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　　由于我正在着手做生物信息云计算方面的工作，很多信息不方便透露，这篇会很短。有兴趣的同学请找我线下交流。不过在阿里云上做基因测序创新的同学们不必担心，阿里云没有野心、也没有能力成为一个提供完整基因测序计算服务的公司。相反，ODPS等等产品一定是做底层通用平台该做的事，帮助生物信息应用上云更方便，和创业者们一起成长。

　　回来开始说华大基因在ODPS做的试验。以前写过一篇博客提到过这件事。

　　将基因测序仪输出的上亿条DNA片段拼接为基因组长序列，这个过程可以看作在一个超大规模的拓扑图上寻找欧拉路径。人类基因组包含30亿个碱基，目前基因测序一般会做30倍到50倍的扩增。利用典型的单机组装软件至少需要256GB的内存才可能完成基因组装，时间长达数天。

　　ODPS Graph Task是面向迭代的拓扑图算法处理框架，提供类似Google Pregel的BSP并行编程模型。正适合支持一些超大规模拓扑图算法。

　　去年10月5K项目测试期间，华大基因的生物信息专家基于ODPS Graph Task开发了一套基因拼接算法，在E.coli（大肠杆菌）、Bombus（熊蜂）和Yanhuang（人类）三个物种的测试集上均取得了非常高的加速比。

　　此前一直关注Google在生物信息领域重兵投入。自从Google Genomics API推出，形势就更加明确了。另外一边，据称亚马逊AWS美国有1/4的客户来源于生物制药行业。生物信息显然是云计算的重要业务增长方向。随着全球第一张基因测序临床牌照的颁发，已经可以看到国内大量围绕基因测序的创业项目起来了。目前ODPS团队正在和多个生物信息领域的合作伙伴一起努力，把各种生物信息经典算法和数据处理流程搬到云上来。如果你正在做这方面的产品、创业，欢迎和我联系，阿里云会尽可能提供关键帮助。

　　另外我刚刚在知乎和知因同时发起了问题：生物信息还需要云计算提供什么样的功能？生物信息应用上云，你碰到了哪些问题？现有的阿里云、亚马逊AWS云计算基础设施需要做哪些改进，为什么？目前你用的最多的云产品和Web Service API是哪些？ 等待你的真知灼见：
　　知乎：http://www.zhihu.com/question/24719395
　　知因：http://www.knowgene.com/question/1639

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