基因測序、生物信息分析平臺工作站硬件配置推薦2020

基因測序、生物信息分析平臺工作站硬件配置推薦2021v3

（一）了解生物信息學
 


生物信息學（Bioinformatics）利用應用數學、信息學、統計學和計算機科學的方法研究生物學的問題。生物信息學的研究材料和結果就是各種各樣的生物學數據，其研究工具是計算機，研究方法包括對生物學數據的搜索（收集和篩選）、處理（編輯、整理、管理和顯示）及利用（計算、模擬）。

生物信息學典型工作流程


 
這個過程是由一系列鏈接的步驟組成，這些步驟將原始輸入（測序原始數據RAW）轉換為有意義或可解釋的輸出，例如，高通量測序NGS數據而生成的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。根據執(zhí)行的分析類型，工作流可以具有可變數量的步驟，因此可以是簡單的或復雜的。


生物信息學主要研究方向：DNA/RNA/蛋白質測序，序列比對，基因發(fā)現，基因組組裝，藥物設計，藥物發(fā)現，蛋白質結構比對和預測，通過使用計算密集型技術（用于模式識別，數據挖掘，機器學習算法和可視化）來加深對生物過程的理解。因此需要配備先進的計算設備和豐富專業(yè)的分析軟件

（二）生物信息學分析的計算特點

如何選購一個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和計算生物學研究的最佳PC/工作站？
用于生物信息學分析的服務器配置
全基因組序列分析實驗室的硬件配置
高通量序列分析服務器有什么要求
下一代測序數據分析硬件配置推薦
用于分析NGS宏基因組學數據的計算機配置？

2.1 生物信息分析的計算特點

生物信息數據分析涉及到基因組學、轉錄組學、蛋白質組學、宏基因組學、代謝物組學等，下圖是全基因組數據分析流程



生物信息學數據分析所涉及的計算主要是

（1）重測序過程中的序列/映射比對計算（Mapping）

對于使用BWA/Bowtie等程序進行映射讀取，對內存RAM要求不高（例如32GB即可），但CPU內核數量（及其頻率）將決定計算過程需要多長時間。如果要進行大量對齊和比對（例如使用BWA），那么擁有大量CPU核心比擁有大量內存更為重要。
當然配置規(guī)格取決于您的預算和計劃進行的分析類型。
RNASeq中計算量較大的就是比對步驟了，而比對往往只需要一次就可以！ 一般32核CPU+64GB RAM硬件配置，可以滿足對基因組/轉錄組/虹基因組分析的標準映射（maping）以及下游分析。

（2）從頭測序De novo的序列組裝計算（Assembly）
如果要進行從頭組裝（例如Velvet），假設一個人的全基因組測序數據，采用二代測序的方法，人的基因組3G，10倍數據30G，那么這30G的堿基，在切成更小的kmer，假設數據增加到了100G，還不算存儲序列的一些其他信息，序列拼接的時候必須一次將所有數據同時存入內存，如果內存達不到100G，拼接根本無法完成。
因此，對于大型基因組裝而言，需要的硬件資源特別多，不緊cpu要有足夠的計算能力，內存在150G以上，但是如細菌基因組，數據集和基因組數據量不太大，內存128GB足夠了

為了使NGS（下一代測序）分析的工作負荷最大化，硬件配置三個關鍵瓶頸：可用的CPU核數、內存容量以及I/O帶寬

2.2 生信分析對硬件配置要求

如何處理454和Illumina數據？ 全基因組裝配/組裝？序列拼接？映射讀取到參考基因組？
（1）需要多少存儲空間才能保持數據實時讀取（硬盤容量）？
開發(fā)下一代測序（高通量測序）的臨床應用的瓶頸是存儲和分析所生成的大量數據。應用程序多種多樣，但共同的主題在計算和分析上具有挑戰(zhàn)性。
（2）要分析的每個文件有多大（RAM容量，硬盤讀寫速度）？
（3）要使用的軟件準備好使用多處理器運行時間是否有要求（CPU核數）？

配置參考：
（1）基于基因組計劃的大小

（2）基于課題組研究人員數量

（三）生物信息學分析的硬件配置推薦

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

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