我们可以序列世界…然后呢?

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发表:2018年3月21日

埃德·皮特金|

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地球上大约有870万种,你可能会认为的DNA测序都将需要几十年的时间。根据克努特看看教授,博士,柏林自由大学的,大规模的事业可以使用大约10000在10天之内就可以完成今天最快的DNA测序仪。这是因为测序已经成为快4000倍在过去10至15年。

在相同的时间内,测序已经成为便宜约1000万倍。现在可以测序人类基因组的1000美元的大容量实验室。根据麦肯锡全球研究所,这个价格将下降10在未来十年内的另一个因素。收集基因组数据变得快速、廉价和相对容易。

处理大量基因组数据

更大的挑战将会分析所有数据生成。一项研究估计,1亿年到2025年将有20亿个人基因组测序,生成2 - 40艾字节的数据。埋在所有数据将见解,可能从根本上改变我们对生活的理解,从细胞生物学和疾病机制,药物发现和农业。发现这些见解将需要大量的分析。

看看教授和他的团队正在与英特尔为研究人员和实验室提供新的工具来帮助他们解决这个巨大的分析挑战。因为他们的开创性工作在生物信息学中,柏林自由大学被选为新的英特尔并行计算中心(IPCC)在2015年,教授看看掌舵。从那时起,他的团队一直在努力提高性能的重要基因算法优化代码以更好地利用现代多核多线程处理器。

一个灵活的软件图书馆高速基因组学

一旦看看教授的团队优化算法,他们包SeqAn *, genomics-focused应用程序的开源库。SeqAn不仅优化的算法性能,而且对易用性、可维护性和可移植性在基于标准的硬件环境。他们可以创建复杂的相结合,灵活的分析可以使用管道和他们自由学术和商业组织。

SeqAn的目的是加速基因组学研究和增加使用通过简化管道开发,降低成本,提供数量级和更高的性能收益。已取得良好的进展向这些目标和SeqAn越来越受欢迎了。看看教授表示,它已经在超过300个研究。

为高性能现代化代码

复杂的软件算法已经开发多年来分析基因组数据。这些算法提供了神奇的功能,但一直主要使精确的科学。大多数开发人员遗传学和生物信息学的专家,而不是复杂的硬件和软件问题的计算效率和应用程序吞吐量最大化。因此,性能和可伸缩性问题常常出现在大容量和时序要求严格的环境。持续增加的基因组数据的规模和复杂性增加了这些挑战。

花了这么久的一个原因发生算法优化是它需要跨多个学科的专家完全理解科学、数学、软件和硬件。每个碱基对都很重要当寻找遗传标记,所以软件开发人员必须了解他们的优化工作不仅影响分析的速度,而且结果的准确性和可靠性。在某些情况下,看看教授和他的团队不得不创造新的有效算法的方法,这样可以扩展的代码在大量的线程和核心。

他们的代码优化的努力集中在两个主要策略:向量化和多线程。

数量级和更高的性能

向量化和多线程是适合基因组分析的计算需求,依靠一系列的相对简单的计算,在大型数据集进行迭代。增加performance-per-core同时利用更多的内核有乘法的影响,并且可以提供戏剧性的总体性能收益。性能测试日期显示:

大量通过向量化每个核的性能改进。更高的每个核性能显然是表示6148年黄金基准使用最新的英特尔至强处理器(图1)。尽管这些新处理器提供增量增加核心(最多20个核与上一代处理器18),额外的内核不能占1.6 x 2.7 x新处理器提供更高的性能。大部分这些收益可以归因于支持增强的向量。

图1。优化SeqAn代码充分利用先进的矢量支持最新的英特尔®Xeon®黄金6148处理器,这有助于使性能收益高达1.6 x 2.7 x一系列SeqAn工作负载和代英特尔®Xeon处理器e5®- 2697 v4。8

在大量的核近似线性可伸缩性。之前的代码进行优化,SeqAn只在一个线程可以高效运行。基准使用新的优化的代码展示出色的可伸缩性在大量的核心和线程提供的Intel®Xeonφ™处理器7250。运行时下降了多达55 x和当运行在所有68核单核心上运行相同的工作负载(图2)。

图2。优化SeqAn代码还提供了近似线性可伸缩性在大量的核心,显然是在基准测试使用的许多核心英特尔®Xeonφ7250.9™处理器

性能和可伸缩性改进如此大规模的变革,可能减少复杂的基因组分析所需的时间从几天到几分钟。看看教授的软件优化工作重点从代码中提取尽可能多的并行性,因此性能优势将继续增加在未来的处理器代核心密度增加

释放生命的秘密

高性能的优化算法是关键一步处理基因数据的洪流。存在很高的风险。麦肯锡全球研究院估计,下一代基因组有可能影响全球经济以每年高达1.6万亿美元,到2025年,并最终将远远超出了经济学的影响。

我们站在一个转折点能力理解遗传密码及其详细的对植物的影响,动物,人类,人口,甚至整个生态系统。今天的DNA测序技术的进步正在发生与互补的生命科学研究工具的进步,如分子成像和分子动力学(原子和分子相互作用的计算机模拟)。

结合这些技术、快速基因组分析提供了基础的理解,以前所未有的细节,单个基因的作用和在细胞过程的基因的组合。这些进步将深化我们对生活的多种形式,提高我们治愈和形状的能力的生态系统,为精密医学铺平道路,可以适应每个人的独特生理。

性能和基准可以找到的信息http://www.intel.com/performance/datacenter。

引用

来源:地球上的物种数量标记在870万年,由李Sweetlove,自然,2011年8月23日。https://www.nature.com/news/2011/110823/full/news.2011.498.html
来源:克努特Reinhert教授的演讲在英特尔HPC开发者大会超级计算2015年12月2日,2015年出版。https://www.youtube.com/watch?v=YVDaQFTeBlwGenerally speaking, there are “107 species on earth with 108 average number of base pairs per genome; therefore, the earth’s genome has 1015 base pairs. 104 Illumina HiSeq sequencers could sequence 1011 base pairs each per day, so they could sequence the earth’s genome at 10x coverage in approximately 10 days.”
来源:英特尔克努特Reinhert演示教授HPC开发者大会在超级计算2015年12月2日,2015年出版。https://www.youtube.com/watch?v=YVDaQFTeBlw
来源:英特尔克努特Reinhert演示教授HPC开发者大会在超级计算2015年12月2日,2015年出版。https://www.youtube.com/watch?v=YVDaQFTeBlw
来源:颠覆性技术:进步将改变生活,商业,和全球经济。麦肯锡全球研究所,2013年5月。
在大数据来源:基因组研究人员提高报警,由艾丽卡检查海登,自然,2015年7月7日。https://www.nature.com/news/genome -研究人员提高-报警- -大-数据- 1.17912
http://www.fu-berlin.de/en/presse/informationen/fup/2015/fup_15_285-professor-reinert-leitet-intel-parallel-computer-center/index.html
结果基于局部和全局比对的带状和unbanded细胞Illumina公司读取150个基点(2.85 x 1011 unbanded, 3.21 x 1010带状)。基线配置:2 x英特尔®Xeon处理器e5®- 2697 v4 (2.30 GHz, 18个核)。系统测试:2 x英特尔®Xeon®黄金处理器6148 (2.4 GHz, 20芯)。所有测试使用Linux 3.10.0-514.21.1.el7运行。7.2.0 x86_64, GNU编译器。
结果基于Pac生物读取全局比对的2.66 x 1013细胞。测试配置:英特尔®Xeonφ7250™处理器(1.4 GHz, 68芯,16 GiBi MCDRAM)。所有的测试运行使用seqan_global, Linux 3.10.0-514.21.1.el7。7.2.0 x86_64, GNU编译器。
来源:颠覆性技术:进步将改变生活,商业,和全球经济。麦肯锡全球研究所,2013年5月。