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【od体育官网】超级计算是基因组学未来的研究方向

发布时间:2021-10-29 01:56浏览次数:
本文摘要:如今,数据洪流于是以以十分深刻印象的方式影响着基因组学和其他生命科学领域的科学家及研究人员。原因有二,其一,随着更加多数据源的重新加入,研究人员开始无法管理搜集到的如雪崩一样的数据;其二,研究人员缺少较慢计算出来数据的能力以及将数据转化成为有价值的科学看法的能力。目前,基因组学正处于这样一个拐点:人类基因组测序的成本早已高于1000美元,预计仍将之后上升(比起2003年的30亿美元)。 随着测序成本减少,基因检测显得更加广泛,适当的基因组数据也大大下降。

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如今,数据洪流于是以以十分深刻印象的方式影响着基因组学和其他生命科学领域的科学家及研究人员。原因有二,其一,随着更加多数据源的重新加入,研究人员开始无法管理搜集到的如雪崩一样的数据;其二,研究人员缺少较慢计算出来数据的能力以及将数据转化成为有价值的科学看法的能力。目前,基因组学正处于这样一个拐点:人类基因组测序的成本早已高于1000美元,预计仍将之后上升(比起2003年的30亿美元)。

随着测序成本减少,基因检测显得更加广泛,适当的基因组数据也大大下降。仅有单个人的基因组“运营”就不会产生0.5TB(1TB=1024GB)的原始数据图像文件,这些文件都很简单,包括了集中的、非结构化的科学数据,无法管理和分析。

随着测序技术的发展,研究人员面对的挑战是如何管理和分析这些大量的、非结构化的基因组数据。一般来说,这些数据产生于全球各地的学术研究、临床试验和制药研究。

现在许多的组织机构都必须更加高级的数据分析和管理,应用于药物研发、疾病基因检测以及在临床应用于中创立个性化化疗等。但基因组测序是一个简单多步的过程,还包括了DNA序列加载、基因组序列拼凑、变异区序列分析和轻测序。现实就是:过去十年间,我们用于的技术过于强劲,无法分析这些关键数据。这样的技术在未来预见要被新技术代替,因为随着基因测序公司的不断创新发展,他们对数据分析的市场需求在更慢地快速增长中。

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同时,人们的对基因组测序的市场需求也更加低。因此,技术专家要做到的就是让这些数据可以通过简单的高性能计算出来(HPC)或超级计算机和大数据技术来分析,从而使基因组数据的管理和分析更加便利有效地。大数据自身的问题执着个性化医疗的同时产生了爆炸性的数据快速增长,因为医生和研究人员期望通过基因测序的手段,基于患者的疾病展现出和对药物的耐受性等,对有所不同的患者展开最佳的个性化化疗。

与此同时,随着基因组学研究的资金大大减少,基因测序更加商业化,也更进一步推展了个性化医疗的发展。涉及的案例就是,KaiserPermanente在全美搜集多达210000名患者的DNA样本、医疗记录等,随后创立了全球仅次于、最全面的精准医疗数据库。在此基础上,研究人员期望借此寻找影响各类遗传疾病的特定基因,以此在临床应用于中提高疾病的临床、化疗和防治。当然,要想要顺利辨别这些简单、骑侍郎得道、非结构化的科学数据,研究人员必须能大量计算出来和高速分析数据以及具备灵活性的计算出来系统,但是传统的计算出来系统跟上数据市场需求的发展脚步。

尚之信的是,随着现代超级计算技术的做到,研究机构可以大大减少数据量,并分析出有有价值的科学看法。


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