本文摘要：基于基因层面的精准医疗，被称作医学领域的技术革命。然而，从基础层次的基因测序，到中等层次的细胞免疫化疗，再行到最低层次的基因编辑，层次每提升一级，精准医疗构建的可玩性呈圆形几何级数减小。 数据量大、计算出来极端耗时、测序错误率低、对HPC集群拒绝低，是科研工作者必需横跨的技术难题。 听得一起高精尖的基因测序，知道离我们很近吗？ HPC技术的发展，为生命科学研究突破瓶颈，获取了强有力的承托。

基于基因层面的精准医疗，被称作医学领域的技术革命。然而，从基础层次的基因测序，到中等层次的细胞免疫化疗，再行到最低层次的基因编辑，层次每提升一级，精准医疗构建的可玩性呈圆形几何级数减小。　　数据量大、计算出来极端耗时、测序错误率低、对HPC集群拒绝低，是科研工作者必需横跨的技术难题。

　　听得一起高精尖的基因测序，知道离我们很近吗？　　HPC技术的发展，为生命科学研究突破瓶颈，获取了强有力的承托。以使用了误解解决方案的清华大学医学院高性能计算中心为事例，4台FEITITANKRIOS300千伏透射电镜手工模式下，每天的存储容量大约为28TB，每年的存储容量大约为10.2PB，三年总计数据多达30PB。　　误解大容量分布式存储池，为大规模的测序数据展开量身自定义，数据采集规模提高100倍，构建注解、过滤器和可视化的数据展现出，同时十分好地构建数据的分享和隔绝。

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