Bakgrund: Stora jämförande genomikstudier och verktyg blir allt dyrare i takt med att antalet tillgängliga genomsekvenser fortsätter att öka. Kapaciteten och kostnaderna för lokala datorinfrastrukturer kommer sannolikt att bli oöverkomliga med ökningen, särskilt när frågornas bredd fortsätter att öka. Alternativa datorarkitekturer, särskilt molndatamiljöer, kan bidra till att minska detta ökande tryck och möjliggöra snabba, storskaliga och kostnadseffektiva jämförande genomiska strategier framöver. För att testa detta, vi omformade en typisk komparativ genomics algoritm, den ömsesidiga minsta avstånd algoritm (RSD), att köra inom Amazons Elastic Computing Cloud (EC2). Vi använde sedan RSD-molnet för ortologberäkningar över ett brett urval av fullt sekvenserade genom. Vi körde mer än 300 000 RSD-molnprocesser inom EC2. Dessa jobb odlades samtidigt till 100 hög kapacitet beräkna noder med hjälp av Amazon Web Service Elastic Map Reduce och inkluderade en bred blandning av stora och små genom. Den totala beräkningstiden tog strax under 70 timmar och kostade totalt $6,302 USD. Försöket att omvandla befintliga komparativa genomikalgoritmer från lokala beräkningsinfrastrukturer är inte trivialt. Snabbheten och flexibiliteten i molnbaserade datormiljöer ger dock ett avsevärt uppsving med hanterbara kostnader. Proceduren som är utformad för att omvandla RSD-algoritmen till en molnklar applikation är lätt att anpassa till liknande komparativa genomiska problem.
RSD-Cloud REF kör en komparativ genomic algoritm på Amazon EC2 för ortolog beräkningar över ett brett urval av fullt sekvenserade genom.
Cloud computing for comparative genomics
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Biology']}