善学者,假人之长以补其短

2016年4月11日,华大基因、阿里云、百度开放云、华为、GeneDock、WeGene在基因组云计算技术开发者大会(GCTA)中共同发起成立了“中国生物信息云计算产业联盟”(以下简称云联盟),并且得到了包括百迈客、艾吉泰康、华开科技、奇云诺德、基云惠康、裕策生物等公司的积极响应。这是国内首个生物信息领域产业联盟,也是生物技术公司与信息技术公司展开的最大规模的产业合作。云联盟将对BT+IT行业带来怎样的影响,我们不妨一同解读一二。


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GeneDock与中国疾病预防控制中心(中国CDC)传染病预防控制所合作开发的微生物数据分析云平台已于近日正式上线开放(https://analysis.mypathogen.org/)。这一项目由中国疾控中心传染病预防控制所发起,主要是为了提升传染病领域大数据的利用效率,实现高通量测序技术在病原菌检测和监测工作中的标准化应用,让非专业人员也可以快速、准确、方便地开展生物信息分析,鉴定样本微生物的组成和基因组特征,并尽快开展后续的深入研究和信息挖掘。

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基因行业的高速发展,对数据处理能力提出了更高的要求。GeneDock致力于研发先进的基因数据技术,并提供满足行业需求的云计算服务。为了创造开放共赢的基因云计算生态,GeneDock携手行业领导者华大基因、阿里云、华为、百度,行业新锐WeGene,共同发起“中国生物信息云计算产业联盟”,集众家所长推进IT与BT的融合发展。

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“GeneDock的核心竞争力来自于丰富的云计算环境搭建和管理经验,以及使用多种数据技术快速分析处理基因数据的能力。这两点的基础正是云计算所能提供的无上限的计算资源。”

GeneDock所提供的公有云环境使得用户不需要在本地准备计算和存储资源,通过GeneDock客户端和网页平台即可完成数据传输、管理、分析等操作。针对用户的实际业务场景,GeneDock云平台在正式上线时便准备了主要用于体验和调试的公有云北京域以及可供用户完成批量生产任务的公有云深圳域,在实现不同目的用户互相隔离互不干扰的同时,也解决了跨地域数据传输可能遇到的问题。

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快捷稳定的数据传输是海量基因数据云端分析的基础,也一直是GeneDock研发的重点方向。过去,针对生命科学领域的实际需求和生信分析人员的使用习惯,GeneDock开发了命令行模式的客户端,方便生信人员尽快地掌握GeneDock平台的使用方法。如今,随着用户数的增长和分析数据量的上升,GeneDock对原有的数据传输方式和命令行客户端功能进行了重要的升级,希望能够为所有用户带来更出色的使用体验。


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(本文由GeneDock Senior Bioinformatics Engineer 许雄翻译撰写,转载请保留作者信息和原文链接)

usage


samtools

Program: samtools (Tools for alignments in the SAM format)
Version: 1.3 (using htslib 1.3)

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GeneDock成立至今已经453天,每一天,我们都在努力地积累和生长,让自己可以更好地承担用户的期望。GeneDock的数据管理系统从Data V1升级到了Data V2,我们迈出了一小步。这一小步离不开团队中每个人的辛劳付出,也离不开用户的批评和建议。


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(本文由GeneDock工程师刘畅撰写,原文地址 转载请保留作者信息和原文链接)

概述

Python 是一门优美简单、功能强大的动态语言。在刚刚接触这门语言时,我们会被其优美的格式、简洁的语法和无穷无尽的类库所震撼。在真正的将python应用到实际的项目中,你会遇到一些无法避免的问题。最让人困惑不解的问题有二类,一个 编码问题,另一个则是引用问题。

本文主要讨论关于Python中import的机制、实现、以及介绍一些有意思的Python Hooks。

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黑夜似一头巨兽,吞没了这座充斥着现代气息的古老城市。

夜色渐浓,城市中心偏西北,那个靠近宇宙中心的地方,一扇窗户如往常那样闪着幽幽的光。

从窗户望进去,便会看到惊人的一幕:在两面巨大的显示屏背后,一位少年正在用匪夷所思的动作忙碌着。他十指在键盘上高速跳动,偶尔飞快地移动一下鼠标。少年的双手在空中留下了一串串残影,两面屏幕上则有代码如瀑布般倾泻而下。


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