¿Qué tipo de computadora se necesita para estudiar bioinformática?
La primera pregunta es qué tipo de ordenador necesitamos.
Acerca del hardware:
Se requieren al menos 4G de memoria, preferiblemente más de 16G;
Al menos 500G de espacio en el disco duro. Por lo general, una secuencia de ARN tiene aproximadamente 20 G de datos. Si se suman los resultados del análisis, puede llegar a 50 G, por lo que incluso si hay 500 G de espacio, no se pueden analizar varios conjuntos de datos. Por lo tanto, cuanto mayor sea el espacio en el disco duro, mejor, como 2 TB o utilizando una interfaz de almacenamiento de red de alta velocidad.
CPU, al menos 2 núcleos. Porque cuando ejecuta un programa, generalmente usa cientos de CPU y sin 2 núcleos, lo más probable es que la computadora muera allí. Sería mejor si tuviera 8 núcleos o más.
GPU, muchos programas están empezando a utilizar la computación GPU, se recomienda una buena tarjeta gráfica GPU, pero no es obligatoria.
Para cumplir con las condiciones anteriores, los de nivel básico son Mac Pro, etc., los avanzados son servidores independientes y los más avanzados son clústeres de supercomputadoras que admiten qsub, etc. O puede adquirir servicios de computación en la nube.
En cuanto al sistema operativo, para estaciones de trabajo se recomienda Mac OS. Funciona de manera estable y tiene el mismo origen que LINUX. Necesita descargar e instalar Xcode y wget. Por supuesto, también puedes instalar fácilmente software de Office, así como herramientas como Photoshop e IA. Finalmente, después de instalar R/Bioconductor, puedes empezar a trabajar. Si compra una computadora compatible, también puede instalar Linux/UNIX. Después de instalar R/Bioconductor, básicamente estará listo para usarlo. Su desventaja es que requiere la instalación de software de oficina y software de dibujo. Lo peor es Windows. Necesita instalar el compilador GCC, la herramienta make, mingw64, perl, zip/unzip, tar, wget, ghostscript, etc.
Ahora que el software y el hardware están instalados, el siguiente paso es dotar a su cerebro de sentido común. Este es el aspecto más importante de todo el entorno operativo. En primer lugar, debe aprender a dominar los comandos comunes de UNIX y no disgustarse con la interfaz de caracteres. En segundo lugar, aprenda a instalar, configurar y crear servicios de red, como los servicios de bases de datos Apache Websever y MySQL. El tercer paso es instalar y configurar un Galaxy. Por supuesto, el segundo y tercer paso pueden ser más difíciles. Puedes usar el servicio que viene con Galaxy, pero tiene muchas limitaciones, por lo que es mejor que lo instales tú mismo. Paso 4, aprenda un lenguaje informático, como c, python, ruby, java, etc., y una herramienta de lenguaje de programación, como perl. Paso 5, aprenda a utilizar R/Bioconductor. Paso 6, estadísticas.
En este punto, su entorno de análisis NGS ha sido configurado. Si eres rápido, puedes llegar al punto de partida en dos o tres meses, y luego es una larga curva de aprendizaje. Si la velocidad es lenta, es posible que no puedas aprender mucho en cuatro años de estudios universitarios.