Omics解析用マシン | 研究開発者向け情報発信メディア TEGAKARI

薬品の研究開発に携わるお客様より、Omics解析のためのPCをご相談いただきました。
これまでは一般的なノートPCで計算していましたが、解析可能なデータ量や処理にかかる時間などに問題があるため、専用PCに乗り換えたいというお考えです。

なお、扱うデータのサンプル解析は外注に依頼しているので、導入するPCでは生データからの解析を主とする予定と伺っています。
具体的な要望としては、以下の条件をいただいています。

・CPU：Core i7 もしくはCore i9
・メモリ：64GB
・ストレージ：2TB
・ビデオ：Geforceでデュアルディスプレイに対応したそれなりのカード
・OS：Windows
・使用ソフト：R (R Studio)、Python、Jupyter
・予算：60万円程度
・ディスプレイ：32型程度のディスプレイ
・その他：デュアルディスプレイで使いたいが、同様の使い方をするユーザーに適したディスプレイ環境があれば教えて欲しい。

ご相談いただいた内容を踏まえて，下記の構成をご提案しました。

【主な仕様】

CPU	Core i9-13900K (3.00GHz 8コア + 2.20GHz 16コア)
メモリ	64GB
ストレージ	2TB SSD M.2
ビデオ	NVIDIA Geforce RTX4070 12GB
ネットワーク	on board (2.5GBase-T x1) Wi-Fi x1
筐体+電源	ミドルタワー筐体 + 850W
OS	Microsoft Windows 11 Professional 64bit
その他	32型ワイドディスプレイ WQHD

CPUでの処理を前提とした構成案です。
Core i9-13900KはCore i7-13700Kよりもコア数が多く、1コアあたりのBoost上限も向上するため、1計算あたりの速度に対してメリットがあります。

GPUはご予算から逆算し、GPUアクセラレーションも可能なものとしておりますが、画面出力のみを目的とする場合はローエンドモデルに変更し、コストを下げることも可能です。

ディスプレイは物理的なサイズと表示領域のバランスを考慮してWQHD対応モニタを選定いたしました。

本事例の構成は、お客様から頂戴した条件を元に検討した内容です。
掲載内容とは異なる条件でご検討の場合でも、お気軽にご相談ください。

■キーワード

・Omics解析とは
Omics解析は、生物学や医学の分野で広く使用されるデータ駆動型のアプローチ。Omicsとはゲノミクス、プロテオミクス、トランスクリプトミクスなど、生物学的なデータを収集・解析するための技術の総称。
Omics解析では、高スループットの実験技術や次世代シーケンシングなどの先端技術が活用される。これにより生成される大量のデータは、統計学的な手法やデータマイニングの手法を用いて解析され、疾患のメカニズム解析や新たなバイオマーカーの同定、個別化医療への応用などが可能となる。

・Rとは
Rとはオープンソース・フリーソフトウェアの統計解析向けプログラミング言語/開発実行環境。統計処理のための計算やグラフ化で利用される。
多くのライブラリが存在するため、ライブラリを呼び出すだけで複雑な手法を扱うことができる。

参考：The R Project for Statistical Computing ※外部サイトに飛びます

・Rstudioとは
RstudioはRを使用するための統合開発環境。直感的で使いやすいユーザーインターフェースを提供し、プロジェクト管理機能、コードエディター、コードの自動補完、構文のハイライト、デバッガー、プロファイラー、マークダウン文書のサポート、パッケージの管理機能、グラフィックのインタラクティブな表示機能などの多彩な機能を備えている。

参考：RSTUDIO IDE (Posit) ※外部サイトに飛びます

・Pythonとは
Pythonは、Python Software Foundation (PSF) が著作権を保持する、オブジェクト指向プログラミング言語。プログラミングの構文がシンプルなため可読性が高く、目的に応じたライブラリやフレームワークといったコンポーネントが豊富に揃っていることも特徴。プログラミングの初学者から上級者に至るまで人気の言語。

参考：Python ※外部サイトに飛びます

参考：【特集記事】プログラミング言語 Python その人気の理由は？- Python プログラミングを加速するツールたち ※弊社オウンドメディア「TEGAKARI」に飛びます

・Jupyterとは

Jupyterはインタラクティブなコンピューティング用のオープンソースソフトウェア。名前の由来は、Jupyterによってサポートされている3つのコアプログラミング言語である「Julia」「Python」「R」から。バリエーションとして、Jupyter NotebookやJupyterLabという2つの主要なバリエーションが存在する。