™ DE RITMO

Conjunto de software de perfil de DNA que determina o número de contribuidores em uma amostra de DNA com 98% de precisão.

As misturas do ADN com mais de dois contribuintes podem ser difíceis para que os laboratórios interpretem. Pode ser ainda mais desafiador com o software tradicional para determinar quantas pessoas contribuíram para uma amostra de DNA.

Através da avaliação probabilística patenteada para estimativa de contribuinte (Pace™), desenvolvida pela Syracuse University, a nichevision tem como objetivo resolver esses problemas.

O PACE™ serve como um plug-in para as suítes de software de perfil de DNA. Usando o aprendizado de máquina, uma forma de inteligência artificial, o PACE™ fornece o número de até quatro colaboradores em uma amostra de DNA com precisão de 98%. PACE™ pode classificar misturas em menos de um segundo usando um laptop padrão ou computador desktop-em comparação com o típico nove horas que leva através de métodos atuais.

PACE™ está melhorando a interpretação da mistura do ADN e ajustando tendências para a indústria inteira da análise do ADN. Este método baseado em aprendizado de máquina superou um perito humano em 6% em uma amostra de três pessoas e 20% em uma amostra de quatro pessoas. (Resultados de pesquisa apresentados em Ciência forense internacional: genética ). No geral, os pesquisadores acreditam que o PACE™ é representativo do futuro na forma como o DNA é analisado.

Incorporando tecnologia inovadora em software de análise de DNA, PACE™ está fornecendo resultados rápidos e precisos de difícil de ler amostras, em última análise, economizando tempo e dinheiro laboratórios.

Faça o download do nosso folheto Pace  Faça o download do nosso folheto Pace  Faça o download do nosso folheto Pace  Faça o download do nosso folheto Pace para mais detalhes e programe uma demonstração desta excitante tecnologia no seu laboratório com as suas amostras.

O PACE™ executa as seguintes funções:

  • Constrói modelos de classificação usando vetores de feição contendo qualquer tipo de dados numéricos, nominais, binários ou baseados em caracteres, que podem ser integrados em fluxos de trabalho forense baseados em sequências de DNA
  • Aprende modelos preditivos através de um algoritmo de aprendizado de máquina baseado no tamanho, qualidade e características dos dados de treinamento associados
  • Importações de dados de genética e software de análise de DNA
  • Pré-processos exportados dados de fragmento, incluindo a aplicação de filtros gaguejar e um limiar analítico
  • Dimensiona e seleciona categorias de dados, como altura máxima e contagem de alelo por Locus

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