云計算為什么可以基因測序中持續發展落地？

隨著基因工程在疾病風險、祖源分析等一些新應用新場景的出現，催生了不同的算力需求，對計算架構也提出更高要求。生物測序可以說是信息技術和生物技術緊密結合的行業，需要借助高性能計算來處理海量爆炸的數據資源！

基因測序通常會面臨以下三個痛點:

1 基因測序業務一般分為項目型，有波峰波谷的區別，為了足夠的資源支撐的同時不造成資源浪費，會選擇云計算彈性使用的資源。

2 復雜基因組在各個測序分析的階段需要借助不同規格的計算資源，線下計算集群往往無法適應快速的擴縮容。

3 目前的三代測序已成為重要的技術趨勢，云計算能夠更好的滿足其對算力方面的要求。

上述所說的是算力方面，而實際上，基因測序企業更偏愛云計算平臺，這就和傳輸/存儲拖不了干系：

1 基因測序最高每天甚至有十幾個T的基因下機數據，海量的數據傳輸需求和存儲對傳輸帶寬要求極高。

2 行業數據存儲包括規劃、分配、回收、歸檔等過程，運維成本極高。

3 基因測序中涉及到相當多的敏感數據，對于安全的要求極高。

北鯤云為基因測序行業用戶提供高性能計算完整解決方案，搭建NGS數字化全流程平臺，幫助用戶降低計算資源成本，解決IT/運維問題，提高研發效率。對于基因測序的各大痛點，都有招數一一化解。

最近北鯤云贊助天津大學生命科學學院團隊TJUSLS_China參賽并斬獲金獎（Gold Medal）。

今年 TJUSLS_China 團隊的研究對象是 Proteinase K（蛋白酶 K）。目前商業化的 Proteinase K 產品大都面臨鈣離子依賴性及不耐熱的問題。 TJUSLS_China 團隊2022年的項目利用合成生物學的方法設計生產出了既不依賴鈣離子，常溫下熱穩定性也顯著增強的 Proteinase K 突變體（Capsid ripper）。 以上項目研究成果得到了大賽評委及專家的高度評價，特別是對隊伍提出的新穎蛋白質設計策略予以了充分肯定。

在項目的建模部分，團隊需要使用 AlphaFold 2和GROMACS兩款軟件，此過程既需要 GPU 算力，也需要 CPU 算力。算力不足，服務器連接困難、難以并行運算等多個問題導致項目進度緩慢。

項目實現過程中，北鯤云為團隊提供了有力的平臺支持和充足的算力支持，北鯤云基于通用、便捷、智能的作業調度系統和公共服務，為上層應用提供技術保障，也團隊提供了強大HPC云端算力。兩者融合，共同發力打造一站式高性能計算平臺，提供穩定、高效、安全的計算服務，為團隊取得好成績奠定了堅實基礎。

團隊在計算過程中，無需改變平時使用習慣，軟件開箱即用，在SSH連接方式中通過Slurm命令即可輕松提交任務。極易上手的平臺操作大大提高工作效率。在算力資源方面，主要選擇了32核Intel Xeon(Cascade Lake) Platinum 8269/8269CY，在保證運算速度的同時大大的降低了成本。在時間緊張時，最高選擇了192核Intel Xeon Platinum (Cooper Lake) 8369 3.3 GHz/3.8 GHz進行運算，極大的縮短了計算時間。

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審核編輯黃昊宇