计算技术，数据存储和基因测序的合并能力将影响个性化医学的未来。
快速顺序和解释基因组信息的能力迅速成为改善人类健康的基本驱动力。完成第一个人类基因组序列2003年，科学家消耗了13年，国际努力和数十亿美元的投资。目前，测序实验室可以在几天内消除数百个完全测序的单个人类基因组，成本低至$ 299。巨大，雄心勃勃的努力，例如100,000个基因组项目，我们所有人NIH研究项目（100万基因组），其他国家和国际努力是当今的秩序。这些研究产生了无价的信息，供科学家探索并使对发展，疾病和其他各种特征的基本基础的疑问和理解能力更深。基因组学领域的这一快速持续的创新正在推动越来越多的药物和学术中心，以采用云基础架构的弹性和成本效益的资源。
制作序列只是开始
该领域的许多加速度都涉及新的测序技术，例如Illumina，Oxford Nanopore Technologies和PACBIO公司开发的测序技术。这些进步提高了基本呼叫精度，实现了更长的读取长度，并提高了速度，同时降低了成本。
在事物的输出侧，解密的基因组序列可以占据数据仓库每个基因组〜150 GB。但实际上，这仅仅是开始。根据序列的集合，映射读取并进行更高级别的推论需要强大的可扩展计算能力，数据存储，传输，检索和分析资源，并且随着百万基因组规模的项目进入竞争，数字迅速乘以。不过，正是这个规模是揭示基因和表型之间微妙关系的最大希望。多基因分类可以分为特定的人群群体，而不是基因X和疾病Y之间的简单关联，提供了最精确的相关性和预测。仅估计人类基因组序列将占据40个数据到2025年，这是1：1的人：序列比率。很容易看出该数字将如何作为转录，表观遗传学，单细胞，时间和其他调节水平在基因组伞下添加。
这些工具的价值从最近的全球科学社区努力来理解和征服Covid-19。该病毒序列在该疾病获得国际认可后不到一个月发布，这导致了创纪录的时间表疫苗开发和批准，可以支持的东西超融合基础架构（HCI）和云。但是，还有许多待理解的事情，例如为什么某些人易受感染，而其他人则毫发无损，而测序努力在回答此类问题方面有着巨大的希望。持续的测序还迅速识别出可能影响毒力和疾病严重程度的新变体，从而告知更好的公共卫生决策并帮助疫苗开发人员保持领先地位。
图像来源：NHS
您需要正确的数据基础架构
为了维持该领域的进步速度，数据处理必须具有VIP座椅，而Nutanix®云软件和HCI解决方案非常适合在此丰富的数据环境中处理不断变化的需求。Nutanix软件可以通过单个接口，无论是在公共云还是私有云中，或者更常见的是，可以通过单个接口来存储和处理该数据的硬件，以简化的访问和控制混合云环境。Nutanix简化了技术，因此您可以专注于数据，我们使用软件定义的HCI完成了这一简化。这允许相同的工具在本地或混合云环境中运行，并且它是使用网络尺度架构构建的，这是为Google，Amazon和Facebook Technologies工作的规模制造的。很容易看到这是支持大规模测序项目所需的框架。借助Nutanix解决方案，存储和管理完全分布在各个节点上，以防止单个失败点，创造冗余以帮助保证数据完整性，为联邦基因组学分析铺平道路由GA4GH拥护，并允许数据保留在本地存储中，并遵守与数据共享有关的管辖权约束。
根据许多这些项目的规模，较小的效率提高可以总结为主要节省。数据传输和处理的每个要素都涉及可以通过优化的数据处理来解决的潜伏期。布罗德研究所基因组平台高级总监Stacey Gabriel，最近陈述“使用优化计算功率进行处理可以降低创建序列文件的时间和成本约50％。”Nutanix软件有助于自动在处理和传输数据时自动识别这些瓶颈，以优化工作流程。此外，通过合并云解决方案，可以快速上下缩放计算和存储需求，以处理测序项目的特定需求，从而最大程度地提高支出的效率。这种优化的获得无限资源的访问是利用高级分析，机器学习和人工智能的力量，人口规模研究的必要要素。
对于基因组测序的数据密集型性质及其对未来的广泛看法，拥有正确的基础架构来满足这些数据需求是至关重要的。数据需求似乎只能在短期内增长，这些技术肯定会参与设计未来的药物干预措施，并获得其他无法预料的好处。要了解有关Nutanix如何帮助您的组织的更多信息，请在www.jhbzcj.com/testdrive。测试驱动器使您可以通过易于跟随的导游来体验公共云的简单性和敏捷性，并结合私有云的性能，安全性和控制。
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