手机网上买彩票安全吗:生信專用服務器

BMK Cloud

產品簡介

百度可以买彩票 www.hhjibw.com.cn 百邁客生信專用服務器可以提供從工作站到機架式服務器的各種硬件配置,且可以根據您的計算類型,合理配置CPU數目和內存大小,實現硬件資源的最優組合。

百邁客生信專用服務器系統的優勢

1、硬件:根據用戶的計算需求,我們可以提供從工作站到機架式服務器的各種硬件配置,且可以根據您的計算類型,合理配置CPU數目和內存大小,實現硬件資源的最優組合。

2、軟件:在基礎版中,根據用戶需求我們安裝了常用生信軟件;進階版中,我們將常用軟件封裝、串聯成分析???,通過單行命令即可完成很多常規分析內容,如基因表達量計算、突變檢測、基因功能注釋等,讓用戶開機即可開始生信數據的分析。

基礎版最低配置方案
組成單元 配置內容 單位 數量
塔式服務器
塔式服務器

(16核,64G內存,16T存儲)

T640塔式服務器具體配置如下:

–?2個因特爾至強?銀牌4110?CPU(8核/16線程,?2.1GHz,?9.6GT/s,?11MB?Cache)

–?4根16GB?DDR4-2666MT/s服務器內存

–?2塊600GB?10K?SAS?12Gbps?2.5英寸硬盤

–?4塊4T?7.2K?12Gbps?3.5英寸硬盤

–?PERC?H730P?RAID控制器?2GB?緩存

–?2個10Gb?網口

–?2個750W服務器電源

–?3年4小時上門服務(7*24*4)

1
顯示器
顯示器 DELL?U2417H?23.8英寸顯示器 0
集群系統軟件
操作系統 CentOS?Linux 1
編譯開發環境 GNU?C/C++編譯器
GNU?Fortran77/90編譯器
GNU?Debugger
并行環境 OpenMPI
生物信息常用軟件 20款生信軟件部署,支持用戶指定 1
生物信息常用數據庫 10個免費數據庫的下載及部署,支持用戶指定 1
維護
1年維護服務 包括每年2次系統巡檢,系統故障處理(工作日4小時響應) 1
總計

注:硬件價格變化快,以最終簽訂合同時為準

進階版最低配置方案
組成單元 配置內容 單位 數量
塔式服務器
塔式服務器
(16核,64G內存,16T存儲)
T640塔式服務器
具體配置如下:
–?2個因特爾至強?銀牌4110?CPU(8核/16線程,?2.1GHz,?9.6GT/s,?11MB?Cache)
–?4根16GB?DDR4-2666MT/s服務器內存
–?2塊600GB?10K?SAS?12Gbps?2.5英寸硬盤
–?4塊4T?7.2K?12Gbps?3.5英寸硬盤
–?PERC?H730P?RAID控制器?2GB?緩存
–?2個10Gb?網口
–?2個750W服務器電源
–?3年4小時上門服務(7*24*4)
1
顯示器
顯示器 DELL?U2417H?23.8英寸顯示器 0
集群系統軟件
操作系統 CentOS?Linux 1
編譯開發環境 GNU?C/C++編譯器
GNU?Fortran77/90編譯器
GNU?Debugger
并行環境 OpenMPI
生物信息常用軟件及分析???/td> 轉錄調控工具包,26款;20款生信軟件部署,支持用戶指定 1
生物信息常用數據庫 10個免費數據庫的下載及部署,支持用戶指定 1
維護
1年維護服務 包括每年2次系統巡檢,系統故障處理(工作日4小時響應) 1
總計

注:硬件價格變化快,以最終簽訂合同時為準

可部署常用生信軟件
軟件類型 軟件名稱
基因組組裝相關軟件

abyss、ALLpath、Canu、dbg2olc、ECTools、falcon、HGAP、IDBA、intemap、Jabba、LoRDEC、MECAT

、PBSuite、pilon、Proovread、SOAPdenovo、Spades、trinity、velvet

基因組分析相關

AUGUSTUS、Circos、CRT、DIAMOND、EVM、Exonerate、GeMoMa、genBlastA、GENSCAN、GLEAN

、GlimmerHMM、GMAP、infernal、islandpath_dimob、Kraken、MEGAN、metaAnnotator、metaphlan、

PASA、phispy、prodigal、prokka、RepeatMasker、TransDecoder、TransGeneScan、tRNAscan、tRNAscan-SE

比較基因組軟件 Orthmcl、Muscle、PAML、phyml、MCScanX、nucmer、HGT_Finder、Mugsy、picrust
注釋相關軟件 blast2go、DIAMOND、InterProScan、kohgpi、Kraken、MEGAN、metaAnnotator、metaphlan
比對軟件

Blast、hmmer、blasr、bwa、daligner、Bowtie2、Blat、MECAT、genBlastA、bowtie2、GMAP、bwa

、tophat、hisat、bismark、ssearch36

系統發育樹軟件 MEGA、Phyml、RAxML、Exabayes、Mrbayes、figtree、splitstree、Phylip
分化時間分析 Paml、Beast2
群體歷史動態分析 psmc、msmc
基因流分析 Treemix、ANGSD、G-PhoCS、Migrate-N
高離散SNP篩選 BayeScan、LFMM、bayenv2
選擇清除分析 XP-CLR、XP-EHH、vcftools、PopGenome
LD分析 Haploview、Plink
ka/ks分析 Yn00、codeml
分子方差分析 Arlequin、poppr
全基因組關聯分析 plink2、Haploview、Admixture、EIGENSOFT、tassel、emmax、Fast-LMM
QTL定位軟件 R/qtl、QTL?Cartographer等
遺傳圖譜排圖軟件 MSTmap、Onemap
共表達分析 WGCNA等
轉錄組組裝 trinity2.4.0、cufflinks、stringtie
基因表達定量 rsem、miRDeep2、stringtie、cufflinks等
基因表達差異分析 DESeq、EBSeq、edgeR、MOABS
富集分析 topGO等
蛋白互作 blast
靶基因預測 RNAhybrid、miranda、targetfinder、LncTar等
聚類去冗余 cd-hit、tgicl
轉錄因子預測 iTAK等
circRNA預測 CIRI、find_circ、CIRCexplorer
lncRNA預測 CPC、CNCI、CPAT等
SNP分析 star、GATK、Samtools
CDS預測、SSR分析 transdecoder、MISA
APA分析 TAPIS
其它軟件

fastx_toolkit、flash、HiC-Pro、LACHESIS、lefse、MCScanX、MEGA、mothur、python、qiime、

R、samtools、sortmerna、stamp、trimmomatic、uclust、usearch

注:硬件價格變化快,以最終簽訂合同時為準

可部署生信分析???/span>
轉錄調控工具包
(26款)
有參轉錄組分析流程 遺傳進化工具包,
(20款)
全基因組重測序分析流程 基礎工具包(22款) Circos繪制
lncRNA分類及對應基因注釋 外顯子分析流程 單因素曼哈頓圖
miRNA基因家族分類 Annovar變異注釋 繪制GO、KEGG分類富集圖
CPC編碼能力預測 BreakDancer?SV檢測 繪制差異基因MA圖
topGO基因功能注釋 CNVnator?CNV檢測 繪制差異基因火山圖
差異表達基因分析 GATK突變檢測 聚類熱圖繪制
蛋白基因家族分類 SNP位點引物設計 BLAST
共表達模式聚類分析 貝葉斯方法構建進化樹 SAM/BAM互換
基因功能注釋 蛋白序列同源分析工具 短序列比對工具bwa
加權基因共表達網絡分析 分化時間計算 根據ID列表提取fasta序列
保守序列預測 關聯區域分析 提取位點上下游定長序列
簡單重復序列分析 混池群體Fst分析 PCA分析
外顯子與內含子預測工具 基于admixture進行群體結構分析 相關性分析
信號肽預測 MEGA FastQC
轉錄因子注釋工具 遺傳共線性分析 數據預處理工具
…… …… ……

注:硬件價格變化快,以最終簽訂合同時為準

產品購買與部署

沒有定制化開發,用戶確定產品功能且硬件完成部署后,一個月內完成軟件部署和測試,并交付使用

如有定制化開發需求,根據具體需求確定周期

微信截圖_20190428094218
  • 所有
  • 醫學研究
  • 市場活動
  • 微生物
  • 最新文章
  • 科研工具
  • 群體遺傳
  • 轉錄調控
高通量測序技術的出現,使全世界產出的測序數據出現了爆炸式增長,這些數據存放在或大或小的數據庫中,區域性的大數據庫包括NCBI、ENA/EBI、DDBJ等,今天我們重點給大家介紹下NCBI的SRA數據庫。  

Part 1?|?SRA數據庫介紹

SRA(Sequence Read Archive)是NCBI中專門用于存放原始高通量測序數據的一個子庫,收錄了各種二代、三代測序儀產生的數據,與ENA/EBI、DDBJ間共享原始測序數據。

INSDC(International Nucleotide Sequence Database Collaboration)成員間共享測序數據

有過數據上傳經歷的童鞋應該對SRA并不陌生,上傳數據前我們一般要創建BioProject、BioSample,用于詳細說明項目信息、樣品信息;并通過SRA的Experiment、RUN描述建庫測序相關信息,如建庫類型、測序儀器、單雙端等;下圖概括出了幾者之間的關系。

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra/docs/submitmeta/

SRA上傳和檢索數據時,我們會遇到各種各樣的編號,這些編號間的對應關系通過下表我們可以理清。項目和樣品信息首先會存放在BioProject和BioSample數據庫中,得到類似PRJNA和SAMN的編號;在SRA數據庫中也會對項目和樣品進行編號,分別以SRP和SRS作為前綴,并與BioProject和BioSample中對應;其余SR開頭的編號都屬于SRA數據庫。

SRA數據庫中各種編號對應表

SRA數據庫中存儲的是高度壓縮后的sra格式數據,截止到目前,SRA中已經累計存儲了超過20P堿基數據,而且每年仍在以極快的速度增長。

SRA數據量增長圖(縱坐標代表sra格式文件大小,單位TB;橫坐標代表年;藍線代表總數據量)

Part 2?|?SRA數據庫中疾病相關數據統計

在SRA數據庫的愿景中,除了進行原始測序數據的保存之外,還有一個目的就是希望這些數據可以被再次利用,得出新的發現。但是目前這些數據就像宇宙中無法被探測的暗物質,無人問津。

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra/docs/

既然已經有如此多的公共數據,我們應該充分挖掘,不僅可以產出新發現,也可以有效降低科研成本。俗話說的好,知己知彼,百戰不殆。要想充分利用這些公共數據,我們首先需要對這些數據有更加深刻的認識,于是我們針對熱點研究疾病,統計了不同測序類型的數據量,以及項目數和樣品數,想了解其他疾病數據量情況的童鞋可以文末留言,我們統計好之后發送給您。

熱點研究疾病數據統計(單位:Gbase)

熱點癌癥數據統計(單位:Gbase)

Part 3 |?公共數據使用策略

如此多的數據,該怎樣去利用,我們整理了一些思路,供大家參考。 策略一:數據整合,增大樣本量 以研究疾病相關基因表達為例,可以整合多個項目中的RNA-Seq數據(也可以結合自己的數據,增大樣本量),計算基因表達量,并篩選疾病組織和正常組織間差異表達的基因; 再針對差異表達基因進行共表達分析,獲得共表達基因集;然后進一步對這些基因的功能、所屬通路進行分析,從而更完整的描述出疾病發生的機理。 策略二:多種疾病間橫向比較 以研究肺癌患者中S100A4基因的差異表達為例,通過下載其他類型癌癥如:胸腺癌、惡性間皮瘤的RNA-Seq數據,并分析該基因在這兩種癌癥中的差異表達情況,如果與肺癌中有相同的差異表達趨勢,則可以增強我們結論的說服力。 策略三:不同水平間橫向比較 分析不同水平的數據,如:細胞水平、組織水平、動物模型上目標基因的差異表達情況,增強分析結論的說服力。 策略四:不同類型數據間聯合分析 我們只自測了mRNA數據,但是想了解miRNA對于mRNA的調控,那我們可以下載對應疾病的miRNA類型的數據,通過兩者的聯合分析,更深入的了解疾病發生的機理。

Part 4 |?結語

公共數據使用看似很困難,需要下載、轉換格式、生信分析,目前百邁客云(百度可以买彩票 www.hhjibw.com.cn)已經集成了SRA數據檢索、下載、轉換和分析,我們錄制了一個短視頻,展示了如何通過簡單的鼠標點擊高效完成以上所有工作,詳情://live.biocloud.net/open/course/10