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DDBJ と
NIG Super Computer国立遺伝学研究所 大量遺伝情報研究室
中村保一
自己紹介
使い倒し系バイオインフォマティスト
植物とか微生物のゲノム解析＋DB屋
@yaskaz a.k.a. ikasumipapa, 猫教授
The Arabidopsis Genome Initiative (2000) Analysis of the genome sequence of the flowering plant Arabidopsis thaliana. Nature, 408, 796-815.
シロイヌナズナの約 1/4
(27 Mb, 6200 genes) の解析
http://genome.kazusa.or.jp/cyanobase/
光合成細菌のゲノム解析＋データベース。Social Bookmark による遺伝子注釈系
1996 Synechocystis sp. PCC 68032000 Arabidopsis thaliana2000 Mesorhizobium loti2001 Anabaena (Nostoc) sp. PCC 71202002 Bradyrhizobium japonicum2002 Thermosynechococcus elongatus BP-12003 Gloeobacter violaceus PCC 74212007 Microcystis aeruginosa NIES-8432008 Lotus japonicus2012 Bradyrhizobium sp. S233212012 Solanum lycopersicum2012 Eucalyptus globulus2012 Hevea brasiliensis (Para rubber tree)2014 Klebsormidium flaccidum (an algae) 2014 Weissella oryzae SG25T 2014 Lactobacillus oryzae SG293T 2014 Lactobacillus hokkaidonensis LOOC260T
Marchantia polymorpha (a liverwort) Citrus sinensis Schizosaccharomyces japonicus
CyanobacteriaRhizobiaPlantsOthers
ゴムノキ Hevea brasiliensis
ゲノムサイズ 1.4 Gb
5万2千 スキャフォールド / N50: 120 kb
ゼニゴケ Marchantia polymorpha
ゲノムサイズ 220 Mb
4400 スキャフォールド / N50: 1.3 Mb
ウンシュウミカン Citrus unshiu
ゲノムサイズ 360 Mb
2万1千 スキャフォールド / N50: 385 kb
進行中のゲノムプロジェクト
ゲノム不安定性難治疾患変異データベースの構築神沼英里, 中村保一（遺伝研）
2014年度進捗
■荻研 exome データ活用のための Web インタフェイスを設計・実装
新機能①変異統計量視覚化 新機能②オープンデータ情報の利用
厚生労働科学研究委託費「ゲノム不安定性を示す難治性遺伝性疾患群の症例収集とゲノム・分子機能解析による病態解明」分担
新機能③疾患変異のゲノム位置視覚化
疾患変異DB
例：SNV情報を基に、1000ゲノムのアリル頻度情報を米NCBI経由で取得
1000genomes
米NCBI
•全世界で解読された塩基配列情報を •査定して受入れ •データベースに蓄積し •公開して共有する
塩基配列データバンクとはこのような事業
データベース
国際塩基配列データベース (INSDC) の一員
•米国: GenBank (NCBI) •欧州: ENA (EBI) •日本: DDBJ
DDBJ (from Release note 92) 44 Jun Mashima, Hideo Aono, Yuji Ashizawa, Yukino Dobashi, Mayumi Ejima, Masahiro Fujimoto, Asami Fukuda, Tomohiro Hirai, Fumie Hirata, Naofumi Ishikawa, Toshikazu Katsumata, Chiharu Kawagoe, Shingo Kawahara, Yuichi Kodama, Junko Kohira, Takehide Kosuge, Kyungbum Lee, Mika Maki, Kimiko Mimura, Takeshi Moriyama, Yoshihisa Munakata, Naoko Murakata, Keiichi Nagai, Toshihisa Okido, Yoshihiro Okuda, Katsunaga Sakai, Makoto Sato, Yoshihiro Serizawa, Aimi Shiida, Yukie Shinyama, Rie Sugita, Kimiko Suzuki, Daisuke Takagi, Daisuke Takai, Haru Tsutsui, Koji Watanabe, Tomohiko Yasuda, Shigeru Yatsuzuka, Emi Yokoyama, Eli Kaminuma, Osamu Ogasawara, Kosaku Okubo, Toshihisa Takagi, and Yasukazu Nakamura
ENA (from Release note 115) 27 Blaise Alako, Clara Amid, Lawrence Bower, Ana Cerdeno-Taraga, Iain Cleland, Richard Gibson, Neil Goodgame, Petra ten Hoopen, Mikyung Jang, Simon Kay, Rasko Leinonen, Xin Liu, Arnaud Oisel, Rodrigo Lopez, Hamish McWilliam, Nima Pakseresht, Sheila Plaister, Rajesh Radhakrishnan, Kethy Reddy, Stephane Riviere, Marc Rossello, Nicole Silvester, Dmitriy Smirnov, Ana Luisa Toribio, Daniel Vaughan, Vadim Zalunin and Guy Cochrane
GenBank (from Release note 195) 68 Mark Cavanaugh, Ilene Mizrachi, Yiming Bao, Michael Baxter, Lori Black, Larissa Brown, Vincent Calhoun, Larry Chlumsky, Karen Clark, Jianli Dai, Michel Eschenbrenner, Irene Fang, Michael Fetchko, Linda Frisse, Andrea Gocke, Anjanette Johnston, Mark Landree, Jason Lowry, Suzanne Mate, Richard McVeigh, DeAnne Olsen Cravaritis, Leigh Riley, Susan Schafer, Beverly Underwood, Melissa Wright, Linda Yankie, Serge Bazhin, Evgueni Belyi, Colleen Bollin, Mark Cavanaugh, Yoon Choi, Ilya Dondoshansky, J. Bradley Holmes, WonHee Jang, Jonathan Kans, Leonid Khotomliansky, Michael Kimelman, Michael Kornbluh, Jim Ostell, Denis Sinyakov, Karl Sirotkin, Vladimir Soussov, Elena Starchenko, Hanzhen Sun, Tatiana Tatusova, Lukas Wagner, Eugene Yaschenko, Sergey Zhdanov, Slava Khotomliansky, Igor Lozitskiy, Craig Oakley, Eugene Semenov, Ben Slade, Constantin Vasilyev, Peter Cooper, Hanguan Liu, Wayne Matten, Scott McGinnis, Rana Morris, Steve Pechous, Monica Romiti, Eric Sayers, Tao Tao, Majda Valjavec-Gratian and David Lipman
DDBJEBI NCBI
世界三極てなことを申しやすが
日本: 遺伝研DDBJ, DRA, JGA米国: NCBI
GenBank, SRA, GEO, PubMed, RefSeq, dbGAP etc.欧州: EBI
ENA, ERA, ArrayExpress, UniProt, InterPro, EnsEMBLetc.
(́・ω・`) ｼｮﾎﾞｰﾝ
INSDC:DDBJ/ /NIG
ENA/EBI/EMBLGenBank/NCBI/NLM/NIHNakamura Y, Cochrane G, Karsch-Mizrachi I on behalf of the International Nucleotide Sequence Database Collaboration. (2013) The International Nucleotide Sequence Database Collaboration. Nucleic Acids Res., 41 (D1), D21-D24. Epub 2012 Nov 24.
DDBJが運営しているデータベース
INSDC: オープンアクセス
個⼈人の遺伝型と表現型JGAアクセス制限
ヒトデータ審査委員会
DDBJ
アセンブリ
アノテーション
リード
Quality value
アライメント
DRA
BioProject BioSample
DDBJ センター
DRA: DDBJ Sequence Read Archive
JGA: Japanese Genotype-phenotype Archive
Trad INSDC
DDBJ登録ファイルの例LOCUS AB091058 2109 bp DNA linear BCT 02-SEP-2003DEFINITION Gluconacetobacter xylinus cmcase, ccp genes for endo-beta-1,4-glucanase, cellulose complementing protein, complete cds.ACCESSION AB091058VERSION AB091058.1KEYWORDS .SOURCE Gluconacetobacter xylinus ORGANISM Gluconacetobacter xylinus Bacteria; Proteobacteria; Alphaproteobacteria; Rhodospirillales; Acetobacteraceae; Gluconacetobacter.REFERENCE 1 (bases 1 to 2109) AUTHORS Kawano,S., Tajima,K., Uemori,Y., Yamashita,H., Erata,T., Munekata,M. and Takai,M. TITLE Direct Submission JOURNAL Submitted (28-AUG-2002) to the DDBJ/EMBL/GenBank databases. Contact:Kenji Tajima Hokkaido University, Graduate School of Engineering; N13W8, Kita-ku, Sapporo, Hokkaido 060-8628, JapanREFERENCE 2 AUTHORS Kawano,S., Tajima,K., Uemori,Y., Yamashita,H., Erata,T., Munekata,M. and Takai,M. TITLE Cloning of Cellulose Synthesis Related Genes from Acetobacter xylinum ATCC23769 and ATCC53582: Comparison of Cellulose Synthetic Ability Between ATCC23769 and ATCC53582 JOURNAL Unpublished (2002)COMMENT FEATURES Location/Qualifiers source 1..2109 /db_xref="taxon:28448" /mol_type="genomic DNA" /note="synonym:Acetobacter xylinum" /organism="Gluconacetobacter xylinus" /strain="ATCC 53582" CDS 10..1038 /codon_start=1 /gene="cmcase" /product="endo-beta-1,4-glucanase" /protein_id="BAC82540.1" /transl_table=11 /translation="MSVMAAMGGAQVLSSTGAFADTAPDAVAQQWAIFRAKYLRPSGR VVDTGNGGESHSEGQGYGMLFAASAGDLASFQSMWMWARTNLQHTNDKLFSWRFLKGH QPPVPDKNNATDGDLLIALALGRAGKRFQRPDYIQDAMAIYGDVLNLMTMKAGPYVVL MPGAVGFTKKDSVILNLSYYVMPSLLQAFDLTADPRWRQVMEDGIRLVSAGRFGQWRL PPDWLAVNRATGALSIASGWPPRFSYDAIRVPLYFYWAHMLAPNVLADFTRFWNNFGA NALPGWVDLTTGARSPYNAPPGYLAVAECTGLDSAGELPTLDHAPDYYSAALTLLVYI ARAEETIK"
CDS 1035..2096 /codon_start=1 /gene="ccp" /product="cellulose complementing protein" /protein_id="BAC82541.1" /transl_table=11 /translation="MSASGSDEVAGGGQAGSPQDFQRVLRSFGVEGGQYSYRPFVDRS FDVTGVPEAVERHFDQAEHDTAVEEQVTPAPQIAVAPPPPPVVPDPPAIVTETAPPPP VVVSAPVTYEPPAAAVPAEPPVQEAPVQAAPVPPAPVPPIAEQAPPAAPDPASVPYAN VAAAPVPPDPAPVTPAPQARVTGPNTRMVEPFSRPQVRTVQEGATPSRVPSRSMNAFP RTSASSISERPVDRGVADEWSPVPKARLSPRERPRPGDLSFFFQGMRDTRDEKKFFPV ASTRSVRSNVSRMTSMTKTDTNSSQASRPGSPVASPDGSPTMAEVFMTLGGRATELLS PRPSLREALLRRRENEEES"BASE COUNT 343 a 661 c 661 g 444 tORIGIN 1 cgttccttta tgtcggtcat ggcggcgatg ggaggggcgc aggtgctttc atccaccggt 61 gcgttcgcag acaccgcccc cgatgcggtc gcgcagcaat gggccatctt ccgcgccaag 121 tatcttcgtc ccagcggacg tgtcgtggat acgggcaatg gtggcgaatc ccatagtgag 181 gggcagggct atggcatgct ctttgccgcg tcggcggggg accttgcgtc gttccagtcg 241 atgtggatgt gggcgcgcac caacctgcag cataccaatg acaagctgtt ttcctggcgg 301 ttcctcaagg ggcatcagcc cccggtgccc gacaagaaca atgccacaga tggcgacctg 361 ctgatcgcgc ttgcgcttgg tcgtgcgggc aagcgtttcc agcgccccga ttacattcag 421 gacgccatgg ccatttatgg cgatgtgctg aacctgatga cgatgaaggc gggaccgtat 481 gtcgtcctca tgcccggtgc tgtcggcttt accaagaagg acagcgtgat cctcaacctg 541 tcctattacg tcatgccctc gctgctgcag gcgttcgacc ttacggccga cccgcgctgg 601 cgtcaggtga tggaagacgg gattcgcctt gtttccgccg gccgtttcgg gcagtggcgc 661 ctgccccccg actggctggc ggtgaatcgc gccaccggtg cgctgtcgat cgcatcggga 721 tggccgccgc gcttttccta tgatgcgatt cgggtgccgc tttattttta ttgggcgcat 781 atgctggcgc cgaacgtgtt ggctgatttc acccgattct ggaataattt cggggctaat 841 gccctgccag gatgggttga tctgacaaca ggggcgcgtt cgccgtacaa cgccccgcct 901 ggatatcttg ctgttgccga atgcacgggg cttgattctg ccggggaact cccgacactg 961 gatcatgcgc ccgattatta ttccgcagcg ttgacgctgc tcgtttacat cgcgcgggcg 1021 gaggagacta taaagtgagt gcttcagggt ctgatgaggt ggctggggga gggcaggctg 1081 gaagtccgca ggattttcag cgggtcctgc gttcttttgg tgtcgaaggt gggcagtatt 1141 cctaccggcc gtttgttgac cgttcctttg atgtgacagg cgtgcccgag gctgttgaaa 1201 ggcacttcga tcaggcggag catgacacgg cggttgagga gcaggtcact cccgcgccac 1261 aaatcgcggt cgcaccgcca ccgccgccag tcgttcctga cccgcccgcc atcgtgacgg 1321 aaaccgcgcc cccgccgcct gtcgtggtca gcgctccggt cacgtatgaa cccccggctg 1381 ccgccgtgcc ggcagagcct cccgttcagg aagcccccgt gcaggcggcg ccggttcccc 1441 ccgcgcctgt gcccccgatt gcggagcagg ctcctcccgc ggcgccggac ccggcatccg 1501 tgccgtatgc gaacgtcgcg gcagcacccg ttccacctga tcccgcaccg gttacgcctg 1561 cgccgcaggc gcgcgtgacg gggccgaaca cccgtatggt ggagcccttt tcccgcccgc 1621 aggtccgcac ggtgcaggag ggggcaaccc cgtcacgtgt accttcgcgt tcaatgaacg 1681 ctttcccccg cacatcagca tcgtccataa gtgagcgtcc ggtggacagg ggtgttgccg 1741 atgaatggag tcctgttccg aaggcacgcc tcagcccgcg ggagcgtccg cgtcccggcg 1801 atctgagctt tttctttcag gggatgcgcg acacccgtga tgaaaagaag ttctttcccg 1861 tggcgtccac gcgatcagtt cgttctaatg tttccaggat gaccagcatg accaagacag 1921 acacgaattc ctctcaggct tctcgtcccg gcagccccgt cgcctcgcct gatgggtcgc 1981 ccacaatggc cgaagtgttc atgacgctgg gtggtcgtgc gacggaactc ctcagccccc 2041 gtccttcgct gcgggaggcg ctgttgcgtc gtcgtgaaaa cgaagaagaa tcctaaggcc 2101 ctatattca
//
遺伝子・立体構造の論文には登録が不可欠
©2012 PLoS Licensed Under CC Attribution 2.5
論文投稿時の注意：論文の著者は、論文で言及した塩基配列や立体構造などのデータについて、インターネットで参照可能な公共データベースの登録番号を掲載しなければならない
Traditional DDBJ / INSDC
塩基数 1800億
登録数 1.8億
「特許」データの割合
INSDCに多くの配列が登録された生物種
DDBJに登録されている生物種 Top 100のワードクラウド（数が多いほど大きい字で表示）
Images created by the Wordle.net web application are licensed under a Creative Commons Attribution 3.0 United States License.
ヒト
トウモロコシ マウス
ラット
ブタ
ウシ
NCBI Taxonomy (30万種を超える生物種)
生物学の情報爆発
http://www.1000genomes.org/
http://1001genomes.org/
「環境」シーケンス
•特定の環境からサンプリングした生物相のDNAを、培養することなく全解析することができる
•“MetaGenomics” Metagenomics is the study of metagenomes, genetic material recovered directly from environmental samples. The broad field may also be referred to as environmental genomics, ecogenomics or community genomics. (by Wikipedia)
現在進行中の配列決定プロジェクト
https://gold.jgi-psf.org/
Metagenome Environmental
NGS ［次世代］Next-Generation Sequencer
⇩
［新型］New Generation Sequencer
新型シーケンサーの特徴：高速・大量
イルミナ HiSeq 2500 / 2000
一解析で6000億塩基 (600ギガベース)
ヒト一人のDNAがおよそ30億塩基対なので
一解析でざっくり200人分ゲノムが取得できる
http://www.illuminakk.co.jp/systems/hiseq_systems.ilmn より引用
従来のシーケンサーと新型シーケンサー従来法 新型
DNAの細分化 DNAの細分化
試験管のなかで末尾にタグを付加大腸菌の中でDNAを増やす
固体の基盤上に貼付け、DNAをスポットとして増幅
試験管のなかで複製していく
DNA分子の大きさで分別し蛍光の色で配列を読み取る
基盤上でDNAを複製していき、各段階の塩基毎の蛍光を撮影する
反応が途中で停止する
NGSの例: illumina: GA の原理
フラットな固層上に適当な間隔でDNAを1分子ずつ固定、基盤上で「ブリッジPCR」を行い、スポットとしてDNAを増幅
相補鎖合成を行いながら化学発光をとらえる
4つの塩基に別々の蛍光標識をつけておいて、結合した塩基の場所をスポットの光として特定し、塩基配列を解読していく
元データは時系列の高密度な画像データ
http://www.youtube.com/watch?v=77r5p8IBwJk
新型シーケンサはなぜ高速？→「集積度」
•従来法は溶液やゲル中での反応と分離 • 固体担体を用いて超高密度化を可能にした
マイクロプレート 24 × 16 = 384穴
イルミナ社 GA フローセル 数千万スポット
さらに「ポータブル」シーケンサ
PaperPaper
Paper
Paper
NGSreads
assemble mapping
annotation
DDBJGenBankENATrad INSDC
re-annotation
omics paper
DORGEOArrayExpressOmics Data Archives
papers
DRASRAERAopen accesscontigs
Paper
genome paper
The ecosystem of sequence data
JGAdbGAPEGAcontrolled access
genomedatabase
公開NGSデータ
制限公開NGSデータ
公開解析済データ
DRADDBJ Sequence Read Archive
公開NGSデータ
新世代シークエンサから出力される配列や
アライメントデータを登録・公開
DDBJ Sequence Read Archive (DRA)
ERA2008年開始
SRA2007年開始
International Nucleotide Sequence Databank Collaboration
DRA2008年開始
SRA growth (NCBI)http://trace.ncbi.nlm.nih.gov/Traces/sra
公開分2,055 TBases
登録関係情報
http://trace.ddbj.nig.ac.jp/dra/
データ取得
解析パイプライン
DRAウェブサイト ⇒ [DRA] で検索
データ検索
公開データの DRA Search での検索公開データは EBI SRA / NCBI SRA と共有されています
生物名 etc での絞り込み
検索結果リスト
ダウンロード
詳細（メタデータ記述）
JGAJapanese
Genotype-phenotype Archive
New!
JGAとは
Japanese Genotype-phenotype Archive (JGA)
個人の遺伝学的なデータと表現型情報を保存し、提供
匿名化されているメタデータのみを受け付け
Informed Consent により JGA データの利用は特定の研究目的に制限されている
データの登録と利用は事前に NBDC に申請し、認可されている必要がある
メタデータの体系は SRA を拡張したもの
NGS データに加えアレイや variation データを登録できる
ウェブサイト: http://trace.ddbj.nig.ac.jp/jga/
メールアドレス: jga@ddbj.nig.ac.jp
[JGA DDBJ] で検索http://trace.ddbj.nig.ac.jp/jga/
NBDC: 登録・利用を認可DDBJ: アーカイブ
JGAの登録・利用フロー
登録者
JGA へのデータ提供を申請NBDC
JGA登録アカウント
提供申請を認可
メタデータ
JGA 登録用エクセルシートに記入
ツールでデータファイルを暗号化し、 ディスクを郵送 利用者
Data set ごとに利用を申請
利用申請を認可
利用アカウント
データをディスクで郵送
復号化のための鍵を別ルートで送付
セキュア エリア
再暗号化
概要を公開し、JGA で利用できる データリストを表示
当面、メタデータはエクセルで投稿し、アレイ・配列データはディスクで郵送。 今年度中に JGA 全体をオンライン化し、データの提供・利用をアカウントで管理するシステムに移行する。
JGA
https://ddbj.nig.ac.jp/jga/viewer/view/studies
DDBJDNA Data Bank of Japan
公開解析済データ
新データ登録支援システム (D-easy)
http://ddbj.nig.ac.jp/submission/
種々の入力補完 テンプレートによる 入力簡素化
PaperPaper
Paper
Paper
NGSreads
assemble mapping
annotation
DDBJGenBankENATrad INSDC
re-annotation
omics paper
DORGEOArrayExpressOmics Data Archives
papers
DRASRAERAopen accesscontigs
Paper
genome paper
The ecosystem of sequence data
JGAdbGAPEGAcontrolled access
genomedatabase
PaperPaper
Paper
Paper
NGSreads
assemble mapping
annotation
DDBJGenBankENATrad INSDC
re-annotation
omics paper
DORGEOArrayExpressOmics Data Archives
papers
DRASRAERAopen accesscontigs
Paper
genome paper
The ecosystem of sequence data
JGAdbGAPEGAcontrolled access
genomedatabase
公開NGSデータ
制限公開NGSデータ
公開解析済データ
遺伝研スーパーコンピュータ
今や生物学は情報学である
費用の話で恐縮ですが
DDBJ事業費スパコンその他のnig
nig全体: 約30億
DDBJ事業費: 3.2億
スパコン: 約7.2億
遺伝研スパコン
遺伝研スーパーコンピュータ（全容）
遺伝研スーパーコンピュータ（概要）
5.5 PB MAID
大容量省電力HDD
7 PB Lustre 高速HDD
“medium” 2TB memory
x 10 台
“thin” 64GB memory
x 554 台
“fat” 10TB memory (SGI UV) 1 台
CC-PD from OpenClipart
遺伝研スーパーコンピュータ上で使える開発環境
• 「プログラミング環境について」
• 「科学技術計算ライブラリについて」
… まあ、普通に使うぶんにはとくに用はないか
http://sc.ddbj.nig.ac.jp/index.php/system-software-config
シェル
• 「シェル環境について」 • システムへのログインシェルは、bash, tcsh, zsh が利用可能です。
UNIX にコマンドを出すためのプログラムである「シェル」は複数のなかから選べます。お好きなものをどうぞ。
「シェルスクリプト」が書けるようになると、ぐっと大量の解析作業が捗るようになりますよ。
http://sc.ddbj.nig.ac.jp/index.php/system-software-config
スクリプト言語
• 「一般ユーザが利用可能なスクリプト言語」 • ログインノード、計算ノードで一般ユーザが利用可能なスクリプト言語環境は以下の通りです。
さらに「スクリプト言語」が使えるようになると、一連の解析を効率的に繋いで高度化できますよ！
http://sc.ddbj.nig.ac.jp/index.php/system-software-config
Running Batch Job on Grid Engine (automatic load balancing at request level)
# run a script on a login node.bash your_script.sh
# run a script on a calculation node.qsub –cwd –S /bin/bash your_script.sh
Running Jobs on Medium and Fat nodes# run a script on a thin node.qsub –cwd –S /bin/bash your_script.sh
# run a script on a medium node.qsub –cwd –l month –l medium –S /bin/bash your_script.sh
# run a script on the fat node.qsub –cwd –l month –l fat –S /bin/bash your_script.sh
Memory Request (for each CPU core)# This job runs on 1 CPU core and 128GB memory.qsub –cwd –l month -l medium -l s_vmem=128G,mem_req=128G –S /bin/bash your_script.sh
# This job runs on 10 CPU core (in the same node) and 1280GB memory. qsub –cwd –l month -l medium -l s_vmem=128G,mem_req=128G -pe def_slot=10 –S /bin/bash your_script.sh
このように非常に簡単にお使い頂けます by SEさん
( ﾟдﾟ) ﾎﾟｶｰﾝ
もっと誰にでも使いやすく
「クラウド」によるNGS解析支援
http://ja.wikipedia.org/wiki/ファイル:Cloud_computing_icon.svg CC-BY-SA 3.0 by 百楽兎
http://trace.ddbj.nig.ac.jp/dra/
解析パイプライン
解析パイプラインも提供してますhttp://trace.ddbj.nig.ac.jp/dra/
DRA pipeline: ソフトウェアよく用いられる
解析用ソフトウェアを 用意。クリックだけで
実行可能
DRA pipeline: 比較対象イネ、マウスなど 解析比較対象となる 配列を多数用意
NGS’s + SC’s in Biology
“medium” 2TB memory
x 10
“fat” 10TB memory
(SGI UV)
スパコン利用申請はこちら•[ 遺伝研 スーパーコンピュータ ] で検索
無料です！
現在進行中の配列決定プロジェクト
https://gold.jgi-psf.org/
Complete
本日ただいま6653生物種のゲノム解読完了
では6653種の生物種の理解は完了したのか？
いやいや滅相もない
正確な解析情報を付与して
研究に使い倒して役立てよう
配列生産者 配列DB
配列利用者
Cc, the first-ever cloned cat.
ご清聴 ありがとう ございました
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