Quantitative Biology Center 使用 AWS 加快推動新的基因體研究

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分析基因表現差異

每一天，Quantitative Biology Center (QBiC) 的研究人員利用高效能運算 (HPC) 平台分析基因體資料之外，也能判定如疾患與正常組織彼此基因表現上的差異。QBiC 位於德國蒂賓根大學，其支援大學內部和全球其他研究機構的基因體學研究。

QBiC 的 HPC 工作負載主要託管在內部部署的資料中心。然而，隨著研究資料量的持續快速增長，QBiC 預知將難以快速且具經濟效益地擴展。QBiC 的高級生物資訊學研究科學家 Alex Peltzer 表示：「隨著我們的資訊量越來越大，我們意識到需要的運算能力比內部部署的基礎設施所能提供的還要得多。使用我們平台的研究人員也需要更好的效能，如此才能分析更多資料並更快完成研究。」 QBiC 的最高價值是根據 FAIR 資料原則處理資料：可查找、可存取、可相互操作和可重現。Peltzer 表示：「滿足 FAIR 處理要求與有效擴展的需求有關，這是我們不容易做到的。

由於我們使用 AWS Batch 獲得的自動化和協同運作，經過評估的設定可能會將我們的基因體學研究時間縮短 50%。」

Alex Peltzer，蒂賓根大學 Quantitative Biology Center 高級生物資訊學研究科學家

  • 關於 Quantitative Biology Center

  • The Quantitative Biology Center (QBiC) 是德國蒂賓根大學的一個研究單位。QBiC 託管 HPC 研究平台，供內部和外部研究人員分析和處理基因體學資料。

  • 優勢
    • 在單一研究專案中可以處理多達 10 萬個基因樣本
    • 將基因體學研究時間縮短 50%
    • 加速基因表現差異研究
    • 降低分析成本
  • 使用的 AWS 服務

利用 HPC 研究平台和以 AWS 為基礎的雲端運算

QBiC 對可擴展性和效能的需求致使其選擇了 Amazon Web Services (AWS) 雲端。Peltzer 表示：「我們知道雲端可以滿足我們的需求，而且 AWS 提供的技術比我們看到的其他供應商更先進。」AWS 還與 Nextflow 和 nf-core 框架整合，這些框架支援使用軟體容器的可擴展科學工作流程。Peltzer 表示：「AWS 與 Nextflow 配合得非常好，而且沒有其他雲端供應商可以做到這一點。如果沒有整合，我們將必須自己花費大量時間和金錢來重寫排程功能。」

QBiC 選擇利用由 Intel Xeon 可擴展處理器提供驅動的 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 執行個體，用於其現有的內部部署基礎設施。QBiC 現在於 AWS 上執行 Nextflow 以進行工作流管理，並使用 AWS Batch 來自動化和協同運作 Nextflow 批次作業。

該組織還使用 Amazon EC2 Spot 執行個體來降低分析成本。EC2 Spot 執行個體是 AWS 上的備用運算容量，與隨需執行個體的價格相比，折扣高達 90%。Peltzer 表示：「我們透過使用 Amazon EC2 Spot 執行個體來降低分析成本。這代表我們可以投入研究的節省成本。」

處理 10 萬個基因樣本

QBiC 在 AWS 上的 Nextflow 中執行其分析工作負載，可以利用並行處理並可以依需求擴展。Peltzer 表示：「無論是在一個研究專案中處理 30 個基因樣本還是 10 萬個樣本，使用 AWS，我們可以快速擴展或縮減 HPC 平台。」此外，QBiC 及其研究客戶正在體驗基因體定序工作的增強可靠性。Peltzer 表示：「我們不再需要因為太多人在排隊等待處理工作，而擔心系統中斷和效能下降。」儘管該設定目前正在技術研究專案中執行，但目前結果暗示了潛在的生產用途。

基因體學研究時間縮短 50%

在其基準測試專案中，QBiC 透過使用 Amazon EC2 和 AWS Batch 為與該中心共享資源的大學和私人研究組織減少了所有工作的研究和處理時間。Peltze 表示：「由於我們使用 AWS Batch 獲得的自動化和協同運作，經過評估的設定可能會將我們的基因體學研究時間縮短 50%。與我們的內部部署環境相比，我們可以更快完成任務。」

因此，QBiC 和德國的其他研究機構看到了使用 AWS 雲端應用程式的巨大潛力。分佈的基礎設施可以幫助 QBiC 更快完成分析基因表現的研究，以發現可能與癌症有關的突變。Peltzer 表示：「在 AWS 上執行基因體定序，我們正在研究植物和動物資料，以了解實驗性治療如何改變某些基因的表現方式。」

隨著研究需求的增加，QBiC 將持續評估 AWS 服務的使用情況。Peltzer 表示：「我們希望在未來幾年成為德國最大的大眾基因體定序中心之一。AWS 將幫助我們實現這一目標。」

進一步了解

若要進一步了解，請瀏覽 aws.amazon.com/hpc。