GenoGra a SMAU Milano 2025: un nuovo approccio all’analisi genomica basata su grafi

GenoGra, startup innovativa nel campo della genomica computazionale, partecipa per la prima volta a SMAU Milano, presentando la propria tecnologia proprietaria di analisi genomica basata su grafi (pangenoma).

La piattaforma introduce un nuovo standard nell’analisi genomica secondaria, segnando un vero cambio di paradigma. Offre performance elevate, maggiore accuratezza e una user experience semplificata, con risultati più precisi e immediatamente utilizzabili in tempi significativamente ridotti, giorni anziché settimane.

La piattaforma nasce per affrontare uno dei nodi cruciali della genomica computazionale: la difficoltà di ottenere analisi genomiche precise, rapide e flessibili dalle pipeline esistenti. Oggi molte organizzazioni faticano a passare dal dato grezzo di sequenza al referto interpretabile. Le pipeline classiche richiedono competenze bioinformatiche avanzate, tempi computazionali lunghi e rischiano di perdere varianti importanti, poiché si basano su un unico genoma di riferimento.

La tecnologia sviluppata da GenoGra è progettata per essere scalabile e accessibile, supportando applicazioni in ambito human e non-human.
Il target principale comprende bioinformatici operanti in centri di ricerca, università, aziende biotech, ospedali e organizzazioni attive nella genomica non umana.

Attualmente, GenoGra sta portando avanti progetti di con università, centri di ricerca, ospedali e aziende dei settori farmaceutico, biotech, food ed energy, con l’obiettivo di consolidare la validazione esterna e favorire una più ampia penetrazione di mercato.

Per maggiori informazioni o richieste media:
s.leo@genogra.com
www.genogra.com

GenoGra è una startup B2B che ha sviluppato la prima piattaforma di analisi pan-genomica per ottimizzare i processi di analisi genomica secondaria.
Nata dall’incontro tra competenze in bioinformatica, data science e high computing performance, GenoGra mira a rendere la genomica più efficiente e d’impatto per la ricerca e l’industria, trasformando la complessità dei dati in conoscenza utile e azionabile.