PACE™

Suite de software de perfilado de ADN que determina el número de contribuyentes en una muestra de ADN con una precisión del 98%.

Las mezclas de ADN con más de dos contribuyentes pueden ser difíciles de interpretar para los laboratorios. Puede ser aún más desafiante con el software tradicional para determinar cuántas personas contribuyeron a una muestra de ADN.

A través de la evaluación Probabilistic patentada para la estimación del colaborador (Pace™), desarrollada por la Universidad de Siracusa, nichevision tiene como objetivo resolver estos problemas.

PACE™ sirve como plug-in para las suites de software de perfilado de ADN. Mediante el aprendizaje automático, una forma de inteligencia artificial, PACE™ proporciona el número de hasta cuatro contribuyentes en una muestra de ADN con una precisión del 98%. PACE™ puede clasificar las mezclas en menos de un segundo utilizando un ordenador portátil o de sobremesa estándar, en comparación con las nueve horas típicas que toma a través de los métodos actuales.

PACE™ está mejorando la interpretación de la mezcla de ADN y estableciendo tendencias para toda la industria de análisis de ADN. Este método basado en el aprendizaje automático superó a un experto humano un 6% en una muestra de tres personas y un 20% en una muestra de cuatro personas. (Hallazgos de investigación presentados en Ciencia forense internacional: genética ). En general, los investigadores creen que PACE™ es representativo del futuro en la forma en que se analiza el ADN.

Incorporando tecnología innovadora en el software de análisis de ADN, PACE™ está proporcionando resultados rápidos y precisos de muestras difíciles de leer, en última instancia, ahorrando tiempo y dinero a los laboratorios.

Descargue nuestro folleto de Pace  Descargue nuestro folleto de Pace  Descargue nuestro folleto de Pace  Descargue nuestro folleto de Pace para obtener más detalles y programe una demostración de esta emocionante tecnología en su laboratorio con sus muestras.

PACE™ realiza las siguientes funciones:

  • Construye modelos de clasificación utilizando vectores de entidades que contienen cualquier tipo de datos numéricos, nominales, binarios o basados en caracteres, que luego se pueden integrar en flujos de trabajo forenses basados en secuencias de ADN
  • Aprende modelos predictivos a través de un algoritmo de aprendizaje automático basado en el tamaño, la calidad y las características de los datos de entrenamiento asociados
  • Importa datos de genética y software de análisis de ADN
  • Preprocesa los datos de fragmentos exportados, incluida la aplicación de filtros de tartamudeo y un umbral analítico
  • Escala y selecciona categorías de datos, como la altura de pico y el número de alelo por locus

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