CiCryptgen proporciona una nueva generación de software de datos genómicos basado en blockchain. La cadena de genes es una base de datos de blockchain dedicada dedicada a almacenar datos genómicos, y la única moneda para las transacciones dentro de la cadena de genes (aquellos que desean compartir información) serán tokens de ADN.

Destacados del proyecto

CiCryptgen es un pilar del mercado de datos genómicos, construido específicamente para el desarrollo de laboratorios industriales/farmacéuticos, centros de investigación y universidades. La cadena de genes CiCryptgen es una cadena de bloques (un libro mayor encriptado y codificado) utilizado para mediar la búsqueda, almacenamiento, compartir, comprar y vender datos genómicos. Esta es una red privada, que significa que para participar, debe unirse a nuestra comunidad, mejorando así la seguridad y la privacidad de nuestros datos genéticos en la red global.

Los tokens de ADN son métodos de intercambio de datos en nuestra plataforma. El uso de nuestros propios tokens de ADN puede facilitar las transacciones de datos transfronterizos, mientras ayuda a evitar dificultades para reflejar cambios en las monedas locales de todo el mundo. Se puede comprar y vender en muchos intercambios públicos y está fácilmente disponible. También proporcionaremos una forma de comprar tokens en nuestro sitio web pronto.

escenarios de aplicación

Las cadenas de genes están diseñadas para conectar a las personas que desean proteger, compartir y vender sus datos genómicos a los usuarios profesionales de datos genómicos; Investigación y desarrollo de productos farmacéuticos, centros médicos, empresas académicas y de secuenciación institucionales.
Esta es la primera plataforma basada en blockchain diseñada para tener en cuenta a todos los miembros del ecosistema de datos genómicos. Está diseñado para garantizar que grandes cantidades de datos se compartan, buscan, compran y revendan. Los usuarios disfrutarán de la seguridad integral de archivos, la publicación ilimitada y la búsqueda de conjuntos de datos; metadatos, indexación, variantes únicas, calidad y genotipos. 

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