浪潮助力中国基因测序产业化

浪潮为中科紫鑫打造高性能计算集群,提供面向全球的基因测序云服务,加速国产基因测序仪的研发与应用,中国在基因测序领域的自主研发取得重大突破。

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    日前,国家食药总局承诺了两款基因测序仪及检实验剂盒,这是自当局出台“二月禁令”后,初次批准基因测序本事不妨进行临床使用,政府战略的松绑激励了大量资本对该市场的觊觎。据统计,二零一三年中国关于测序仪及试佳瞿进入总额跨过20亿元,中国广大的市场蛋糕早已引发基因测序厂商的高度重视。

    

    指日,中国最大的办事器厂商海潮为国产基因测序仪厂商中科紫鑫安排构建了高功能计算集群,用于供给面向寰宇的基因测序清楚云服务。据悉该集群将可担当20到40台新一代国产自立基因测序仪在全国范畴试运行光阴的总共测序分析服务。

    

    人类基因是一种特殊要紧的战术性资源,不行单从资本长处来衡量其价钱。从20世纪90年代“人类基因组工程”商洽驱动之日起,美国、日本和欧洲等国家仍然认识到人类基因的战略名望并抢先纷纷挂号基因专利,因此谁具有最多的人类基因谁就能在将来基因诊断、基因医疗技术方面拥有全体措辞权。而对于13亿人口大国的中国来说,拥有自主研发基因测序仪技术和产品将成为未来中国基因财产成长的必由之路。

    

    中科紫鑫是紫鑫药业和中科院北京基因组相持所在技术研发合作框架下建造的自助公司,极力于研制开荒我国自主基因测序技术,其研发的国产新一代基因测序仪是国内目前唯一一个技术性能可以抗拒国外市场合流产品的国产基因测序体系,其测序长度(读长)达到500-1000bp,为目前二代测序仪中最高程度。

    

    基因测序技术应用须要对海量、繁杂、多变的数据进行分析计算,因此需要高性能计算机来进行基因数据的统计和分析。每部分有23对染色体,这些染色体中包含的DNA由ATCG辞别碱基序列构成,数量合计达30亿。对人进行全基因组测序孕育的海量数据,必须经历高性能计算机来进行管束分析本领博得对个别医疗诊断分析有益的结果。

    

    据专科人士先容,基因测序分析对高性能计算机的计算性能、内存容量、数据带宽等央浼很高,同时还必须增援完美的基因测序分析做事流。浪潮为中科紫鑫设计构建的高性能计算集群是特意针对基因测序应用定制设计的专用机。专用机接收了刀片服务器、胖节点行动计算平台,并行保存系统用于提高数据带宽,采用万兆收集提升通信成果,并饱满切磋了应用特性定制开发了基因测序工作流软件。

    

    浪潮连年来不断在人命科学范畴高性能计算进行连续的技术和应用投入,目前在国表里拥有浩瀚的生命科学榜样案例。浪潮联手中央电视台拍摄了《走进科学》超算系列片,对高性能计算在基因方面的应用举办一共介绍。除高性能计算硬件系统设计供给才干外,浪潮还拥有一支专业的应用众人集团,在对生命科学应用支持以及对GPU、MIC等新式机关拦阻优化得到明显结果。浪潮与中科院联结研发的基于MIC平台的生命科学应用软件ATOM,在举世超算大会SC上作为世界5个MIC成效之一进行了显现。
标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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