バイオインフォマティクス研究に携わるお客様より、Oxford Nanopore Technologies社のMinION Mk1Dを用いたナノポアシーケンシング解析に向けたPC導入のご相談をいただきました。
解析内容は未定ですが、予算申請用の概算見積もり取得を目的とされています。
| CPU | Intel Core Ultra 7 265K 3.90GHz (8C/8T) +3.30GHz (12C/12T) |
| メモリ | 合計64GB DDR5 6400 32GB x 2 |
| ストレージ | 2TB SSD M.2 NVMe Gen4 |
| ビデオ | NVIDIA GeForce RTX5090 32GB |
| ネットワーク | 2.5Gbx1,Wi-Fi 7 |
| 筐体+電源 | ミドルタワー筐体 1500W 80PLUS PLATINUM |
| OS | Ubuntu 24.04 |
4MinION Mk1Dに最適化した構成
MinION Mk1Dの公式要件に準拠し、USB Type-C接続やUbuntu 24.04対応など、シーケンシング環境に必要な条件を満たす構成としました。
Thunderbolt4やUSB 10Gbpsなどの高速I/Oに対応し、外部デバイスとの接続性も確保しています。
MinKNOWによるリアルタイム制御やデータストリーミングにも対応できるよう、CPU・メモリ・ストレージを強化しています。
参考:MinION Mk1D IT requirements | Oxford Nanopore Technologies
CPUとメモリについて
CPUには20コア構成のIntel Core Ultra 7 265Kを採用しており、解析処理やデータ転送などの高負荷な作業にも十分対応できます。
メモリは64GBを搭載。MinKNOWの推奨要件である32GBを上回るメモリ容量を確保することで、解析処理の安定性を確保しています。
GPUの選定について
NVIDIA GeForce RTX 5090 (32GB) を搭載し、将来的な機械学習やベースコーリング処理にも対応可能な高性能GPUを選定しました。
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キーワード・MinION Mk1Dとは ・MinKNOWとは |

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