本文主要是介绍基因测序、生物信息分析平台工作站硬件配置推荐2020,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
(一)了解生物信息学
生物信息学(Bioinformatics)利用应用数学、信息学、统计学和计算机科学的方法研究生物学的问题。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据,其研究工具是计算机,研究方法包括对生物学数据的搜索(收集和筛选)、处理(编辑、整理、管理和显示)及利用(计算、模拟)。
生物信息学典型工作流程
这个过程是由一系列链接的步骤组成,这些步骤将原始输入(测序原始数据RAW)转换为有意义或可解释的输出,例如,高通量测序NGS数据而生成的fastq文件。然后用于基因组序列分析的特定功能方面的特定工具执行。根据执行的分析类型,工作流可以具有可变数量的步骤,因此可以是简单的或复杂的。
生物信息学主要研究方向:DNA/RNA/蛋白质测序,序列比对,基因发现,基因组组装,药物设计,药物发现,蛋白质结构比对和预测,通过使用计算密集型技术(用于模式识别,数据挖掘,机器学习算法和可视化)来加深对生物过程的理解。因此需要配备先进的计算设备和丰富专业的分析软件
(二)生物信息学分析的计算特点
如何选购一个理想的图形工作站硬件配置,可能很多人思考过:
什么是用于生物信息学和计算生物学研究的最佳PC/工作站?
用于生物信息学分析的服务器配置
全基因组序列分析实验室的硬件配置
高通量序列分析服务器有什么要求
下一代测序数据分析硬件配置推荐
用于分析NGS宏基因组学数据的计算机配置?
2.1 生物信息分析的计算特点
生物信息数据分析涉及到基因组学、转录组学、蛋白质组学、宏基因组学、代谢物组学等,下图是全基因组数据分析流程
生物信息学数据分析所涉及的计算主要是De novo的序列组装计算(Assembly)、重测序过程中的序列/映射比对计算(Mapping)
序列组装计算分析:
如果要进行从头组装(例如Velvet),假设一个人的全基因组测序数据,采用二代测序的方法,人的基因组3G,10倍数据30G,那么这30G的碱基,在切成更小的kmer,假设数据增加到了100G,还不算存储序列的一些其他信息,序列拼接的时候必须一次将所有数据同时存入内存,如果内存达不到100G,拼接根本无法完成。
因此,对于大型基因组装而言,需要的硬件资源特别多,不仅cpu要有足够的计算能力,内存在150G以上,但是如细菌基因组,数据集和基因组数据量不太大,内存128GB足够了
序列比对计算分析:
对于使用BWA/Bowtie等程序进行映射读取,对内存RAM要求不高(例如32GB即可),但CPU内核数量(及其频率)将决定计算过程需要多长时间。如果要进行大量对齐和比对(例如使用BWA),那么拥有大量CPU核心比拥有大量内存更为重要。
当然配置规格取决于您的预算和计划进行的分析类型。
RNASeq中计算量较大的就是比对步骤了,而比对往往只需要一次就可以! 一般32核CPU+64GB RAM硬件配置,可以满足对基因组/转录组/虹基因组分析的标准映射(maping)以及下游分析。
为了使NGS(下一代测序)分析的工作负荷最大化,硬件配置三个关键瓶颈:可用的CPU核数、内存容量以及I/O带宽
2.2 生信分析对硬件配置要求
如何处理454和Illumina数据? 全基因组装配/组装?序列拼接?映射读取到参考基因组?
(1)需要多少存储空间才能保持数据实时读取(硬盘容量)?
开发下一代测序(高通量测序)的临床应用的瓶颈是存储和分析所生成的大量数据。应用程序多种多样,但共同的主题在计算和分析上具有挑战性。
(2)要分析的每个文件有多大(RAM容量,硬盘读写速度)?
(3)要使用的软件准备好使用多处理器运行时间是否有要求(CPU核数)?
配置参考:
(1)基于基因组计划的大小
NO | 基因组计划 | 配置参考 |
1 | 细菌(最高10MB) | 32GB RAM,8个以上内核,10Gb磁盘空间 |
2 | 昆虫(高达500MB) | 128GB RAM,16个以上内核,1Tb磁盘空间 |
3 | 禽类/小型植物基因组(最大1GB) | 256GB RAM,32个以上内核,1TB磁盘空间 |
4 | 哺乳动物基因组(最大3GB) | 512GBBb RAM,32个以上内核,3TB磁盘空间 |
5 | 植物基因组(高达30GB) | 1TB RAM,64 +核,10Tb磁盘空间 |
(2)基于课题组研究人员数量
NO | 课题组 | 配置参考 |
1 | 单人 | 16核+64G~256GB+ 8TB硬盘 |
2 | 1到5人课题组 | 64核+512GB内存+64TB硬盘 |
3 | 5人以上的课题组 | 100核以上+1TB内存+海量并行存储 |
(三)生物信息学分析的硬件配置推荐
NO | 品牌与型号 | 配置规格 | 价格 | 备注 |
1 | H380 150128-10TA | 8核5.0GHz /128GB DDR4 /QuaroP620 /1.9TB SSD系统盘 +10TB SATA企业级/塔式(750w)/23寸-高清图显 | 35000 |
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2 | AX400 142256-12TA | 18核4.2GHz / 256GB DDR4 /QuaroP620 /1.9TB SSD系统盘 +12TB SATA企业级/塔式(750w)/23寸-高清图显 | 58500 |
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3 | EX630i 226256-20TA | 2颗Xeon 金5218R处理器(40核2.6GHz )/ 256GB DDR4 /QuaroP620 /1.9TB SSD系统盘+20TB SATA企业级/塔式(865w)/23寸-高清图显 | 69990 |
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4 | EX630i 228384-20TA | 2颗Xeon 金6230R处理器(52核2.8GHz )/ 384GB DDR4 /QuaroP620 /3.84TB SSD系统盘+20TB SATA企业级/塔式(865w)/23寸-高清图显 | 98000 |
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5 | Alpha730i 427512-42TA | 4颗Xeon 金5218处理器(72核2.7GHz )/ 512GB DDR4 /QuaroP1000 /3.84TB SSD系统盘 +42TB并行存储/塔式(1400w冗余)/27"-4K图显 | 165000 |
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6 | Alpha730i 428512-70TA | 4颗Xeon 金6230处理器(80核2.8GHz )/ 512GB DDR4 /QuaroP1000 /1.92TB SSD系统盘 +1TB高速缓存/70TB并行存储/塔式(1400w冗余)/27"-4K图显 | 199990 |
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7 | Alpha730i 432768-84TB | 4颗Xeon 金6248处理器(80核3.2GHz )/ 768GB DDR4 /QuaroP1000 /1.92TB SSD系统盘 +2TB高速缓存/84TB并行存储/塔式(1400w冗余)/27"-4K图显 | 279000 |
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8 | Alpha730i 431768-84TB | 4颗Xeon 白金8260处理器(96核3.1GHz )/ 768GB DDR4 /QuaroP2000 /3.84TB SSD系统盘 +2TB高速缓存/98TB并行存储/塔式(1400w冗余)/27"-4K图显 | 330000 |
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9 | Alpha730i 4341T-112TB | 4颗Xeon 白金8270处理器(104核3.4GHz )/ 1TB DDR4 /QuaroP2000 /3.84TB SSD系统盘 +4TB高速缓存/112TB并行存储/塔式(1400w冗余)/27"-4K图显 | 428000 |
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10 | Alpha730i 4332T-112TB | 4颗Xeon 白金8280处理器(112核3.3GHz )/ 1.5TB DDR4 /QuaroP2000 /3.84TB SSD系统盘 +4TB高速缓存/112TB并行存储/塔式(1400w冗余)/27"-4K图显 | 585000 |
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