におけるAIの大規模活用に向けて – デジタル環境で勝ち残る研究開発組織への変革」開催レポート

去る2024年5月30日に、近年注目のAIの大規模活用をテーマに、エンソート主催のプライベートイベントがミッドタウン日比谷6FのBASE Qで開催されました。

Read More

科学研究開発における小規模データの最大活用

多くの伝統的なイノベーション主導の組織では、科学データは特定の短期的な研究質問に答えるために生成され、その後は知的財産を保護するためにアーカイブされます。しかし、将来的にデータを再利用して他の関連する質問に活用することにはあまり注意が払われません。

Read More

科学研究開発リーダーが知っておくべき AI 概念トップ 10

近年のAIのダイナミックな環境で、R&Dリーダーや科学者が、企業の将来を見据えたデータ戦略をより効果的に開発し、画期的な発見に向けて先導していくためには、重要なAIの概念を理解することが不可欠です。

Read More

科学における大規模言語モデルの重要性

OpenAIのChatGPTやGoogleのBardなど、大規模言語モデル(LLM)は自然言語で人と対話する能力において著しい進歩を遂げました。 ユーザーが言葉で要望を入力すれば、LLMは「理解」し、適切な回答を返してくれます。

Read More

ライフサイエンス分野におけるデジタル化拡大の課題

研究開発におけるイノベーションの規模拡大は、ラボか…

Read More

ITは科学の成功にいかに寄与するか

科学と工学の分野においてAIと機械学習の重要性が高まるなか、企業が革新的であるためには、研究開発部門とIT部門のリーダーシップが上手く連携を取ることが重要になっています。予算やポリシー、ベンダー選択が不適切だと、重要な研究プログラムが不必要に阻害されることがあります。また反対に、「なんでもあり」という姿勢が貴重なリソースを浪費したり、組織を新たなセキュリティ上の脅威にさらしたりすることもあります。

Read More

Top 5 Takeaways from the American Chemical Society (ACS) 2023 Fall Meeting: R&D Data, Generative AI and More

By Mike Heiber, Ph.D., Di…

Read More

Life Sciences Labs Optimize with New Digital Technologies and Upskilling

Labs are resetting the tr…

Read More

Real Scientists Make Their Own Tools

There’s a long history of…

Read More

From Data to Discovery: Exploring the Potential of Generative Models in Materials Informatics Solutions

Generative models can be used in many more areas than just language generation, with one particularly promising area: molecule generation for chemical product development.

Read More