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吹了十几年的生物云计算,为什么还在止步不前呢?

发布时间:2021-05-16 07:44:06 所属栏目:云计算 来源:互联网
导读:硅谷有一个臭名昭著的技术成熟度曲线,也叫做技术循环曲线,或者直接叫做炒作周期,是指新技术、新概念在媒体上曝光度随时间的变化曲线。是指经过新闻媒体和学术

硅谷有一个臭名昭著的技术成熟度曲线,也叫做技术循环曲线,或者直接叫做炒作周期,是指新技术、新概念在媒体上曝光度随时间的变化曲线。是指经过新闻媒体和学术会议的大肆宣传之后,新技术趋势一下子跌倒了谷底。生物云计算就是这样的一个例子。

生物云计算的乌托邦之梦

云计算其实是一种非常好的解决方案。然而目前为何还没有完全普及,虽然市面上有很多产品,有些做得确实也还可以,但依然不是主流。能效升近7万倍!新兴超导量子技术实现神经网络硬件加速系统

很多公司的产品是想做成傻瓜式的操作,有一个图形化界面,用户购买之后,登录账户,然后上传数据,选择要分析的流程,点击运行,然后等待结果就行,用户体验非常好是不是,你甚至不需要任何生物信息经验就可以了。

利用这段时间,去楼下点上一杯咖啡,晒晒太阳,伸个懒腰,刷刷手机,然后回来等待结果就行了,生活真美好……

甚至还有很多人预言,已经不需要做生物信息的人了,这些工作会像精算师一样逐渐被生物云计算以及人工智能所取代,这个我不肯定也不否定。

梦醒时分

喝完咖啡回来,查看一下结果。“wow,fxxx”,出错了,到底哪里有问题呢?这就是当前生物云计算的问题所在。将所有分析封装起来,如果中间环节有问题,就比较麻烦。

举个简单的例子,例如做人全基因组的变异检测。从拿到原始测序数据,到最终得到可靠的结果,中间可能需要10几个处理过程。这些过程都是承上启下的,有一个过程有问题,整个流程就断掉。如果断掉在查找原因,重新从这里开始,这反而更加繁琐。

其次,像这种非常标准化的分析过程,采用目前的云计算是没有问题的。但如果是做科学研究。科学研究本身就是一个反复探索的过程,需要反复测试,不断调参,使用这种图形化反而更加复杂。

第三:所有图形化本质上只不过是给命令行添加上一个按钮,本质上内容都是一样的,根本不存在不懂生物信息也能使用的情况,如果不懂的话那些参数就只能按照默认的来处理了。

(编辑:焦作站长网)

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