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Scalability and cost-effectiveness analysis of whole genome-wide association studies on Google Cloud Platform and Amazon Web Services.
Journal of the American Medical Informatics Association ( IF 4.7 ) Pub Date : 2020-07-27 , DOI: 10.1093/jamia/ocaa068 Inès Krissaane , Carlos De Niz , Alba Gutiérrez-Sacristán , Gabor Korodi , Nneka Ede , Ranjay Kumar , Jessica Lyons , Arjun Manrai , Chirag Patel , Isaac Kohane , Paul Avillach
Journal of the American Medical Informatics Association ( IF 4.7 ) Pub Date : 2020-07-27 , DOI: 10.1093/jamia/ocaa068 Inès Krissaane , Carlos De Niz , Alba Gutiérrez-Sacristán , Gabor Korodi , Nneka Ede , Ranjay Kumar , Jessica Lyons , Arjun Manrai , Chirag Patel , Isaac Kohane , Paul Avillach
Advancements in human genomics have generated a surge of available data, fueling the growth and accessibility of databases for more comprehensive, in-depth genetic studies.
中文翻译：
在Google Cloud Platform和Amazon Web Services上进行全基因组关联研究的可扩展性和成本效益分析。
人类基因组学的进步催生了大量可用数据，推动了数据库的发展和可访问性，以进行更全面，更深入的遗传研究。
更新日期：2020-09-30
中文翻译：
在Google Cloud Platform和Amazon Web Services上进行全基因组关联研究的可扩展性和成本效益分析。
人类基因组学的进步催生了大量可用数据，推动了数据库的发展和可访问性，以进行更全面，更深入的遗传研究。
京公网安备 11010802027423号