GeneGnome
GeneGnome es una plataforma auto-alojada de procesamiento genético escrita en Rust y desplegada con Docker Compose. Gestiona la fusión de datos de 23andMe, imputación (Michigan) y cálculo PGS. Incluye almacenamiento cifrado LUKS, eliminación automática tras 24h y generación de VCF en el navegador ví
Ficha actualizada 28 sept 2026, 0:12 · upstream 28 sept 2026, 0:03 · release sin release detectada
Qué es GeneGnome
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
GeneGnome es una plataforma auto-alojada diseñada para procesar datos genéticos provenientes de servicios directos al consumidor (como 23andMe) y servidores de imputación externos (Michigan Imputation Server). Su objetivo principal es permitir la fusión de datos, generación de archivos VCF multi-muestra y cálculo de puntuaciones poligénicas (PGS) en infraestructura controlada por el usuario. El sistema soporta autosomas 1-22 bajo el build GRCh37/hg19 con un modelo de fusión fijo de 51 muestras.
- Fusión local de exportaciones de 23andMe con resultados de imputación sin subir datos genéticos crudos a servidores externos.
- Generación de archivos VCF multi-muestra en el navegador mediante WebAssembly para cumplir requisitos de submisión al servidor de Michigan.
- Cálculo de puntuaciones poligénicas (PGS) y análisis de variantes con almacenamiento cifrado LUKS y eliminación automática tras 24 horas.
- Visualización de métricas de calidad como heterocigosidad, Ti/Tv ratio y distribución de dosis mediante dashboards integrados.
- Procesamiento concurrente de múltiples trabajos genéticos utilizando Tokio en el worker sin límites de concurrencia por defecto.
- Generación de VCF en cliente (WASM) que evita la transferencia de datos genéticos crudos desde el dispositivo del usuario.
- Almacenamiento cifrado LUKS AES-256-XTS con eliminación automática de resultados tras 24 horas y borrado seguro DoD 5220.22-M.
- Arquitectura en Rust (Tokio) que ofrece alto rendimiento, concurrencia nativa y seguridad de memoria.
- Aislamiento de red estricto: componentes internos usan redes Docker `internal: true` sin exposición directa a internet.
- Implementación de Row-Level Security (RLS) en PostgreSQL con roles separados para garantizar aislamiento real de datos.
- Auditoría completa mediante tabla append-only que registra todos los eventos de acceso y procesamiento de datos.
- Requiere sistema operativo Linux para la creación del volumen cifrado LUKS; no soporta Windows o macOS nativamente.
- Necesita R instalado una vez para convertir el panel de referencia inicial a formato SQLite antes del despliegue.
- Soporte limitado actualmente a autosomas 1-22 y build GRCh37/hg19 según documentación oficial.
- Infraestructura mínima recomendada: 4 núcleos CPU, 16GB RAM y 100GB de almacenamiento para el volumen cifrado.
- Actualizaciones de despliegue requieren migración específica de roles en la base de datos tras la separación de roles (ADR 0001).
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Requiere Linux. Crear volumen LUKS con `setup_encrypted_volume.sh` antes de iniciar. Generar secretos con `openssl`. Preparar panel de referencia (~4.7GB) usando R y convertir a SQLite. Usar Docker Compose v2. Configurar red inversa proxy (Traefik/Nginx). Verificar migraciones DB si se actualiza desde versión anterior a la separación de roles.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.