基于云计算的高通量测序数据分析平台的构建及应用的任务书.docx

基于云计算的高通量测序数据分析平台的构建及应用的任务书
任务书：
1.项目背景和目的
高通量测序技术已经成为了生命科学研究领域中得力的工具，大量的测序数据的处理成为了科学研究中必不可少的一部分。然而，测序数据的分析需要大量的计算资源，特别是对于大型实验室或大规模的数据分析来说，使用局部的计算资源很难满足需求。云计算技术的发展和普及，为高通量测序数据分析提供了新的解决方案。
本项目旨在基于云计算技术，构建高通量测序数据分析平台，实现如下目标：
（1）提供高效稳定的云计算环境，支持生物信息学相关工具和软件；
（2）设计高效的数据管理和存储策略，保证大量数据的快速存储和检索；
（3）实现高通量测序数据分析流程的自动化、标准化和可重复性，包括数据预处理、比对、变异分析、功能注释等分析步骤；
（4）提供友好的用户接口，使得研究人员可以方便地使用平台进行测序数据分析。
2.项目任务和时间安排
（1）研究云计算平台搭建的技术原理和方案，选择合适的云计算平台，完成云计算环境的搭建和配置。
时间节点：2周
（2）设计高效的数据管理和存储策略，探索数据存储方案和存储技术，并实现自动化的数据备份和检索。同时，根据实验需求，将样品测序数据进行按序列存储，并计划建造数据搜索和查询接口。
时间节点：3周
（3）实现高通量测序数据分析流程的自动化、标准化和可重复性。探索生信分析集成平台的开发思路和方案，搭建生信分析流程调度模块，实现基因组数据分析自动化流水线的更改和实时监视。同时，设计数据处理方法以及处理后的云端数据存储框架，并搭建相应的工具软件与API提供给研究人员。
时间节点：4周
（4）实现友好的用户接口，实现数据上传、任务提交、流程监管、结果查看以及数据下载等操作等常规功能，并且设计用户角色，使平台能够满足各类研究需求。
时间节点：3周
（5）测试以及完善功能。
时间节点：2周
（6）总结平台的搭建过程，编写技术文档，提交完整工程代码。
时间节点：2周
3.预计达成的成果
（1）基于云计算技术，构建高通量测序数据分析平台，提供高效稳定的云计算环境，实现高通量测序数据分析流程的自动化、标准化和可重复性，为生命科学研究提供高端技术支持。
（2）实现高通量测序数据分析流程的自动化、标准化和可重复性，为研究人员解决数据分析中的瓶颈，提高研究效率。同时，友好的用户接口，能够适应各种人员的操作习惯。
（3）可重复性的分析流程和高质量的云端数据储存将有助于科学研究，优化实验设计规划，提高科研成就，进而推动生命科学研究前进。
4.参考文献
PhilippAngerer,IrinaSimonovits,NicolasKuo&AlexanderMarbach.AnalysisofSingle-CellRNA-SeqDataUsingSCODE-ClusteringwithDifferentialGeneExpression.CellSystems,December2017.
HuX,YuanJ,ShiY,LuJ,LiuB,LiZ,ChenY,MuD,ZhangH,LiN,etal.(2019).pIRS:Profile-basedIlluminapair-endreadssimulator.Bioinformatics30,2717-8.
WuY,WeiL,LiaoQ,ChenC,DaiW,ShiH,LuJ(2019).Computationalapproachestostudyinggenomeorganizationanddecipheringgeneregulation.Bioinformatics30,3243-8.