多組學分析、蛋白3D結構預測、分子對接、分子動力學模擬全能型計算工作站硬件配置推薦
多組學分析、蛋白質結構預測、分子對接、以及分子動力學模擬是生物信息學中非常重要的幾個領域，不同生物信息學任務的關鍵算法：
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No |
關鍵課題 |
算法 |
軟件 |
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1 |
多組學分析 |
基因組學、轉錄組學、蛋白質組學、代謝組學數據的整合。 § 基因組組裝算法：如SPAdes、SOAPdenovo。 § 基因表達分析算法：如DESeq2、edgeR。 § 蛋白質序列比對算法：如BLAST、Bowtie、BWA。 § 代謝物識別算法：如MetaboAnalyst、XCMS。 |
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2 |
AlphaFold2蛋白質結構預測 |
該方法基于蛋白質氨基酸序列。AF3蛋白預測常用的算法包括： § 同源性建模：利用已知結構蛋白質的模板來構建目標蛋白質的結構。 § 從頭建模：基于物理學原理和化學知識來構建蛋白質結構。 |
AlphaFold PyRosetta |
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3 |
蛋白質互作預測 |
該方法基于蛋白質氨基酸序列和距離約束。DMFold蛋白預測常用的算法包括： § 模擬退火：一種模擬物理系統(tǒng)退火過程的算法，用于尋找蛋白質結構的低能量構象。 § 蒙特卡洛方法：一種基于隨機抽樣的算法，用于探索蛋白質結構的構象空間。 |
DMFold Rosetta |
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4 |
分子對接 |
用于配體構象生成的遺傳算法。 用于評估結合親和力的評分函數 |
AutoDock Schr?dinger SuiteMOE |
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5 |
分子動力學（MD）模擬 |
是一種模擬分子運動的計算方法。分子動力學模擬通常用于研究生物系統(tǒng)的動態(tài)行為。分子動力學模擬常用的算法包括： § 經典分子動力學：利用牛頓運動定律來模擬分子運動。 § 量子力學分子動力學：利用量子力學原理來模擬分子運動。 |
GROMACS NAMD LAMMPS |
推薦硬件配置：
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關鍵指標 |
技術要求 |
推薦 |
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1 |
中央處理器 |
具有高時鐘速度的多核 CPU |
32個內核以上 高頻（分子對接、多組學） |
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2 |
GPU計算處理器 |
用于深度學習和分子模擬的高性能 GPU |
NVIDIA A100 80GB RTX 4090 24GB RTX 6000 ADA 48GB |
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3 |
內存（RAM） |
大內存容量可處理大量數據集和復雜計算 |
256GB DDR5以上 |
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4 |
數據存儲 |
高速 NVMe SSD 可快速訪問和存儲數據 |
至少10TB，取決于數據大小 |
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5 |
聯網 |
用于數據傳輸的高速網絡，尤其是在集群配置中 |
10Gbps或更高的以太網 |
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6 |
集群設置 |
對于大規(guī)模計算，請考慮具有多個節(jié)點的集群 |
每個節(jié)點都配備上述硬件 |
對于生物信息學中的計算任務，特別是多組學分析、蛋白質結構預測、分子對接和分子動力學模擬，強大的 CPU、高性能 GPU、充足的 RAM 和高速存儲的強大硬件配置對于獲得高效、準確的結果至關重要。
科研團隊計算利器5---計算化學/生物科學計算平臺配置推薦
http://m.jwwsc.com/news/html/?2531.html
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