生信分析平台搭建（十七）：服务器配置

熟悉完虚拟机配置服务器之后，就可以尝试上手搭建实体服务器了，如果要选购服务器，应该考虑哪些因素呢？如果不差钱，那就好办了，直接选最贵的就好了。在预算有限的条件下。CPU，内存，硬盘如何取舍，达到最佳性能，是否需要购买UPS，显卡是否有必要？这些问题，我们一文解决这些疑问。

二十二：服务器配置

1、CPU

CPU是计算机的大脑，计算机的计算主要就是靠CPU来完成，所以，CPU非常重要，CPU的计算速度决定了计算机的计算能力。也就是水桶效应中最上面的那块木板。比如序列拼接这个工作，需要将测序的reads切成更小 的片段，然后将这些小片段根据序列间的关系，连成更长的片段，那么这些片段有数百万至数千万，需要非常大的计算量。如果数据复杂，计算量就更大了。

另外，CPU还需要支持多核心，CPU是大脑，一个核心是一个心眼儿，所以，我们知道心眼越多的人越聪明。多核心就可以进行并行计算，在生物信息分析中，有些工作，可以进行并行计算。相当于原来一个人的工作，现在由100个同样的人来做，理论上速度快了100倍。因此，在硬件配置中，选择CPU是非常重要的。

2、内存

内存是CPU和硬盘之间数据交流的媒介，计算机需要将存储在硬盘上的数据读取到内存中，CPU才能用来计算，而CPU不能直接读取硬盘上的数据，必须通过内存这个缓冲区，举个例子，CPU是大脑，内存是脖子，脖子以下是硬盘。内存往往就是“瓶颈”。

假设一个人的全基因组测序数据，采用二代测序的方法，人的基因组3G，10被数据30G，那么这30G的碱基，在切成更小的kmer，假设数据增加到了100G，还不算存储序列的一些其他信息，序列拼接的时候必须一次将所有数据同时存入内存，如果内存达不到100G，拼接根本无法完成。

3、硬盘

硬盘其实是计算机硬件配置中非常重要的一环，但是硬盘往往容易被大家忽略掉，认为硬盘用来存储数据，只要需要足够大就行了，这是不对的。

首先大存储量是必须的，因为生物数据往往都称为生物大数据，非常消耗存储空间，包括原始的数据存储，中间分析结果，最终结果，数据备份等，尤其是在样品量大的时候，就会非常占据存储空间，一般都是以T为单位的。

其次，硬盘的读写速度，这个也是非常重要的因素，因为目前CPU计算速度和内存已经足够大了，这样的条件下，硬盘成为限制计算机整体性能的因素。因此使用SSD硬盘会明显改善计算机性能。由于目前SSD过于昂贵，可以选择SSD+机械硬盘的方案，硬盘要做成RAID提高读写速度和数据安全性。

4、显卡

可以选配显卡，这个并不是必须的，因为很多分析工作都是文本操作，显卡适合于图形计算，例如计算蛋白质空间结构，构建系统网络等，可以选择配置显卡。

5、不间断电源UPS

UPS相当于一个大的移动电源，为了防止突然断电，导致数据丢失。UPS还是非常重要的。有些生物计算需要持续很长时间，例如拼接一个大的基因组，构建一个大的系统发育树等可能数十天时间，一旦断电，损失非常大，不要心存侥幸心理，灾难往往就发生在那些心存侥幸心理的人身上。

6、其他

冷却系统，如果是大型计算系统，设备会产生大量热量，需要建设冷却系统。

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“人类基因组计划”开启了基因组学研究的新纪元，推动了科学研究的平台化和规模化。二代测序技术迅速发展，广泛用于各种DNA研究，尤其对基因组学研究起到了巨大的推动作用。运用生物信息学手段对序列进行拼接组装，比对分析，最终对研究物种进行全面解读，为后续研究该物种的生长、发育、进化、起源等重大问题搭建一个高效平台，并为后续的基因挖掘、功能验证提供DNA序列信息。百迈客凭借领先的基因组学研究实力和先进的Illumina Hiseq 2500平台 ，提供全方位的基因组测序解决方案，针对不同领域的基因组学研究，能够为疾病健康、农业育种、微生物等研究领域的客户提供优质和高效的测序服务。

基因组领域：

基因组是遗传进化的基石，通过分析DNA结构序列信息，研究物种间遗传进化关系，开发分子标记，关联重要性状，精确定位疾病和重要农艺性状相关基因，为人类健康及农业生产提供有利研究工具。百迈客可以提供以下多种基因组学服务产品：全基因组从头测序（Whole genomede novosequencing），全基因组重测序（Whole genome resequencing），外显子组测序（Whole exome sequencing）。

简化基因组：

百迈客自主研发的SLAF-seq（Specific-Locus Amplified Fragment Sequencing）技术 ，是一套简化基因组测序技术，而最新版的SLAF2技术以其有效reads长、通量高、方案设计灵活等特点代表了简化基因组测序上的一次革命，带来了2 x 100 bp的有效基因组读长，提供前所未有的酶切方案定制服务，并一次开发高达10万个标签，获取全基因组范围内最完整的变异图像（SNPs、InDels），让研究者可以选择最具信息量和可靠的多态标记，以实现重要农艺性状功能基因定位的卓越能力。

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转录组学（transcriptomics），是一门在整体水平上研究细胞中基因转录情况及转录调控规律的学科，从RNA水平研究基因表达情况，是研究细胞表型和功能的一个重要手段。与基因组不同，转录组的定义中包含了时间和空间的限定。同一细胞在不同的生长时期及生长环境下，其基因表达情况是不完全相同的。利用第二代高通量测序技术进行cDNA测序，全面快速地获取某一物种特定器官或组织在某一状态下的几乎所有转录本。转录水平的测序不仅能够提供更精确的数字化信号，更高的检测通量以及更广泛的检测范围，并且可以借助生物信息手段快速筛选出miRNA作用的靶基因，为研究miRNA与其对应的靶基因的相互关系提供准确、高效的筛选手段。

表观遗传领域：

表观遗传（Epigenetics）是指DNA序列不发生变化的前提下，基因表达发生了可遗传的改变。这种改变是细胞内除了遗传信息以外的其他可遗传物质发生的改变，且这种改变在发育和细胞增殖过程中能稳定传递，主要有组蛋白修饰与DNA甲基化两类。结合最先进的高通量测序方法，在全基因组范围内研究相关表观遗传变异。百迈客生物科技能为您提供的表观遗传学解决方案有染色质免疫沉淀测序（ChIP-seq，Chromatin Immunoprecipitation Sequencing）、全基因组甲基化测序（WGBS, Whole Genome Bisulfate Sequencing）与简化甲基化测序（RRBS, Reduced Representation Bisulfate Sequencing）。

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百迈客生物云服务是由百迈客基于强大的数据分析平台自主研发的供用户远程在线使用的生物序列数据分析、处理系统。百迈客生物云服务提供集数据处理、软件分析、计算资源为一体的全方位数据分析服务，用户可以在线提交数据分析需求，并可以自主参与参数设置，分析结果及时可现。

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育种云平台是面向分子育种的专业云平台，系统管理分子育种过程产生的海量表型数据和基因型数据，并提供专业软件系统和高性能计算服务，快速获得目标品种，提高分子育种效率。

生物信息专用服务器系统：

随着分子生物学研究日益深入，科学家们迎来了生物大数据时代：动辄数百Gb的高通量测序数据、庞大的生物序列数据、复杂的蛋白质结构数据……生物大数据带来了庞大的信息量的同时，亦带来了种种挑战：

1 生物数据量巨大，个人电脑配置一般，无法进行处理、分析

2 生物分析软件数量众多，下载、安装、参数设置复杂

3 生物数据库庞大，下载麻烦、调试繁琐

4 购置的服务器硬件兼容性差，使用与维护难度极大

百迈客生物科技通过缜密研发，将生物信息分析相关软件和数据库完美整合到配置精悍的服务器硬件中，推出功能强大的百迈客生物信息分析专用服务器系统。

测序数据分析服务：

对于手中拥有部分测序数据并需要较为全面的重新进行数据分析的用户，百迈客亦提供测序数据分析服务。专业的数据分析人才、高效的分析流程保证了测序数据分析服务的快速准确。

特地去百度了生物信息学，多用于数据统计。我也是大学生，对电脑市场有些了解，希望可以帮到你。

一、配置建议

（1）处理器：i5-5200U以上，例如i5-6300HQ（高压版性能高，但多用于游戏本）、i5-7500U（建议）。

（2）显卡：GT系列以上，例如GT920MX、GT930MX、GT940MX（建议），更高性能的有GTX940M、GTX950M等。

（3）内存：4G DDR4 2133MHz（建议）。

（4）硬盘：1T 机械硬盘（HDD）（建议），有条件的可以搭配128G固态硬盘（SSD），有助于提升系统流畅度。

二、价格建议

这类笔记本通常价格在3299到5999元，属于商务本、轻薄本。

三、型号建议

联想小新、华硕顽石、惠普畅游人、三星(4299元以内）。

其余像宏基、神舟这些二线品牌就不推荐了。

对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院（NIST）定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。云计算（cloudcomputing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。美国国家标准与技术研究院（NIST）定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。XenSystem，以及在国外已经非常成熟的Intel 和IBM，各种“云计算”的应用服务范围正日渐扩大，影响力也无可估量。