85、网格计算在遗传学和蛋白质组学中的应用

网格计算在遗传学和蛋白质组学中的应用

在当今的生物信息学领域，随着高通量筛选技术的发展，基因组学和遗传学数据的数量和复杂性不断增加，对计算能力的需求也日益增长。网格计算作为一种解决大规模计算问题的有效方法，为生物信息学研究提供了新的途径。本文将介绍一种基于网格计算的解决方案，该方案旨在简化生物学家使用网格资源的过程，并展示其在蛋白质组序列相似性分析和全基因组基因型模拟中的应用。

1. 生物信息学与网格计算的背景

生物信息学是一个相对较新的生物学研究领域，它涉及计算机、软件工具和数据库的整合，以解决生物学问题。其研究领域包括人类基因组研究、生物和生化过程的模拟以及蛋白质组学等。然而，随着数据量和复杂性的增加，计算能力成为了实际研究的限制因素。

网格计算通过将计算任务分解为多个小任务，并在地理上分布的资源上并行执行，为解决大规模计算问题提供了一种模型。但目前网格环境中的作业管理过程较为复杂，非自动化程度较高，这给生物学家利用网格资源带来了挑战。

2. 系统设计思路与目标

为了让不熟悉网格计算的科学家更方便地使用网格资源，我们开发了一种基于脚本的实现方案。该方案的主要目标是：
- 简化用户与复杂网格计算环境的交互，使生物学家无需了解网格计算的详细细节和过程即可利用网格资源。
- 提供一种通用的解决方案，可适用于适合并行化的生物信息学任务，无需预先选择可用的网格节点或预先安装软件和数据库。
- 通过临时安装数据库和现有可执行文件的策略，避免对预定义网格运行时环境的依赖。

3. 自动化任务的具体内容

为了实现上述目标，我们对以下任务进行了自动化处理：
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