计算资源及编程-仅针对生信人员

时间:2022-05-03
本文章向大家介绍计算资源及编程-仅针对生信人员,主要内容包括第 5 章 计算资源及编程、5.2 软件安装、5.3 环境变量、基本概念、基础应用、原理机制和需要注意的事项等,并结合实例形式分析了其使用技巧,希望通过本文能帮助到大家理解应用这部分内容。

第 5 章 计算资源及编程

5.1 硬件配置

理论上在个人Windows电脑上面做生物信息学数据分析是不实际的,因为太多的生物信息学相关软件的开发者对windows并不熟练,没办法提供完善的基于windows操作系统的软件。 而且个人Windows电脑配置肯定不会太高,一般的组学测序数据都是10~500G一个样本,而且很多软件运行的时候对内存要求很高,最后这些数据的分析过程会非常耗时,个人电脑在硬盘,内存,cpu方面均不足以承担这个重任。

所以一般建议使用配置比较高的服务器,而且建议给服务器安装linux系统,ubuntu及centos均可。

  • 单人使用,人民币2万以内,可以配置16线程+64G内存+4T硬盘
  • 1到5人课题组,人民币10~50万,可以配置64线程+512G内存+64T硬盘
  • 5人以上的课题组,一般是学校的超算中心有专门的IT来负责服务器。

服务器主要用来做计算,数据分析的时候使用,并不需要直接接触它。所以大家会用个人电脑来远程登录到服务器,在上面执行各种各样的数据处理命令。 如果是windows电脑,那么建议安装winscp+xshell来连接服务器。 如果是MAC电脑,建议用自带的终端即可,还可以用FileZilla软件进行文件传输。

如果是超算中心提供账号即可使用,不需要看攻略了,自然会有专门的对应的培训。 如果是1到5人课题组,找到练习,IBM等商家自然会给详细报价,设置会上门进行ppt讲解。 那么需要在本文详细讲解的就是个人服务器,预算2万左右,改如何配置。

生信领域所涉及的计算往往是非持续性的,我相对较熟悉的RNASeq中计算量较大的就是比对步骤了,而比对往往只需要一次就可以! 这导致配备了一台豪华服务器使用率缺很低,用更少的钱做更多的事,配置一台可用于生物分析的PC机! 这篇配置适用于生物信息实验室、学校、研究所这样的单位,没有专业机房和运维人员,服务器使用率不高,经费有限等请场景下,不差钱的豪门请回避。

以下数据来自2017年6月22日京东数据

配件

配置

单价

主板

微星(MSI)X99A RAIDER 主板 (Intel X99/LGA2011-3)

2299

CPU

英特尔(Intel)Extreme系列 酷睿八核i7-6900K 2011-V3

7699

内存

金士顿(Kingston)骇客神条 Fury系列 DDR4 2400 16G

999*8=7992

电源

安钛克(Antec)额定650W EAG650 PRO 模组电源

649

散热器

九州风神(DEEPCOOL)大霜塔 CPU散热器

219

硬盘

西部数据(WD)红盘 8TB SATA6Gb/s 128Mb

2999

机箱

酷冷至尊(CoolerMaster)特警342U3版

209

总价

配置

总价

优缺点

8核128G内存8T存储

22066

适合小基因组de novo分析,有参比对分析,主要针对的是de novo需要大内存

6核128G内存8T存储

18666

比上一套速度慢些,性价比较高,适用于数据不多情况

8核64G内存8T存储

18070

常规分析+小数据存储

8核64G内存2T存储

15520

常规分析,存储能力几乎没有

6核64G内存2T存储

12120

小数据分析,会有速度影响不过影响不大

10核128G内存8T存储

29366

速度相对快一些,性价比较低,比上不足比下有余

其中存储是独立于服务器配置的,取决于课题组项目的多少,可以进行按需扩容,下面给出一个42T的raid5磁盘阵列的配置方案,可用于普通主板,配置简单,适用于数据备份存储! 磁盘阵列,麦沃(MAIWO)K8FSAS 全铝 八盘位磁盘阵列柜 单价4999 硬盘选择希捷(SEAGATE)酷鹰系列 6TB 7200转256M总计1599*8=12792 最后总价是17791,当然,大部分实验室可能并没有这么多的数据,不需要配置这个存储。

5.2 软件安装

大部分的数据分析最重要的就是学习使用各种各样的软件了,一般生物信息学软件发布的时候会提供多种种形式以供下载,比如sratoolkit

sratoolkit.2.6.3-centos_linux64.tar.gz 2016-05-25 17:24   61M  
sratoolkit.2.6.3-mac64.tar.gz          2016-05-25 17:25   52M  
sratoolkit.2.6.3-ubuntu64.tar.gz       2016-05-25 17:25   61M  
sratoolkit.2.6.3-win64.zip             2016-05-25 17:23   27M 

又或者 NCBI的 blast

ncbi-blast-2.6.0+-1.x86_64.rpm  172 MB  
ncbi-blast-2.6.0+-src.tar.gz    19.1 MB 
ncbi-blast-2.6.0+-src.zip   22.3 MB 
ncbi-blast-2.6.0+-win64.exe 79.7 MB 
ncbi-blast-2.6.0+-x64-linux.tar.gz  212 MB  
ncbi-blast-2.6.0+-x64-macosx.tar.gz 122 MB  
ncbi-blast-2.6.0+-x64-win64.tar.gz  79.5 MB 
ncbi-blast-2.6.0+.dmg   123 MB  

可以看到软件开发单位提供的有src后缀的源代码文件,还有适用于各个操作系统的预编译版本

5.2.1 二进制软件(预编译版本)

作为新手,建议大家直接根据自己的系统下载预编译版本软件,并且直接解压就可以使用啦。 例子如下:

cd ~/biosoft
mkdir sratoolkit &&  cd sratoolkit
wget http://ftp-trace.ncbi.nlm.nih.gov/sra/sdk/2.6.3/sratoolkit.2.6.3-centos_linux64.tar.gz
tar zxvf sratoolkit.2.6.3-centos_linux64.tar.gz
~/biosoft/sratoolkit/sratoolkit.2.6.3-centos_linux64/bin/fastdump -h ## 

我的系统是linux,所以用上面的代码软件就安装成功可以使用啦,是不是非常简单呢。

5.2.2 源码软件

一般的开源软件发布的时候肯定会把源代码放出来,如果是在linux系统下以源代码方式安装软件,那么一般自己的linux系统要有gcc编译器,还需要有一些库文件,这也是大多数新手被坑的地方。

源代码安装三部曲是:

  • step1:配置 ./configure
  • step2:编译 make
  • step3:安装 sudo make install

这个时候就需要对计算机的操作系统有一定的了解了,比如第一个步骤可以设置–prefiex=安装路径,参数指定软件编译后的可执行文件放在具体哪个路径下,默认的路径需要有root权限。 而第二步经常会遇到的库文件缺失,比如安装bwa软件的zlib,安装samtools的 等等。 总之遇到的坑越多,学到的知识越多,只是对初学者来说,这些知识点是否有必要学习,是否应该这么早学习这些。 如果直接用bioconda来管理生物信息学软件,这些坑就可以避免啦。 例子如下:

cd ~/biosoft
mkdir samtools &&  cd samtools
wget https://github.com/samtools/samtools/releases/download/1.3.1/samtools-1.3.1.tar.bz2 
tar xvfj samtools-1.3.1.tar.bz2 
cd samtools-1.3.1 
./configure --prefix=/home/jianmingzeng/biosoft/myBin
make
make install
~/biosoft/myBin/bin/samtools --help
~/biosoft/myBin/bin/plot-bamstats --help

5.2.3 系统自带软件中心

大家都知道,操作系统只是一个生态环境而已,没有上面丰富多彩的软件,它的用处很有限,就好像购买之初的手机,不下载QQ,微信,音频视频软件,根本没办法玩。同样的,做生物信息学数据分析也是如此。 唯一比较麻烦的事情是我们想安装的软件不是QQ、微信这种高频软件,而是科研相关的生物信息学数据分析软,大部分软件都不在系统自带软件中心。不过还是需要了解一下。 首先,不同的系统,安装方式不一样,windows基本没有自带软件中心,MAC有appstore,但是生物信息学相关的很少,linux根据发行版不一样,安装命令不一样,ubuntu的用apt-get,centos的用yum,其余的自己去搜索了解即可。

5.2.4 conda软件管理

正是因为软件安装的各种坑,有些软件所需环境的配置同样令人头疼,会不断报错提醒你那些东西没有安装。 而系统自带的软件中心又不太可能包含所有的软件,所以出现了conda这样的软件管理中心来弥补,详情请看[conda 官网(]https://bioconda.github.io/)

bioconda里面几乎涵盖了引用率较高的,好用的工具的打包资源,一键式安装,并且各自依赖的环境相互分隔。 每次使用source activate env_name 来激活,使用source deactivate 来退出。 具体软件列表见:https://anaconda.org/bioconda/repo 但是列表不支持搜索,可以去它的github里面去搜索 https://bioconda.github.io/

首先需要安装这个conda 在官网找到安装包:复制链接,在linux下执行如下代码:

wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh
sh Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh

之后出现yes /no 一律选择yes,这样会默认在你的home目录下新建一个miniconda2的文件夹,然后一切默认即可~ 而且默认修改了你的环境变量文件, 即bashrc文件:输入source ~/.bashrc这样conda命令就可以使用了.

然后就可以用conda来安装其它软件,比如cutadapt,如下图所示:

然后进入miniconda2文件夹里面的pkgs文件夹下面找到安装好的cutadapt软件,直接使用即可: python /home/jmzeng/miniconda2/pkgs/cutadapt-1.10-py27_0/bin/cutadapt –help 大功告成!!!

当然,也并不是所有的生物信息学相关软件都在conda的安装市场里面,如果要详细掌握它的用法,可以自己慢慢研究它的说明书,一些简单的命令如下:

conda search bwa查看可选版本 
在安装时输入conda install bwa=版本号
conda list 查看所有安装的软件
conda update 软件名       可以对软件进行升级:eg.    conda update bwa
conda remove 卸载已经安装的软件

5.2.5 语言类软件(包)

比如perl,R,python,java,matlab,ruby,C等等

  • 其中C源码就是./configure,make,make install,也有的就是make,取决于readme,这个也是报错最多的,一般就是没有权限,缺库,很头疼。Bwa/samtools/perl/python
  • 然后perl和python软件呢,主要就是模块依赖的问题。Htseq/macs/circos
  • R,java,软件非常简单了。Haploview/fastqc/Trimmomatic
  • matlab软件,你要是在windows界面用到还好,想去linux用,也折腾好几个星期。
  • ruby其它我没有用过啦。

我曾经在论坛上面发过一千个生物信息学软件安装,http://www.biotrainee.com/thread-856-1-1.html

5.3 环境变量

Linux是一个多用户的操作系统。每个用户登录系统后,都会有一个专用的运行环境。 通常每个用户默认的环境都是相同的,这个默认环境实际上就是一组环境变量的定义。 环境变量是全局的,设置好的环境变量可以被所有当前用户所运行的程序所使用。 用户可以对自己的运行环境进行定制,其方法就是修改相应的系统环境变量。

环境变量有很多,需要重点理解的就是PATH,很多时候大家看到教程某些软件的使用,比如

cd tmp/chrX_Y/hg19/
wget http://hgdownload.cse.ucsc.edu/goldenPath/hg19/chromosomes/chrX.fa.gz  
wget http://hgdownload.cse.ucsc.edu/goldenPath/hg19/chromosomes/chrY.fa.gz 
gunzip chrX.fa.gz
gunzip chrY.fa.gz
~/biosoft/bwa/bwa-0.7.15/bwa index chrX.fa
~/biosoft/bwa/bwa-0.7.15/bwa mem -t 5 -M chrX.fa read*.fa >read.sam
samtools view -bS read.sam >read.bam
samtools flagstat read.bam
samtools sort -@ 5 -o read.sorted.bam read.bam
samtools view -h -F4 -q 5 read.sorted.bam |samtools view -bS|samtools rmdup - read.filter.rmdup.bam
samtools index read.filter.rmdup.bam
samtools mpileup -ugf ~/tmp/chrX_Y/hg19/chrX.fa read.filter.rmdup.bam |bcftools call -vmO z -o read.bcftools.vcf.gz

bwa软件就没有添加到环境变量,所以需要用全路径,指明使用电脑里面什么地方的bwa软件来做数据分析。

而把安装好的软件添加到环境变量的方法有:

5.3.1 第一种方法:

export PATH=/usr/local/webserver/mysql/bin:$PATH  ## 先添加
echo $PATH        ### 再查看

上述方法的PATH 在终端关闭后就会消失。所以还是建议通过编辑/etc/profile来改PATH,也可以修改家目录下的.bashrc(即:~/.bashrc)。

5.3.2 第二种方法:

vim /etc/profile
在最后,添加:
export PATH="/usr/local/webserver/mysql/bin:$PATH"
保存,退出,然后运行:                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                         
source /etc/profile,不报错则成功。

当然,还有很多其它的环境变量,如下:

PATH:             决定了shell将到哪些目录中寻找命令或程序
ROOTPATH:     这个变量的功能和PATH相同,但它只罗列出超级用户(root)键入命令时所需检查的目录。
HOME:            当前用户主目录
USER:               查看当前的用户
LOGNAME:    查看当前用户的登录名。
UID:                当前用户的识别字,取值是由数位构成的字串。
SHELL:           是指当前用户用的是哪种Shell。
TERM :           终端的类型。
PWD                 当前工作目录的绝对路径名,该变量的取值随cd命令的使用而变化。
MAIL:             是指当前用户的邮件存放目录。
HISTSIZE:     是指保存历史命令记录的条数
HOSTNAME: 是指主机的名称,许多应用程序如果要用到主机名的话,通常是从这个环境变量中来取得的。
PS1:              是基本提示符,对于root用户是#,对于普通用户是$,也可以使用一些更复杂的值。
PS2:              是附属提示符,默认是“>”。可以通过修改此环境变量来修改当前的命令符,比如下列命令会将提示符
                        修改成字符串“Hello,My NewPrompt :) ”。# PS1=" Hello,My NewPrompt :) "
IFS:               输入域分隔符。当shell读取输入时,用来分隔单词的一组字符,它们通常是空格、制表符和换行符。