基因学的终极密码，此刻就藏在HPC之中

基因学的终极密码，此刻就藏在HPC之中

遗传学改变了人类的未来。用于遗传性出生缺陷的产前检查、恶性肿瘤的基因检查、病毒和细菌的基因研究等。，根据基因测序可以找到“罪魁祸首”。

因此，基因测序产业链正在进入一个发展趋势时代。据相关数据分析，2007年至2014年，基因测序的年复合增长率为33.53%，2012年全球市场容量仅为4000万美元，2018年将达到约117亿美元，这表明基因测序的销售市场已经逐步完善。

如今，基因测序技术已被列为中国最重要的发展趋势产业链。据科学研究，每年基因测序分析都会提高30%以上，信息量会越来越多。如何传输、存储和管理大量的基因数据是一个非常复杂的问题。因此，HPC正被广泛应用于基因测序制造业。

如何为年轻的诺和源氏确保领先的基因测序制造业

基因测序制造业是一个风口制造业，也充斥着很多新老玩家。但除此之外，基因测序是一个严肃细致的制造业。只有有了科学规范的立足点，才能不断试错，探索前进的道路，才能最终取得胜利。沃致远显然是在沿着那条路前进。

诺和致远是中国基因测序行业的代表性公司。作为现阶段中国基因测序行业的领导者，诺和致远的业务流程涵盖科技服务、恶性肿瘤基因检测、基因检查三大行业，为全球的研究型大学、研究所、医院诊所、医药研发公司、农业企业提供基因测序、质谱分析、生物信息技术应用等服务。

诺和致远成立于2013年4月，最初以科技服务为主。2012年，诺和致远刚刚开始拓展癌症基因检测服务项目。截至目前，诺和致远的业务流程已经覆盖了科技服务、恶性肿瘤基因检查、基因检测三大行业。

事实上，基因测序制造业是一个专业知识和劳动密集型的产业链。有两个标准需要考虑，一个是对遗传基因学术研究的贡献率，一个是优秀基因测序师的数量。

首先，在基因学术研究的贡献率层面。到20186年，诺和致远与新项目合作伙伴合作发表SCI文章330余篇，累计影响因子超过2120；目前，我们已经获得了115项软件作品和49项自主研发专利。

第二，目前诺禾致远已经运营了25台NovaSeq、20台PacBioSequel、30台HiSeqX、11台HiSeq2000/2500/4000、4台MiSeq、4台NextSeq500、6台LifeIonProton(DA8600)、2台S5XL、5台QEXActiveHF-X是最好的基因测序仪，打造了亚洲扩散系数规模较大的基因测序服务平台，将完成全基因组测序的超高通量测序此外，引入了全国首个QEXActiveHF-X的高品位质谱服务平台，建设了最好的生物质谱分析管理中心，向客户展示全方位、深度的解决方案。

除了这两个关键环节，诺和致远的生态文明建设也已经非常健全，合作伙伴遍布全球，包括1920多家科研单位和高校，720多家医院诊所，1430多家医药和农业企业等。诺致远的公司梦想是成为全球领先的基因组产品和服务供应商。

优化算法和数据信息后，如何摆脱计算的三大缺点？

基因测序最关键的属性是基因测序仪造成的巨大信息量。因此，随着基因测序扩散系数的增加，制造业产出率的数据信息越来越多。相对来说，对存储计量服务平台的工作能力也明确要求更高。

高通量测序基因测序说白了就是根据测序技术分析生物DNA分析和排列的特点，包括编码序列图谱构建、序列比对、基因变异测试等大数据处理。特别是在对人的健康的研究中，必须掌握大量蛋白质的结构、功能、相互作用力及其与各种人的疾病的关系，寻找各种治疗和预防的方法，包括药物治疗。根据生物大分子分子式和小分子分子式设计治疗药物。

所以生物信息学处理会用到很多手机软件，比如SOAPDenovo，ALLPATHS-LG，Falcon，Trinity等。，它们被组装成编码序列。方向编码序列比较:BWA、Blast、bowtie2等。方向编码序列分析:CLUSTAL，HMMER等。对进化树的分析:PHYLIP，TreeBest，MrBayes等。

此外，生物优化算法也在逐步完善，生物数据信息的扩散系数也大大提高，这必然会带来分析体系和步骤的全方位改进。因此，计算能力成为了精准医疗制造业遇到的一大短板。对于诺和致远来说，HPC的要求也遇到很多挑战。

第一，信息量巨大。因为阳性基因测序仪造成的信息量非常大，所以规定HPC系统软件必须配备海量存储，并且要考虑测序数据信息的存储和发布。

第二，运行内存要求大。在编码序列比对或东拼西凑中，必须将海量信息一次性加载到运行内存中，通过多种方式求解。如果存储空不足或特性不佳，则可能无法进行比较或下一次计算。因此，建议对于生物信息学应用场景，需要配备fat连接点或大运行内存连接点，并考虑数据信息加载和分析，充分提高工作效率。

第三，计算量大。根据不同的生物信息学程序流程，根据不同的优化算法，对CPU的要求是不同的，但整体计算量非常大，有的适合并行处理，有的手机软件在单个连接点进行计算。总的来说，和其他大数据处理应用类似，生物信息学的计算也是CPU密集型的。

显然，HPC的长期稳定应用，可能会助推诺和致远未来的发展趋势。经过多方考察，诺和致远选择了联想HPC作为服务商。联想如何考虑诺和致远的要求？

用HPC筑底，诺和致远背后的联想手[/s2/]

联想作为中国的HPC团队，第一个对诺和致远这个难题做了透彻的需求分析报告。联想认为生物信息学测算的具体内容是运行内存劳动强度大，存储劳动强度大，并且结合了联想多年的工作经验，为诺和致远展示了一套系统的解决方案。

应对关键Novo电源带来的性能优秀、运行内存、存储、可靠性四大问题。

首先，对于大数据处理，一方面是浮点解算特性，另一方面是CPU本身的综合性能。联想结合了生物信息学制造业的特点，强烈推荐应用IntelCPU，不仅实现了高解决方案特性，而且在能效水平、适用运行内存、CPU自身架构等方面都有很大优势。

其次，在生物信息学的应用中，对于内存空来说，前期数据信息的加载要求越来越高。联想选择大运行内存网络服务器的四个或八个fat连接点，单个连接点可配备高达2TB的运行内存，足以满足应用的具体要求。

第三，海量存储系统软件是生物信息学测量的前提。联想不仅可以展示其专业的数据存储，还可以根据其独特的存储连接点构建并行处理系统文件或分布式系统软件，连接以太网接口，甚至40GB/56GBInfiniband网络。整体体积可以达到PB级别。此外，还充分考虑了客户的网络信息安全、数据备份等。，从源头上解决了生物信息学的数据存储困难。

最后，一套高可靠的系统软件可以让人们对生物信息学的应用更加省时省力。此外，还能高效解决数据信息，保证业务流程不中断。根据统一的集群显示器管理方式，联想的工作和生产调度，以及联想优秀网络服务器的整合，从各个领域保证了整套系统软件的可靠性，进一步提高了客户的应用可靠性，降低了返修率，为客户展现了持续的应用，提高了生产主力。

据统计，联想展示了出色的性能和 *** 作系统软件，展示了近200万亿次数学计算，配备了超过10PB的存储空室。该集群很好的承载了华东地区诺和致远的业务流程，合理改善了华东地区企业云计算服务器不足的局限。

目前，诺和致远已经拥有全球领先的大数据处理服务平台，大数据中心和计算能力提升至1727Tflops，总运行内存410TB，总存储60.2PB，合理支撑了生物科学研究和健康医疗对数据分析和存储的要求。在探索基于大数据处理的基因创新的道路上，联想HPC是诺和致远自始至终最值得信赖的技术服务商。