本文摘要:
基于基因层面的精准医疗,被称作医学领域的技术革命。然而,从基础层次的基因测序,到中等层次的细胞免疫化疗,再行到最低层次的基因编辑,层次每提升一级,精准医疗构建的可玩性呈圆形几何级数减小。 数据量大、计算出来极端耗时、测序错误率低、对HPC集群拒绝低,是科研工作者必需横跨的技术难题。 听得一起高精尖的基因测序,知道离我们很近吗? HPC技术的发展,为生命科学研究突破瓶颈,获取了强有力的承托。基于基因层面的精准医疗,被称作医学领域的技术革命。然而,从基础层次的基因测序,到中等层次的细胞免疫化疗,再行到最低层次的基因编辑,层次每提升一级,精准医疗构建的可玩性呈圆形几何级数减小。
数据量大、计算出来极端耗时、测序错误率低、对HPC集群拒绝低,是科研工作者必需横跨的技术难题。 听得一起高精尖的基因测序,知道离我们很近吗? HPC技术的发展,为生命科学研究突破瓶颈,获取了强有力的承托。
以使用了误解解决方案的清华大学医学院高性能计算中心为事例,4台FEITITANKRIOS300千伏透射电镜手工模式下,每天的存储容量大约为28TB,每年的存储容量大约为10.2PB,三年总计数据多达30PB。 误解大容量分布式存储池,为大规模的测序数据展开量身自定义,数据采集规模提高100倍,构建注解、过滤器和可视化的数据展现出,同时十分好地构建数据的分享和隔绝。
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