EncrypGen proporciona software de datos genómicos de próxima generación basado en blockchain. GeneChain es una base de datos de cadena de bloques dedicada al almacenamiento de datos genómicos, y la única moneda para las transacciones dentro de GeneChain (aquellos que deseen compartir información) serán tokens de ADN.

Puntos destacados del proyecto

Genechain de EncrypGen es la columna vertebral de un mercado de datos genómicos, diseñado específicamente para el desarrollo de laboratorios industriales/farmacéuticos, centros de investigación y universidades. La cadena de genes EncrypGen es una cadena de bloques (un libro de contabilidad encriptado) que media en la búsqueda, el almacenamiento, el intercambio y la compra y venta de datos genómicos. Esta es una red privada, lo que significa que para participar, uno debe unirse a nuestra comunidad, mejorando la seguridad y privacidad de nuestros datos genéticos en una red global.

Los tokens de ADN son el método de intercambio de datos en nuestra plataforma. El uso de nuestro propio token de ADN facilita las transacciones de datos transfronterizas al mismo tiempo que ayuda a evitar la dificultad de reflejar los cambios en los tipos de cambio de la moneda local en todo el mundo. Se puede comprar y vender en muchos intercambios públicos y está fácilmente disponible. Pronto también ofreceremos un método para comprar tokens en nuestro sitio web.

Escenario de aplicación

Genelink tiene como objetivo conectar a las personas que deseen proteger, compartir y potencialmente vender sus datos desgenómicos con usuarios profesionales de datos genómicos: farmacéuticas de I+D, centros médicos, académicos institucionales y empresas de secuenciación.
Esta es la primera plataforma basada en blockchain diseñada teniendo en cuenta a todos los miembros del ecosistema de datos genómicos. Está diseñado para garantizar que se compartan, busquen, compren y revendan grandes cantidades de datos. Los usuarios disfrutarán de total seguridad de archivos, publicación y búsqueda ilimitadas de conjuntos de datos, metadatos, índices, variantes únicas, calidad y genotipos.

Enlaces relacionados:

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