基因測(cè)序、生物信息分析平臺(tái)工作站硬件配置推薦2020

基因測(cè)序、生物信息分析平臺(tái)工作站硬件配置推薦2021v3

（一）了解生物信息學(xué)
 


生物信息學(xué)（Bioinformatics）利用應(yīng)用數(shù)學(xué)、信息學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的方法研究生物學(xué)的問題。生物信息學(xué)的研究材料和結(jié)果就是各種各樣的生物學(xué)數(shù)據(jù)，其研究工具是計(jì)算機(jī)，研究方法包括對(duì)生物學(xué)數(shù)據(jù)的搜索（收集和篩選）、處理（編輯、整理、管理和顯示）及利用（計(jì)算、模擬）。

生物信息學(xué)典型工作流程


 
這個(gè)過程是由一系列鏈接的步驟組成，這些步驟將原始輸入（測(cè)序原始數(shù)據(jù)RAW）轉(zhuǎn)換為有意義或可解釋的輸出，例如，高通量測(cè)序NGS數(shù)據(jù)而生成的fastq文件。然后用于基因組序列分析的特定功能方面的特定工具執(zhí)行。根據(jù)執(zhí)行的分析類型，工作流可以具有可變數(shù)量的步驟，因此可以是簡(jiǎn)單的或復(fù)雜的。


生物信息學(xué)主要研究方向：DNA/RNA/蛋白質(zhì)測(cè)序，序列比對(duì)，基因發(fā)現(xiàn)，基因組組裝，藥物設(shè)計(jì)，藥物發(fā)現(xiàn)，蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)比對(duì)和預(yù)測(cè)，通過使用計(jì)算密集型技術(shù)（用于模式識(shí)別，數(shù)據(jù)挖掘，機(jī)器學(xué)習(xí)算法和可視化）來加深對(duì)生物過程的理解。因此需要配備先進(jìn)的計(jì)算設(shè)備和豐富專業(yè)的分析軟件

（二）生物信息學(xué)分析的計(jì)算特點(diǎn)

如何選購(gòu)一個(gè)理想的圖形工作站硬件配置，可能很多人思考過：
什么是用于生物信息學(xué)和計(jì)算生物學(xué)研究的最佳PC/工作站？
用于生物信息學(xué)分析的服務(wù)器配置
全基因組序列分析實(shí)驗(yàn)室的硬件配置
高通量序列分析服務(wù)器有什么要求
下一代測(cè)序數(shù)據(jù)分析硬件配置推薦
用于分析NGS宏基因組學(xué)數(shù)據(jù)的計(jì)算機(jī)配置？

2.1 生物信息分析的計(jì)算特點(diǎn)

生物信息數(shù)據(jù)分析涉及到基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)、宏基因組學(xué)、代謝物組學(xué)等，下圖是全基因組數(shù)據(jù)分析流程



生物信息學(xué)數(shù)據(jù)分析所涉及的計(jì)算主要是

（1）重測(cè)序過程中的序列/映射比對(duì)計(jì)算（Mapping）

對(duì)于使用BWA/Bowtie等程序進(jìn)行映射讀取，對(duì)內(nèi)存RAM要求不高（例如32GB即可），但CPU內(nèi)核數(shù)量（及其頻率）將決定計(jì)算過程需要多長(zhǎng)時(shí)間。如果要進(jìn)行大量對(duì)齊和比對(duì)（例如使用BWA），那么擁有大量CPU核心比擁有大量?jī)?nèi)存更為重要。
當(dāng)然配置規(guī)格取決于您的預(yù)算和計(jì)劃進(jìn)行的分析類型。
RNASeq中計(jì)算量較大的就是比對(duì)步驟了，而比對(duì)往往只需要一次就可以！ 一般32核CPU+64GB RAM硬件配置，可以滿足對(duì)基因組/轉(zhuǎn)錄組/虹基因組分析的標(biāo)準(zhǔn)映射（maping）以及下游分析。

（2）從頭測(cè)序De novo的序列組裝計(jì)算（Assembly）
如果要進(jìn)行從頭組裝（例如Velvet），假設(shè)一個(gè)人的全基因組測(cè)序數(shù)據(jù)，采用二代測(cè)序的方法，人的基因組3G，10倍數(shù)據(jù)30G，那么這30G的堿基，在切成更小的kmer，假設(shè)數(shù)據(jù)增加到了100G，還不算存儲(chǔ)序列的一些其他信息，序列拼接的時(shí)候必須一次將所有數(shù)據(jù)同時(shí)存入內(nèi)存，如果內(nèi)存達(dá)不到100G，拼接根本無法完成。
因此，對(duì)于大型基因組裝而言，需要的硬件資源特別多，不緊cpu要有足夠的計(jì)算能力，內(nèi)存在150G以上，但是如細(xì)菌基因組，數(shù)據(jù)集和基因組數(shù)據(jù)量不太大，內(nèi)存128GB足夠了

為了使NGS（下一代測(cè)序）分析的工作負(fù)荷最大化，硬件配置三個(gè)關(guān)鍵瓶頸：可用的CPU核數(shù)、內(nèi)存容量以及I/O帶寬

2.2 生信分析對(duì)硬件配置要求

如何處理454和Illumina數(shù)據(jù)？ 全基因組裝配/組裝？序列拼接？映射讀取到參考基因組？
（1）需要多少存儲(chǔ)空間才能保持?jǐn)?shù)據(jù)實(shí)時(shí)讀?。ㄓ脖P容量）？
開發(fā)下一代測(cè)序（高通量測(cè)序）的臨床應(yīng)用的瓶頸是存儲(chǔ)和分析所生成的大量數(shù)據(jù)。應(yīng)用程序多種多樣，但共同的主題在計(jì)算和分析上具有挑戰(zhàn)性。
（2）要分析的每個(gè)文件有多大（RAM容量，硬盤讀寫速度）？
（3）要使用的軟件準(zhǔn)備好使用多處理器運(yùn)行時(shí)間是否有要求（CPU核數(shù)）？

配置參考：
（1）基于基因組計(jì)劃的大小

（2）基于課題組研究人員數(shù)量

（三）生物信息學(xué)分析的硬件配置推薦

上述所有配置，代表最新硬件架構(gòu)，同時(shí)保證是最完美，最快，如有不符，可直接退貨

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