超等计较是基因组学研究的将来

如今，数据大水正以很是深刻的体式格局影响着基因组学以及其他生命科学范畴的科学家及研究职员。

作者： 年夜康健派编纂来历： 本站原创2017-02-14 14:32:16

如今，数据大水正以很是深刻的体式格局影响着基因组学以及其他生命科学范畴的科学家及研究职员。缘故原由有二，其一，跟着愈来愈大都据源的插手，研究职员最先没法治理网络到的如雪崩同样的数据；其二，研究职员缺少倏地计较数据的威力和将数据转化为有价值的科学见解的威力。

今朝，基因组学正处在如许一个拐点：人类基因组测序的成本已经经低在1000美元，估计仍将继承降落（比拟2003年的30亿美元）。跟着测序成本降低，基因检测变患上愈来愈遍及，响应的基因组数据也不停上升。仅单小我私家的基因组 运转 就会孕育发生0.5TB（1TB=1024GB）的原始数据图象文件，这些文件都很繁杂，包罗了分离的、非布局化的科学数据，难以治理以及阐发。

跟着测序技能的成长，研究职员面对的应战是怎样治理以及阐发这些年夜量的、非布局化的基因组数据。凡是，这些数据孕育发生在全世界各地的学术研究、临床实验以及制药研究。此刻很多构造机构都需要更高级的数据阐发以及治理，运用在药物研发、疾病基因检测和于临床运用中创立个性化医治等。但基因组测序是一个繁杂多步的历程，包孕了DNA序列读取、基因组序列拼接、变异区序列阐发以及重测序。

实际就是：已往十年间，咱们使用的技能不敷强盛，没法阐发这些要害数据。如许的技能于将来注定要被新技能代替，由于跟着基因测序公司的不停立异成长，他们对于数据阐发的需求于更快地增加中。同时，人们的对于基因组测序的需求也愈来愈高。

是以，技能专家要做的就是让这些数据可以经由过程繁杂的高机能计较（HPC）或者超等计较机以及年夜数据技能来阐发，从而使基因组数据的治理以及阐发更便捷有用。

年夜数据自身的问题

寻求个性化医疗的同时孕育发生了爆炸性的数据增加，由于大夫以及研究职员但愿经由过程基因测序的手腕，基在患者的疾病体现以及对于药物的耐受性等，对于差别的患者举行最好的个性化医治。与此同时，跟着基因组学研究的资金不停增长，基因测序愈来愈贸易化，也进一步鞭策了个性化医疗的成长。

相干的案例就是，Kaiser Permanente于全美网络跨越210�ֲ�APP000名患者的DNA样本、医疗记载等，随后创立了全世界最年夜、最周全的精准医疗数据库。于此根蒂根基上，研究职员但愿从中找到影响各种遗传疾病的特定基因，以此于临床运用中改良疾病的诊断、医治以及预防。

固然，要想乐成梳理这些繁杂、散点化、非布局化的科学数据，研究职员需要能年夜量计较以及高速阐发数据和具备矫捷性的计较体系，可是传统的计较体系跟不上数据需求的成长脚步。

可喜的是，跟着现代超等计较技能的到位，研究机构可以不停增长数据量，并阐发出有价值的科学见解。

治理以及同享新数据

要想于数据密集的时代里实现庞大科学冲破，研究团队需要更快、更便捷地对于年夜型数据集举行阐发。2016年，美国闻名康健体系INOVA的转化医学研究所（ITMI）采办了HPC体系，使患上研究职员能借助基因组数据库，越发正确、倏地地诊断患者，并提供更高程度地医治以及照顾护士。

ITMI的体系用在25000个基因组的数据密集型事情负载，研究职员经由过程开发以及使用本身的代码简化数据治理。有了这类矫捷性，ITMI治理IT的承担较着降低，同时也增长了研究事情流的威力，使机构能投入更多的资源用在更具应战性的慢性疾病范畴。

跟着科研机构处置惩罚数据愈来愈多，将来本钱还将青睐新的超等计较解决方案，以改良数据的治理以及可拜候性。详细来说，这些体系将提供更高速的事情流和更快的组编以及阐发操作，为研究职员的研究提高效率。相对于来说，HPC体系查询海量数据库的速率要快一个数目级，能摸索更年夜的数据集，并能同时举行更大都据的查询拜访。

为何数据存储至关主要

基因组学研究中最年夜的应战就是数据集每每需要被存储、阐发，然后再次存储。举例来讲，美国基因检测公司Human Longevity近来与制药企业AstraZeneca互助，对于来自临床实验的500000个DNA样本举行测序阐发。该规划估计将于2020年宿世成一百万种基因组、份子以及临床数据的综合康健记载。这将是一个惊人的数据量，所有的数据都必需存储于外部贮存器，以便未来经由过程收集传送到计较机，阐发后再存储回外部贮存器。

这个历程给传统的IT根蒂根基举措措施带来了难以置信的承担。年夜大都存储治理器其实不能蒙受这些事情负载带来的压力，由于其不具备现今生物医学运用所需的可扩大性、连续性以及持久性，

超等计较机的现代

基因组学研究的数据将继承爆炸性增加。跟着技能职员提供千兆级以及将来百万兆级的解决方案，几年前还让人感觉高深莫测的数据，如今都能倏地便捷的治理以及阐发。此外值患上兴奋的是，超等计较体系已经经变患上越发经济实惠，也没有那末繁杂了。

超等计较机于基因组学中具备多种功效，包孕协助组编以及辨认研究数据中的模式，和将遗传序列解释到图象建模中。

对于在研究机构来讲，寻觅现代HPC的解决方案很是主要，由于它不只可以阐发数据，并且能轻松存储数据，同时其他研究职员还能再次拜候。美国硅图公司（SGI）提供的存储体系，可以轻松集成高机能计较以及数据阐发体系功效。

现代HPC体系提供年夜范围的、存储虚拟化的数据治理平台，专门用在治理生命科学运用步伐孕育发生的年夜量布局化以及非布局化的内容。于这场网络、研究、链接以及阐发与个性化医疗情况相干的要害生物医学研究数据的竞赛中，SGI为研究机谈判试验室的阐发以及立异提供了一条捷径。

结语：

基因组学研究将促成疾病基因的辨认，加快生物标记物的鉴定，并为患者提供针对于性更强的个性化医治。同时基因组学的研究职员也面对应战，他们要开展新的高品质的研究为临床大夫制订个性化的药物医治提供依据，并经由过程基因组测序以及干细胞研究医治癌症及其他疾病。HPC体系处在领先的职位地方使患上一些研究机构能于生命科学范畴取患上冲破性进展。

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2周前