JADBio

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O JADBio oferece aos cientistas de vida um espaço de trabalho AutoML sem código para descoberta de biomarcadores em conjuntos de dados multi-ómicos. Você faz upload de arquivos CSV ou delimitados curados, escolhe um resultado preditivo como estado da doença ou tempo até o evento, e a plataforma executa seleção de características, treinamento de modelos e interpretação sem escrever Python ou R. Ele lida com dados de genómica, transcriptoma, proteoma, metaboloma, fenótipo clínico e imagens em um único projeto.

As ferramentas AutoML de uso geral tratam tabelas de biologia como qualquer outra planilha. O JADBio é construído em torno de análise de sobrevivência, classificação de biomarcadores e combinações multi-ómicas que equipes farmacêuticas e acadêmicas realmente publicam. A compensação é um foco de domínio mais estreito e preços empresariais assim que você sai do nível gratuito Basic, mas você obtém relatórios de características interpretáveis em vez de uma pontuação de caixa-preta.

Pesquisadores de oncologia, bioinformáticos e equipes de P&D de biotecnologia usam o JADBio para descoberta precoce de biomarcadores, classificação de subtipos de doenças, sinais de reposicionamento de medicamentos e monitoramento de ensaios clínicos. A interface gráfica é executada no navegador, uma API REST está disponível em planos pagos Team, e o produto também está listado na AWS Marketplace para equipes que implantam dentro da AWS.

Recursos Principais:
  1. Carregue conjuntos de dados multi-omics em CSV de até 50 MB no plano gratuito Basic

  2. Execute classificação, regressão e análise de sobrevivência com seleção automática de características

  3. Interprete modelos com curvas ROC, matrizes de confusão e gráficos de importância de características

  4. Comece gratuitamente no plano Basic com 3 projetos e 1 exportação de modelo incluída

  5. Escalone para planos Team a partir de $2.199 por mês faturado anualmente para 5+ assentos com acesso à API

Pros:
  1. Projetado especificamente para fluxos de trabalho de biomarcadores multi-omics em vez de AutoML genérico de tabelas

  2. O plano gratuito Basic inclui funcionalidade completa para que pesquisadores possam testar antes de comprar assentos

  3. Análise de sobrevivência, trabalhos em lote e acesso à API estão disponíveis assim que você sai do Basic

Cons:
  1. O preço do plano Team começa em $2.199 por mês faturado anualmente, o que é elevado para acadêmicos independentes

  2. Carregamentos no plano gratuito Basic têm limite de 50 MB e restringem a três projetos e uma exportação de modelo

Perguntas frequentes:

O JADBio é gratuito?

Sim, o JADBio oferece um plano Básico gratuito com funcionalidade completa para uma estação de trabalho. Os planos pagos Team e Business Pro incluem mais estações, análise de sobrevivência, acesso à API e limites de CPU mais altos.

Quais tipos de dados o JADBio suporta?

O JADBio analisa dados multiômicos, incluindo genômica, transcriptoma, metagenoma, proteoma, metaboloma, fenótipo ou dados clínicos, além de imagens. É possível combinar essas modalidades em um único projeto de análise.

O JADBio exige conhecimentos de programação?

Não, o JADBio é uma plataforma AutoML sem código voltada para cientistas da vida. Você faz upload de um conjunto de dados curado, seleciona o resultado a ser previsto e a interface gráfica cuida do treinamento e relatórios dos modelos.

Qual é o custo do plano Team do JADBio?

O JADBio lista o preço do plano Team em $2.199 por equipe por mês quando faturado anualmente para equipes de cinco ou mais membros. Equipes menores podem entrar em contato com o JADBio para preços personalizados do plano Team na página de preços.

O JADBio está disponível na AWS Marketplace?

Sim, o JADBio está disponível na AWS Marketplace para equipes que desejam implantar a plataforma AutoML dentro da AWS. Tanto a página inicial quanto a página de preços incluem links para a listagem na AWS Marketplace.

Categoria:

Preços:

Freemium

Tags:

Multi-Omics Analysis
No-Code AutoML
Life Sciences
Feature Selection
Drug Discovery
AWS Marketplace
Machine Learning
Precision Health

Tecnologia utilizada:

WordPress
Angular
Amazon Web Services
Google Cloud
Python
PHP
Bootstrap
GitHub

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By Rishit