一次高校科研的实践:1个月的计算量1天就完成了?

简介: 面对150个石栎样本全基因组分析的艰巨任务,传统方法需耗时一个月。借助MemVerge的MMCloud平台,实现了资源弹性分配与自动化管理,大幅缩减至一天内完成,解决了IT资源配置难题,极大提升了效率,成本可控,让团队得以专注科研创新。

一场关于生物信息学研究的变革正在悄然发生,云小南,一位自然科学领域的研究生,亲身体验了这场变化。

云小南所在的大学坐落在在云南省的心脏地带,这里不仅是知识的殿堂,更是自然科研的前沿阵地。然而,随着生物信息学的迅猛发展,传统的科研模式遭遇了前所未有的挑战。科研人员在处理海量生物数据时,常常陷入IT资源配置和管理的困境,这不仅拖慢了研究进度,也影响了科研成果的产出。

一、如何把1个月的计算量在1天完成?

在大学实验室里,研究生云小南和他的导师面临着一个紧迫的科研任务。他们需要对石栎属一百五十个样本的全基因组测序数据进行分析,这是一个计算量巨大的工作。在本地服务器上,即使使用GATK流程,也需要2天多的时间来完成一个样本的分析。面对一百多个样本,就算使用并行计算,也需要一个多月的时间来完成整个项目。这个任务的难度和时间压力让云小南感到头皮发麻。

无奈之下,云小南开始寻找快速计算的方案。他发现了MemVerge开发的计算工具,云小南联系了MemVerge的技术人员,他们向他展示了工具的基本用法,并协助他联系了云杉小木老师。

小木老师对生信科研项目非常熟悉。在了解了云小南的需求后,小木老师制作了一个小型演示,利用工具的弹性计算功能,自动化地为每个样本分配空闲的阿里云服务器,并根据资源消耗自主迁移,直到完成所有VCF文件的分析。他们测试了四个样本,每个包含大约10G的数据量,仅用4个小时就完成了从质控到比对、去重和突变分析的完整过程。

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随后,他们将所有样本添加到样本列表中开始执行生信分析。系统为这个任务调用了150台机器自动执行。尽管有些数据较大的样本耗费了9个小时才完成突变分析,但其中一个样本因为分配到了一台小容量服务器,导致比对过程缓慢。在6个小时后,他们停止了这个进程,并向系统申请了大容量服务器配额。获批后,重新投入分析,4个小时后就完成了分析。这让云小南感到前所未有的轻松。

在实际操作过程中,云小南也遇到了一些小问题。在分析过程中,他发现了一个需要在VCF文件中替换的变量bug。他们编写了一个简单的sed脚本来处理这个问题,并将其投入运行。半个小时后,他们就拿到了校正后的结果。最终,原本预计需要1个多月的工作,实际上只用了1天的时间就完成了。

云小南的导师对结果非常满意,因为这样留出了足够的时间来进行下游分析和作图,不再需要像以前那样在截止日期临近时手忙脚乱。小木老师还帮助云小南核算了Sentieon的计算成本和云上的其他费用,让他对整个项目的花费有了清晰的了解。

这次经历不仅让云小南和云南大学的研究团队对生物信息学充满了信心,也为他们提供了一个宝贵的科研经验。在组会上,云小南分享了这次云上计算的经历,他的导师也要求他记录下标准操作流程(SOP),以便在未来遇到时间紧迫的任务时,有一个可靠的应对方案。

二、生信科研的双刃剑

生物信息学,这个结合了生物学、计算机科学、数学和统计学的跨学科领域,已经成为推动现代生命科学研究的重要驱动力。然而,这把双刃剑在带来巨大潜力的同时,也给科研工作带来了一系列挑战。

生物信息学研究产生的数据量是巨大的。从基因组测序到蛋白质组学,再到复杂的生物网络分析,每一步都产生着海量的数据。这些数据的处理、存储和分析对计算资源的需求极高,而这对于资源有限的高校科研团队来说,算力资源是一个巨大的负担。

生物信息学软件的多样性和快速迭代也给科研人员也带来了选择困难。每一款软件都有其特定的功能和操作方式,科研人员需要不断学习和适应新的工具,以跟上科研的最新进展。

生物信息学本身的跨学科属性要求科研人员不仅要有深厚的生物学知识,还需要掌握一定的计算机和统计学技能。这对于许多专注于生命科学领域的研究者来说,他们需要在有限的时间和精力中,不仅要进行科研探索,还要学习跨学科的技术知识。

最后,生物信息学研究的成本问题也是一个不容忽视的问题。高效的计算资源往往意味着高昂的费用,这对于经费有限的高校科研项目来说,是一个难以回避的现实问题。如何在保证研究质量的同时,有效控制成本,成为了科研管理中的一个难题。

在这样的背景下,高校的生命科学研究团队急需找到一张能够解决这些问题的新地图,以释放生物信息学研究的潜力,推动科研工作的高效发展。

三、极致性价比的混合云调度方案

MemVerge的MMCloud作为一种创新的计算服务平台,为云小南的科研生信分析带来了显著的核心价值,主要体现在以下三个方面:

高效的数据处理能力

MMCloud平台提供了弹性的云计算资源,可以根据科研任务的需求动态分配计算能力。这意味着,无论数据量有多大,科研人员都可以通过平台获得足够的计算资源来处理和分析数据。这种高效的数据处理不仅加快了科研进度,也为科研人员节省了宝贵的时间和精力,使他们能够专注于科研创新和发现。
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一站式软件管理

MMCloud平台内置了丰富的生物信息学软件库,包括多种开源和商业软件,满足了科研人员对不同分析工具的需求。科研人员可以在一个统一的平台上管理和使用这些软件,无需担心软件的安装、配置和更新问题。这种一站式的软件管理极大地简化了科研流程,提高了工作效率。

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极致的成本控制

现在想找到大算力资源并不难,难的是如何在成本之内用上大算力。MMCloud平台通过独家专利技术让科研团队始终能以“最合适”的成本获取“最合适”的算力资源,既不会因为运行过程中资源冗余造成高额的成本,也不会因为算力不足导致任务迟迟跑不出结果,确保了科研项目的成本效益最大化。

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四、沿着旧地图,找不到新大陆

在与平台的技术人员沟通后,云小南了解到,平台的弹性计算功能可以自动化地为每个样本寻找空闲的服务器,并根据资源消耗自主迁移,直至完成所有分析任务。这一过程中,平台还能够实时监控资源使用情况,并提供详细的成本记录,使得科研项目的管理和预算控制变得更加透明和高效。云小南回忆说:“我们原本需要一个多月才能完成的计算量,在平台上不到24小时就完成了。”

在一则广告中,有这么一句话:沿着旧地图,找不到新大陆。

云小南和她的团队的故事,正是无数科研团队在生物信息学领域中追求高效、便捷、经济的科研环境的缩影。

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