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-V37699
内存金士顿(Kingston)骇客神条 Fury系列 DDR4 2400 16G999*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 128Mb2999
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 ~/biosoftmkdir sratoolkit && cd sratoolkitwget http://ftp-trace.ncbi.nlm.nih.gov/sra/sdk/2.6.3/sratoolkit.2.6.3-centos_linux64.tar.gztar 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 ~/biosoftmkdir samtools && cd samtoolswget 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/myBinmakemake install~/biosoft/myBin/bin/samtools --help~/biosoft/myBin/bin/plot-bamstats --help5.2.3 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.shsh 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 bwaconda 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.gzgunzip 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.samsamtools view -bS read.sam >read.bamsamtools flagstat read.bamsamtools sort -@ 5 -o read.sorted.bam read.bamsamtools view -h -F4 -q 5 read.sorted.bam |samtools view -bS|samtools rmdup - read.filter.rmdup.bamsamtools index read.filter.rmdup.bamsamtools mpileup -ugf ~/tmp/chrX_Y/hg19/chrX.fa read.filter.rmdup.bam |bcftools call -vmO z -o read.bcftools.vcf.gzbwa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。
