生物信息分析的軟件算法與計(jì)算設(shè)備硬件配置分析
2023年生物信息分析工作站/集群硬件配置推薦
1.1 生物信息學(xué)主要研究?jī)?nèi)容
生物信息學(xué)是涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)和生物學(xué)的交叉學(xué)科，主要涉及分析和解釋生物學(xué)數(shù)據(jù)的計(jì)算方法和技術(shù)。生物信息學(xué)包括多個(gè)子領(lǐng)域和分支，如基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)、代謝組學(xué)等。因此，生物信息分析可以歸類為化學(xué)信息學(xué)和生物信息學(xué)的交叉領(lǐng)域。
生物信息學(xué)是一門交叉學(xué)科，結(jié)合生物學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)等領(lǐng)域的知識(shí)和技術(shù)，旨在解決生物學(xué)研究中的信息處理和分析問(wèn)題。主要研究方面包括：
1) 基因組學(xué)：研究基因組的組成、結(jié)構(gòu)和功能，包括基因預(yù)測(cè)、基因組注釋、基因組比較等。
2) 轉(zhuǎn)錄組學(xué)：研究基因的轉(zhuǎn)錄過(guò)程，包括RNA測(cè)序數(shù)據(jù)分析、基因表達(dá)調(diào)控機(jī)制研究等。
3) 蛋白質(zhì)組學(xué)：研究蛋白質(zhì)的組成、結(jié)構(gòu)和功能，包括蛋白質(zhì)序列分析、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、蛋白質(zhì)互作網(wǎng)絡(luò)分析等。
4) 代謝組學(xué)：研究生物體內(nèi)代謝產(chǎn)物的組成和變化，包括代謝通路分析、代謝物定量分析等。
5) 生物信息數(shù)據(jù)庫(kù)：構(gòu)建和管理生物信息資源，包括基因組數(shù)據(jù)庫(kù)、蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)、生物通路數(shù)據(jù)庫(kù)等。
6) 生物信息算法和工具開(kāi)發(fā)：開(kāi)發(fā)和應(yīng)用計(jì)算工具和算法來(lái)處理和分析生物數(shù)據(jù)，包括序列比對(duì)、基因表達(dá)分析、結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)等。
7) 系統(tǒng)生物學(xué)：研究生物系統(tǒng)的整體性質(zhì)和相互關(guān)系，包括建立和分析生物網(wǎng)絡(luò)、模擬生物系統(tǒng)行為等。
8) 生物信息學(xué)應(yīng)用：將生物信息學(xué)方法應(yīng)用于生物學(xué)研究和應(yīng)用領(lǐng)域，如疾病診斷、藥物設(shè)計(jì)、農(nóng)業(yè)改良等。
生物信息學(xué)在生物學(xué)研究、醫(yī)學(xué)、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值，為生物學(xué)研究提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和解釋工具，并推動(dòng)了生物科學(xué)的發(fā)展。
1.2生物信息分析的兩個(gè)重要環(huán)節(jié)計(jì)算特點(diǎn)
在生物信息分析中，計(jì)算主要涉及以下兩類：=
（1）數(shù)據(jù)處理和預(yù)處理
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No |
主要階段 |
功能說(shuō)明 |
常用軟件 |
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1 |
數(shù)據(jù)清洗和質(zhì)量控制 |
對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去除低質(zhì)量序列、過(guò)濾噪聲、去除重復(fù)序列等 |
Trimmomatic、FastQC |
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2 |
序列比對(duì) |
將測(cè)序數(shù)據(jù)與參考基因組進(jìn)行比對(duì)，尋找相似性和變異 |
Bowtie、BWA、STAR |
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3 |
序列注釋 |
將序列與已知的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì)和注釋，以確定其功能和特征 |
BLAST、HMMER、InterProScan |
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4 |
基因組組裝和注釋 |
將短讀或長(zhǎng)讀序列組裝成完整的基因組，并對(duì)基因組進(jìn)行注釋和功能預(yù)測(cè)。 |
SPAdes、SOAPdenovo、GATK、Ensembl |
（2）生物信息分析算法和工具：
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No |
主要階段 |
功能說(shuō)明 |
常用軟件 |
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1 |
差異表達(dá)分析 |
比較不同條件下的基因表達(dá)差異，識(shí)別關(guān)鍵基因 |
DESeq2、edgeR、limma |
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2 |
功能富集分析 |
根據(jù)基因集的富集程度，探索特定功能或通路的生物學(xué)含義 |
GOseq、KEGG、DAVID |
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3 |
蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè) |
通過(guò)序列比對(duì)和結(jié)構(gòu)建模，預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu) |
Phyre2、I-TASSER |
|
4 |
蛋白質(zhì)互作網(wǎng)絡(luò)分析 |
分析蛋白質(zhì)間的相互作用網(wǎng)絡(luò)，識(shí)別關(guān)鍵蛋白質(zhì)和通路 |
STRING、Cytoscape |
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5 |
突變檢測(cè) |
識(shí)別基因組中的突變、變異和單核苷酸多態(tài)性 |
VarScan、MuTect、GATK |
這些計(jì)算環(huán)節(jié)涉及的軟件和計(jì)算方式有一定的多樣性：
大多數(shù)數(shù)據(jù)處理和預(yù)處理步驟可以在基于CPU的計(jì)算機(jī)上進(jìn)行，可以利用單核或多核計(jì)算。
部分算法和工具可以通過(guò)并行計(jì)算利用多核CPU加速計(jì)算速度。
部分生物信息分析任務(wù)可以受益于GPU加速，例如深度學(xué)習(xí)算法和部分圖像分析任務(wù)。使用GPU加速的軟件包包括TensorFlow、PyTorch等。
需要根據(jù)具體的生物信息分析設(shè)計(jì)項(xiàng)目和任務(wù)需求，選擇合適的計(jì)算環(huán)節(jié)、算法和工具，并結(jié)合相應(yīng)的軟件和計(jì)算平臺(tái)來(lái)進(jìn)行分析。此外，根據(jù)計(jì)算資源的可用性和實(shí)際需求，可以選擇合適的計(jì)算方式來(lái)提高效率和加速計(jì)算過(guò)程。
1.3 生物信息分析硬件配置推薦
生物信息學(xué)是一種數(shù)據(jù)密集型的領(lǐng)域，需要大量的計(jì)算資源和存儲(chǔ)能力。為了能夠高效地進(jìn)行生物信息學(xué)數(shù)據(jù)分析，需要選擇一臺(tái)高性能的計(jì)算機(jī)或者服務(wù)器。以下是一些生物信息分析硬件配置的推薦：
1) 處理器（CPU）：生物信息學(xué)分析通常需要進(jìn)行大量的計(jì)算任務(wù)，因此選擇一款高性能的多核處理器是必要的。
推薦選擇英特爾或者AMD的服務(wù)器級(jí)別的CPU，例如英特爾的Xeon系列或者AMD的EPYC系列。這些CPU擁有多個(gè)核心和超線程技術(shù)，能夠提供出色的計(jì)算性能和并行處理能力。
2) 內(nèi)存（RAM）：生物信息學(xué)分析需要處理大量的數(shù)據(jù)，因此需要大容量的內(nèi)存來(lái)存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù)。推薦選擇至少128GB以上的內(nèi)存，以確保能夠高效地處理大型數(shù)據(jù)集。
3) 存儲(chǔ)器（硬盤）：生物信息學(xué)數(shù)據(jù)通常是非常大的，因此需要選擇高容量的硬盤來(lái)存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù)。推薦選擇固態(tài)硬盤（SSD），因?yàn)樗鼈儽葯C(jī)械硬盤更快，并且能夠更快地訪問(wèn)和讀取數(shù)據(jù)。
4) 顯卡（GPU）：GPU在生物信息學(xué)數(shù)據(jù)分析中的作用越來(lái)越重要，因?yàn)樵S多生物信息學(xué)應(yīng)用程序已經(jīng)開(kāi)始使用GPU來(lái)加速計(jì)算。推薦選擇NVIDIA或者AMD的高性能GPU，例如NVIDIA的Tesla或者AMD的Radeon Pro系列。
5) 網(wǎng)絡(luò)接口卡（NIC）：網(wǎng)絡(luò)接口卡用于連接計(jì)算機(jī)到局域網(wǎng)或互聯(lián)網(wǎng)，因此在進(jìn)行生物信息學(xué)數(shù)據(jù)分析時(shí)需要選擇高速的網(wǎng)卡，以確保數(shù)據(jù)能夠快速地傳輸。
6) 操作系統(tǒng)：推薦選擇Linux操作系統(tǒng)，因?yàn)樵S多生物信息學(xué)應(yīng)用程序都是在Linux上開(kāi)發(fā)的，并且Linux具有出色的性能和穩(wěn)定性。
綜上所述，建議選擇一臺(tái)配備高性能CPU、大容量?jī)?nèi)存和存儲(chǔ)器、高性能GPU和高速網(wǎng)卡的服務(wù)器，并安裝Linux操作系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行生物信息學(xué)數(shù)據(jù)分析。
1.4 生物信息分析軟件的GPU加速
很多生物信息學(xué)軟件都可以利用GPU進(jìn)行加速計(jì)算，以加快數(shù)據(jù)分析速度。以下是一些支持GPU加速的生物信息學(xué)軟件的列表：
1) GROMACS：GROMACS是一個(gè)廣泛使用的分子動(dòng)力學(xué)模擬軟件，可用于研究生物分子的結(jié)構(gòu)和功能。它支持多GPU并行加速，可以顯著提高計(jì)算速度。
2) CUDA-BLASTP：CUDA-BLASTP是BLASTP的GPU加速版本，可用于比對(duì)蛋白質(zhì)序列。它利用CUDA技術(shù)進(jìn)行并行計(jì)算，能夠大幅提高比對(duì)速度。
3) CUDASW++：CUDASW++是一個(gè)用于比對(duì)DNA序列的軟件工具，支持GPU并行計(jì)算。它是基于Smith-Waterman算法的，可以對(duì)大規(guī)模序列數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的比對(duì)。
4) SOAP3-dp：SOAP3-dp是一個(gè)用于比對(duì)短讀序列的軟件工具，支持GPU加速。它采用多GPU并行計(jì)算，可以大幅提高比對(duì)速度。
5) TensorFlow：TensorFlow是一個(gè)用于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的開(kāi)源軟件庫(kù)，可用于生物信息學(xué)數(shù)據(jù)分析。它支持GPU并行計(jì)算，可以大幅提高訓(xùn)練和預(yù)測(cè)速度。
6) deepVariant：deepVariant是一個(gè)用于變異檢測(cè)的深度學(xué)習(xí)軟件工具，支持GPU加速。它利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行變異檢測(cè)，可以顯著提高檢測(cè)準(zhǔn)確率和速度。
綜上所述，GPU加速可以大幅提高生物信息學(xué)數(shù)據(jù)分析速度，許多生物信息學(xué)軟件都已經(jīng)支持了GPU加速計(jì)算。
（二）生物信息學(xué)的主要研究的計(jì)算特點(diǎn)分析
2-1序列比對(duì)主要軟件算法和計(jì)算特點(diǎn)
序列比對(duì)是生物信息學(xué)中常用的任務(wù)，用于比較DNA、RNA或蛋白質(zhì)序列之間的相似性和同源性。以下是一些常用的序列比對(duì)軟件和其計(jì)算特點(diǎn)的描述：
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No |
軟件名稱 |
功能說(shuō)明 |
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1 |
BLAST |
最常用的序列比對(duì)軟件之一，用于比對(duì)DNA、RNA和蛋白質(zhì)序列，BLAST使用基于字典索引的快速搜索算法，可以在數(shù)據(jù)庫(kù)中快速找到相似的序列。 |
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2 |
Bowtie/Bowtie2 |
用于高通量測(cè)序數(shù)據(jù)的短讀比對(duì)的軟件工具。它們使用了索引和散列算法來(lái)快速比對(duì)大規(guī)模測(cè)序數(shù)據(jù) |
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3 |
BWA |
一種廣泛使用的比對(duì)工具，特別適用于高通量測(cè)序數(shù)據(jù)。BWA使用Burrows-Wheeler變換和后綴數(shù)組來(lái)實(shí)現(xiàn)快速比對(duì) |
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4 |
FASTA |
另一個(gè)廣泛使用的序列比對(duì)軟件，具有快速和敏感的特點(diǎn)。它使用Pearson和Smith-Waterman算法進(jìn)行比對(duì)，并生成一個(gè)得分矩陣來(lái)衡量序列的相似性 |
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5 |
HISAT2 |
一個(gè)用于RNA測(cè)序數(shù)據(jù)比對(duì)的工具，使用了BWT（Burrows-Wheeler Transform）和FMI（FM Index）算法 |
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6 |
STAR |
用于RNA測(cè)序數(shù)據(jù)比對(duì)的軟件，采用了splice-aware的比對(duì)策略，可以有效識(shí)別基因組中的剪接位點(diǎn) |
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7 |
HMMER |
用于進(jìn)行蛋白質(zhì)家族和結(jié)構(gòu)域的比對(duì)和識(shí)別 |
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8 |
ClustalW |
用于多序列比對(duì)，可以比對(duì)DNA、RNA和蛋白質(zhì)序列 |
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9 |
MUSCLE |
用于多序列比對(duì)，具有較高的計(jì)算效率，適用于全局比對(duì)和局部比對(duì)。它基于迭代算法，通過(guò)計(jì)算權(quán)重矩陣和構(gòu)建進(jìn)化樹(shù)來(lái)優(yōu)化比對(duì)結(jié)果 |
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10 |
EMBOSS |
包含多個(gè)序列分析工具的集合，包括序列比對(duì)、序列搜索、序列編輯等功能 |
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11 |
T-Coffee |
一種用于多序列比對(duì)的工具，通過(guò)組合不同的比對(duì)算法和加權(quán)策略來(lái)提高比對(duì)的準(zhǔn)確性。它支持全局比對(duì)、局部比對(duì)和結(jié)構(gòu)比對(duì) |
盡管大多數(shù)序列比對(duì)軟件在CPU上進(jìn)行計(jì)算，但一些軟件（如GEM、GPU-BLAST）也探索了利用GPU進(jìn)行加速的方法，以提高比對(duì)速度。然而，GPU加速的可用性和效果取決于具體的軟件實(shí)現(xiàn)和硬件環(huán)境。
還有一些分布式計(jì)算框架（如Hadoop和Spark）可以用于在集群上進(jìn)行大規(guī)模序列比對(duì)，以提高處理速度和處理大數(shù)據(jù)量的能力。這些框架可以利用多臺(tái)計(jì)算機(jī)上的多核CPU進(jìn)行并行計(jì)算。
2-2 基因組學(xué)的軟件算法與計(jì)算特點(diǎn)
基因組學(xué)是研究基因組的組成、結(jié)構(gòu)、功能和演化的學(xué)科領(lǐng)域，涵蓋了許多不同的算法和軟件工具。下面是基因組學(xué)中常用的一些算法和軟件以及它們的計(jì)算特點(diǎn)的描述：
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No |
主要階段 |
功能說(shuō)明 |
常用軟件 |
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1 |
基因組裝 |
基因組裝算法用于將測(cè)序讀段組裝成完整的基因組序列 |
Velvet、SPAdes、SOAPdenovo和MaSuRCA |
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2 |
基因注釋 |
因注釋算法用于預(yù)測(cè)基因的位置、結(jié)構(gòu)和功能 |
Ensembl、NCBI Gene、GeneMark、Augustus |
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3 |
基因表達(dá)分析 |
基因表達(dá)分析算法用于分析基因在不同條件下的表達(dá)水平變化 |
DESeq2、edgeR、Limma和RUVSeq |
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4 |
DNA序列比對(duì) |
DNA序列比對(duì)算法用于比對(duì)DNA序列之間的相似性和同源性 |
BLAST、Bowtie、BWA和HISAT2 |
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蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè) |
蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)算法用于推測(cè)蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu) |
Rosetta、I-TASSER、SWISS-MODEL和MODELLER |
綜上所述，大多數(shù)基因組學(xué)算法和軟件通常在CPU上進(jìn)行計(jì)算，支持多核CPU并行計(jì)算以提高計(jì)算速度。目前，基因組學(xué)中的GPU加速應(yīng)用較為有限，而GPU加速在特定算法或計(jì)算密集型任務(wù)中的應(yīng)用仍處于探索階段。然而，隨著硬件技術(shù)的發(fā)展和研究的進(jìn)展，未來(lái)可能會(huì)出現(xiàn)更多基因組學(xué)領(lǐng)域中的GPU加速算法和軟件工具。
2-3轉(zhuǎn)錄組學(xué)的主要軟件與計(jì)算特點(diǎn)
轉(zhuǎn)錄組學(xué)是研究轉(zhuǎn)錄組的組成、結(jié)構(gòu)和功能的學(xué)科領(lǐng)域，主要關(guān)注基因表達(dá)水平和轉(zhuǎn)錄本的變化。以下是轉(zhuǎn)錄組學(xué)中常用的一些算法和軟件以及其計(jì)算特點(diǎn)的描述：
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No |
主要階段 |
功能說(shuō)明 |
常用軟件 |
|
1 |
差異表達(dá)分析 |
差異表達(dá)分析算法用于識(shí)別在不同條件下基因表達(dá)水平變化的基因 |
DESeq2、edgeR、Limma和EBSeq |
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2 |
轉(zhuǎn)錄本組裝和定量 |
轉(zhuǎn)錄本組裝和定量算法用于從RNA測(cè)序數(shù)據(jù)中識(shí)別和定量轉(zhuǎn)錄本 |
Cufflinks、StringTie、Salmon和Kallisto |
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3 |
轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(diǎn)分析 |
轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(diǎn)分析算法用于識(shí)別轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合的DNA序列區(qū)域 |
MEME Suite、HOMER、MACS和GEM |
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4 |
轉(zhuǎn)錄調(diào)控網(wǎng)絡(luò)分析 |
轉(zhuǎn)錄調(diào)控網(wǎng)絡(luò)分析算法用于建立轉(zhuǎn)錄因子和靶基因之間的調(diào)控網(wǎng)絡(luò) |
Cytoscape、NetworkAnalyst、STRING和GeneMANIA |
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5 |
功能富集分析 |
功能富集分析算法用于識(shí)別基因集中富集的功能和通路 |
DAVID、Enrichr、GSEA和GOSeq |
綜上所述，大多數(shù)轉(zhuǎn)錄組學(xué)算法和軟件通常在CPU上進(jìn)行計(jì)算，支持多核CPU并行計(jì)算以提高計(jì)算速度。GPU加速在轉(zhuǎn)錄組學(xué)中的應(yīng)用相對(duì)較少，但仍有一些研究探索在特定算法或計(jì)算密集型任務(wù)中使用GPU進(jìn)行加速的方法。隨著硬件技術(shù)的發(fā)展和研究的進(jìn)展，未來(lái)可能會(huì)出現(xiàn)更多支持GPU加速的轉(zhuǎn)錄組學(xué)算法和軟件工具。
2-4蛋白質(zhì)組學(xué)主要軟件與計(jì)算特點(diǎn)
蛋白質(zhì)組學(xué)是研究蛋白質(zhì)的組成、結(jié)構(gòu)和功能的學(xué)科領(lǐng)域。它涉及許多不同的算法和軟件工具。以下是蛋白質(zhì)組學(xué)中常用的一些算法和軟件以及其計(jì)算特點(diǎn)的描述：
|
No |
主要階段 |
功能說(shuō)明 |
常用軟件 |
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1 |
蛋白質(zhì)序列比對(duì) |
蛋白質(zhì)序列比對(duì)算法用于比對(duì)蛋白質(zhì)序列之間的相似性和同源性 |
BLAST、HMMER和PSI-BLAST |
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2 |
蛋白質(zhì)識(shí)別和定量 |
搜索引擎算法，用于蛋白質(zhì)鑒定和定量分析，基于與已知蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)的比對(duì) |
Mascot、SEQUEST、X!Tandem） |
|
用于定量蛋白質(zhì)組學(xué)研究，支持鑒定和比較蛋白質(zhì)樣本的定量信息 |
MaxQuant、Proteome Discoverer、Spectronaut等 |
||
|
3 |
蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)和建模 |
蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)算法，基于序列比對(duì)和結(jié)構(gòu)模板的算法，用于預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu) |
I-TASSER、Phyre2、Rosetta |
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蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)建模工具，根據(jù)已知結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)模板進(jìn)行蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)建模 |
MODELLER、SWISS-MODEL |
||
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4 |
蛋白質(zhì)相互作用和網(wǎng)絡(luò)分析 |
用于蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建和分析，可提供蛋白質(zhì)間的功能和相互作用關(guān)系 |
STRING、BioGRID |
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用于可視化和分析蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)，支持網(wǎng)絡(luò)圖形的構(gòu)建和可視化 |
Cytoscape、Gephi |
||
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5 |
功能富集分析 |
用于蛋白質(zhì)功能富集分析，通過(guò)對(duì)已知功能和通路的統(tǒng)計(jì)分析，確定關(guān)鍵的功能和通路 |
DAVID、GSEA |
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用于Gene Ontology（GO）富集分析，確定與蛋白質(zhì)關(guān)聯(lián)的功能和生物過(guò)程 |
GOseq、Enrichr |
大多數(shù)蛋白質(zhì)組學(xué)算法和軟件通常在CPU上進(jìn)行計(jì)算，支持多核CPU并行計(jì)算以提高計(jì)算速度。GPU加速在蛋白質(zhì)組學(xué)中的應(yīng)用相對(duì)較少，但隨著技術(shù)的發(fā)展和研究的進(jìn)展，未來(lái)可能會(huì)出現(xiàn)更多支持GPU加速的蛋白質(zhì)組學(xué)算法和軟件工具。
2-5 代謝組學(xué)的主要軟件與計(jì)算特點(diǎn)
代謝組學(xué)是研究生物體內(nèi)代謝產(chǎn)物的組成和變化的學(xué)科領(lǐng)域。它利用分析技術(shù)和數(shù)據(jù)分析方法來(lái)研究代謝通路、生物標(biāo)志物以及生物體對(duì)環(huán)境變化的響應(yīng)。以下是代謝組學(xué)中常用的一些算法和軟件以及其計(jì)算特點(diǎn)的描述：
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No |
主要階段 |
功能說(shuō)明 |
常用軟件 |
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1 |
代謝通路分析 |
代謝通路分析算法用于分析和解釋代謝物在代謝通路中的功能和相互關(guān)系 |
MetaboAnalyst、KEGG、MetScape和Pathway Tools |
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2 |
代謝物注釋和結(jié)構(gòu)鑒定 |
代謝物注釋算法用于標(biāo)識(shí)和注釋代謝物的結(jié)構(gòu)和特性 |
METLIN、MassBank、GNPS和HMDB |
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3 |
代謝物定量和差異分析 |
代謝物定量和差異分析算法用于定量比較不同條件下代謝物的豐度差異 |
XCMS、MZmine、MetaboAnalyst和MetaboDiff |
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4 |
代謝物網(wǎng)絡(luò)分析 |
代謝物網(wǎng)絡(luò)分析算法用于構(gòu)建和分析代謝物之間的相互作用網(wǎng)絡(luò) |
Cytoscape、MetScape和OmicsNet |
大多數(shù)代謝組學(xué)算法和軟件通常在CPU上進(jìn)行計(jì)算，并支持多核CPU并行計(jì)算以提高計(jì)算速度。GPU加速在代謝組學(xué)中的應(yīng)用相對(duì)較少。然而，隨著技術(shù)的發(fā)展和研究的進(jìn)展，未來(lái)可能會(huì)出現(xiàn)更多支持GPU加速的代謝組學(xué)算法和軟件工具。
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