PC提案事例

ゲノムデータを用いた集団遺伝学・ゲノム進化学解析に適したワークステーションを導入したい。
主な作業として、1万人規模の全ゲノムデータの解析 (VCF形式でRFMIX2やVCFtools、PLINK2などを利用)。
さらには、RNA-seq データのリファレンスゲノムへのマッピング・データ間比較解析を想定している。
CPU 32コア以上、メモリ256または512GB、4TB SSDを備えた構成を基準に、100〜150万円の範囲で、これらの要件に合う最適な構成を相談したい。

CPU構成について

PLINK2やVCFtoolsはマルチスレッド並列処理が中心のため、コア数の確保が処理時間に大きく影響します。
そこで、Intel Xeon 6517P (16コア) を2基搭載し、合計32コア環境を構築しました。

併せて、2CPU構成とすることで、各CPUが8チャネルずつ、合計16チャネルのメモリ帯域を並列に利用可能です。
これにより、大規模データを扱うゲノム解析でも、安定した並列処理性能を発揮します。

メモリ構成について

1万人規模の全ゲノムデータ (VCFファイル) を解析する場合、メモリ帯域と容量の確保が重要なポイントです。
本構成では、512GB (32GB×16枚) を搭載し、2CPU × 8チャネルの 最大帯域構成としました。
高スレッド処理時でも帯域飽和を抑え、CPU性能を十分に引き出せる設計となっています。

ストレージとGPUについて

ストレージは4TBのM.2 NVMe Gen4 SSDを搭載し、VCF や BAM など大容量データの高速な読み書き性能を確保しました。
また、主要な解析ツールはCPU処理が主体であるため、高性能GPUは採用せず、画面表示用としてNVIDIA RTX A400 (4GB) を選択しています。

テガラのオーダーメイド PC 製作サービスは、導入時の用途に加え、将来的な研究規模の拡大を見据えたシステムの拡張にも対応しています。
各種ソフトウェア要件に応じた構成のご提案はもちろん、研究環境全体の構築に関するご相談も承っています。
お客様のニーズに合わせて最適なソリューションをご提供しますので、どうぞお気軽にお問い合わせください。

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Oxford Nanopore MinION Mk1D の推奨要件を満たすスペックで、卓上設置が可能なPCを導入したい。予算は47万円以内。
OSはUbuntu 24.04 LTS、メモリ32GB、ストレージ2TB SSD、CPUはIntel i7 (12コア以上) を条件とする。
GPUはNVIDIA RTX 5090か、ラップトップ向けGPUを希望するが、難しい場合は最小要件でも可。
拡張性よりも省スペース性を重視したい。

参考：MinION Mk1D IT要件 _ Oxford Nanopore Technologies

GPUの選定と予算調整

推奨要件を満たす構成を検討しました。
RTX 5090を採用する場合は、ご予算の47万円を大幅に上回ります。
そのため、今回のご提案ではOxford Nanopore MinION Mk1D の最小要件を満たすGeForce RTX 5060Ti (16GB) を選定しています。
CPUはIntel Core Ultra 7 (8+12コア) 、メモリ32GB、ストレージ2TB SSDを搭載。性能と予算のバランスを実現した構成です。

コンパクト筐体の採用

省スペース性を重視した「Define7 Compact」を採用しています。
サイズは幅210mm×高さ474mm×奥行427mmで、限られたスペースでも快適に運用可能です。

一方で、筐体サイズおよびエアフロー設計の制約から、発熱量が大きい高消費電力のGPUや、カードサイズの大きいGPUの搭載は推奨していません。
高いGPU性能を重視される場合は、十分なエアフローを確保できる、より大型筐体の採用が前提となります。

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Oxford Nanopore Technologies社のMinION Mk1Dによるナノポアシーケンシング解析を予定している。
具体的な解析内容は未定だが、まずは予算申請用として見積もりを取得したい。

MinION 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ました。

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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植物の全ゲノムシークエンスデータについて、遺伝子多型解析以降の解析をするためのPCを検討中。
予算は50万円程度。
将来的にはショートリードシークエンサーやロングリードシークエンサーも視野に入れている。

メモリについて

植物の全ゲノム解析では、扱うデータ量が非常に大きくなるため、計算速度以上に「メモリ容量」が重要になります。
特に、マッピングやアセンブリ、遺伝子多型解析などの処理では、大量の配列データを一度に読み込み、保持しながら計算を進める必要があります。

そのため、十分なメモリを確保することで、より大規模なデータの解析が可能になり、処理効率も向上します。
今回の構成では128GBのメモリを搭載。空きスロットを確保しており、最大256GBまで拡張できる設計です。
これにより、将来的なロングリードシークエンス解析にも対応できます。

ストレージについて

入力データや中間ファイルが非常に大きくなることを想定し、今回は2TBのNVMe Gen5 SSDを選定しました。
高速な読み書き性能により、I/Oのボトルネックを軽減し、処理の途切れを防ぐことで、安定した解析環境を実現します。
また、必要に応じて外付けドライブやHDDの増設も可能な構成となっており、柔軟なデータ保存・管理が可能です。

なお、ストレージの増設をご自身で予定されている場合は、作業のしやすさを考慮した内部レイアウトで納品いたします。
パーツの変更や追加をご検討されている際は、事前にご相談いただけますと、より適切な構成でご提案・対応が可能です。

GPUについて

近年では、深層学習を用いたバリアント解析やGPU対応のアセンブリツールの登場により、ゲノム解析におけるGPU活用の機会が増加しています。
ただし、マッピングやSNP解析などの工程はCPUベースで処理されるため、解析内容や用途に応じた構成選定が重要です。

今回の構成ではGPUに依存しない解析が中心となるため、描画処理や基本的なグラフィック出力を目的として、NVIDIA RTX A400を選定しています。
GPUを積極的に活用する解析をご予定の場合は、より高性能なGPUの検討や、増設を見据えた構成設計もご相談いただけます。

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「CLC Genomics Workbench」を使用するにあたり、予算150万円で複数の研究者が共用できるPCを導入したい。
使用ソフトウェアは共通して「CLC Genomics Workbench」だが、使用する処理は研究者ごとに異なるため、幅広いゲノム解析に対応できる構成にしたい。

Qiagen社の「CLC Genomics Workbench」に対応した共用ワークステーションとして、研究室内での多人数利用や将来的な解析規模の拡大を見据えた設計をご提案しました。
メモリ・CPU・ストレージに余裕を持たせることで、他のバイオインフォマティクス系ツールの併用や処理負荷の高いタスクにも柔軟に対応可能です。

CLCの推奨環境を満たす、余裕ある構成

CLC Genomics Workbench Premium の公式サイトでは、標準利用で16 GB以上、プラグイン使用時には64 GB以上のメモリが推奨されています。
これを踏まえて、将来的な処理規模の拡大や同時利用を想定し、128 GBのメモリを実装しました。
空きスロットも4つ確保しており、最大256 GBまでの増設が可能です。

参考：System requirements _ QIAGEN Digital Insights

CPUには、22コア/44スレッドの Intel Xeon W7-2575X を搭載。 並列処理能力に優れ、大規模データを用いる計算処理にも適しています。

GPUについては、CLC自体がグラフィックス処理を行わないため、描画と安定動作を目的にNVIDIA RTX A400を選定しました。
十分な表示性能を維持しながら、全体のコストバランスを保っています。

ストレージには、高速処理用の4 TB NVMe Gen4 SSDと長期保存向けの8 TB HDDを搭載し、解析データの展開と保管を効率的に行えるようにしています。

導入目的や今後の研究方針に応じて、カスタマイズやソフトウェア要件への対応も承っております。
まずはお気軽にご相談ください。

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RNA-seq解析や遺伝子発現解析、菌叢解析 (きんそうかいせき) などの用途で仮想環境を構築して使用しているが、現行のワークステーションではスペック不足を感じるため、より高性能な構成にしたい。

現行のマシンのスペックは下記の通り。

CPU：Intel Xeon E-2124G
RAM：16GB
ストレージ：3.64TB
GPU：NVIDIA Quadro P400

仮想環境ではDockerやMinicondaを使用し、WSL2上のLinuxでRStudio Serverを運用予定。将来的にはAlphaFold3などの構造予測ツールの仕様も視野に入れている。

ゲノム解析や構造予測に対応し、仮想環境上で複数のツールを運用できる、バイオインフォマティクス研究向けの高性能マシンです。

大規模演算を支えるパーツ構成

RNA-seq解析や菌叢解析など、多様な処理を並列に実行する研究においては、ハイスペックマシン環境の有無が解析効率に直結します。

本構成では、26コア52スレッドのIntel Xeon W7-2595Xを採用。
大規模な演算処理でも安定したパフォーマンスを発揮し、Dockerのコンテナ技術を活用した複雑な運用にも適しています。

さらに、256GBのDDR5 ECCメモリを搭載することで、演算の遅延を抑えることが可能です。
複数の仮想環境を同時に立ち上げても速度が低下しにくく、快適な作業環境を維持できます。

グラフィックスには、24GBのGPUメモリを搭載したNVIDIA RTX 4500 Adaを採用。
AlphaFold3などの構造予測ツールに適しており、中規模までの解析であれば、適切な設定を通して安定した処理が行えます。

Linux環境でのGUI操作を想定し、OS構成はWSL2からデュアルブート構成へと変更しました。

これらの構成要素により、並列解析からGPUを用いた構造予測まで、安定的かつ効率的に運用できます。

本仕様は、現在のご用途だけでなく、新たな研究ニーズにも対応できる、バランスが取れた設計です。
ご予算や利用されるソフトウェア、今後の運用方針に応じたカスタマイズにも柔軟に対応可能ですので、掲載内容以外の条件でもどうぞお気軽にご相談ください。

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予算200万円程度で、Cell RangerとImarisを扱うためのワークステーションを導入したい。
スペック面で優先したいのはメモリ容量で、256GB以上でできるだけ多くの容量を確保したい。
OSはUbuntuとWindowsのデュアルブートを希望し、それぞれのOSを異なるストレージにインストールしたい。
CPUはXeonを希望するが、GPUはほとんど使わないため、最低限の能力で良い。

その他として、USキーボードとディスプレイ、USBハブを希望する。

Imarisは扱うデータ容量によって、おすすめスペックが異なる

Imarisは処理する画像データの容量に応じて、求められるスペックが異なります。
目安として、メモリ容量は画像データ容量の1.5倍以上が必要であり、処理画像が複雑な場合には、RTX2000 Ada以上のハイエンドなGPUを利用するのがおすすめです。

Imarisのプリインストール出荷にも対応

本事例の構成にはImarisのライセンスやインストールは含まれませんが、ご希望の際にはお気軽にご相談ください。
新規でImarisライセンスを導入する場合には、オックスフォード・インストゥルメンツ社によるデモを行い、最適なライセンスを確認した上でお見積もりをご案内いたします。
ご希望の際には、以下の情報をお知らせください。

・撮影したシステム名
・撮影内容
・計測したいもの

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RNA-seqやWhole-Genome Bisulfite Sequencing、ChIP-seqデータをCLC Genomics Workbenchで解析したい。ストレスなくスムーズな処理が実現できる構成を提案して欲しい。また、できれば同じマシンでシングルセル解析も行いたいと考えている。
事例No.PC-10012のような構成を予算100万円以内で実現できるか知りたい。

参考：事例No.PC-10012 CLC Genomics Workbench向けマシン (Xeon Scalable仕様)

ご連絡いただいた条件を元に、構成を検討しました。

事例No.PC-10012と同じ2CPU構成ではご予算を超えてしまうため、コストと処理性能のバランスを取ってXeon W5-2565X 18コアの1CPU構成としました。

メモリ容量は、ご予算内で搭載可能な容量である128GB(32GB×4)としています。
メモリスロットの空きが4つありますので、同じ32GBメモリモジュールを追加いただくことで合計256GBへの増設が可能です。
メモリ容量が重要かと存じますので、メモリ容量256GBが必須の場合にはCPUやストレージのスペックを調整した構成をご提案します。実際の計算に必要なメモリ容量と照らし合わせてご検討ください。

ストレージにつきましては、事例に沿って2TB SSD M.2と8TB HDD S-ATAを選択しました。

ご要望に合わせて変更可能ですので、気兼ねなくご相談ください。

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バイオインフォマティクス解析を行うLinuxのワークステーションの購入を考えている。主な用途はHi-Cデータ、scRNAseq、scATACseqなどのデータ解析。解析に使うソフトウェアは、Bowtie2、STAR、BWA、samtools、Juicer/juicebox、R (Seurat、Singac、etc…)を想定している。

下記のような条件を考えているが、予算内で実現可能か教えて欲しい。

CPU：指定なし (クロックは下げてもコア数の方が重視。コア数は20-36程度)
メモリ：128GB-256GB　(メモリ容量を重視したい)　32GB x6枚の構成を考えている。
Storage：指定なし (2TB以上)
OS:Linux OS (Ubuntu24.04 or 22.04)
設置場所：居室
予算：100万円以内

ご予算の範囲内で構成を検討しました。

GPUの優先度は低いため、CPUやメモリを重視

ご連絡いただいたソフトウェアはいずれもGPU性能を必要としないため、ビデオカードには画面出力用としてRTX A400を採用しています。GPU計算を行う予定がある場合にはご連絡ください。

メモリ構成について

ご要望にあわせて32GB x6枚の構成としていますが、本構成のメモリチャネルに合わせて4の倍数でモジュールを搭載する構成がベストです。そのため、メモリ6枚のうち2枚は、4枚搭載時に発揮される本来の最高速度よりもわずかに遅くなりますので、予めご承知おきください。

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バイオインフォマティクス解析を行うためのワークステーションを予算200万円の範囲で検討したい。

現状では使用するソフトウェア等は全く定まっていない。そのため、RNA-Seq解析・シングルセルRNA-Seq解析・メタゲノム解析・ショットガンメタゲノム解析など、一通りの解析で利用できる構成を希望する。

また、導入後にパーツ増設や換装などのアップグレードを行う可能性がある。
そのため、CPUなど後々の増設や拡張が難しいパーツの性能を重視した構成を検討したい。

お客さまご希望の条件を踏まえた構成をご提案しました。
拡張性を考慮しつつ、アップグレードが難しいパーツであるCPUのスペックを重視した構成です。

様々な解析手法で活躍できるCPU性能とメモリ容量

前述の通り、CPUのコスト配分を多めに割り当てたデュアルCPU構成です。
CPUは第4世代Xeon Scalableシリーズの32コアモデル Xeon Gold 6430 x2基を選択しています。
メモリ容量は32GBｘ8枚で256GB、ストレージはシステムディスクとして2TB SSD M.2 NVMe Gen4を搭載しています。
GPUはご予算とのバランスを考慮して、NVIDIA T400 4GB (ワークステーション向けビデオカードのエントリーモデル) を選択しています。
合計64のCPUコア数と256GB (増設時：最大512GB) のメモリ容量によって、様々な解析手法で幅広い活用が期待できる構成です。

予算内で拡張性を重視した構成

導入後のパーツ増設やアップグレードを前提として、メモリ容量やビデオカードなどの拡張性を持たせています。

メモリ用の空きスロットは8スロット分あるため、32GBメモリモジュール x8枚を追加することで、合計512GBまで容量を拡張できます。
ストレージは、初期状態ではシステムディスクのみを搭載しており、データ保存用のHDD/SSDは搭載していませんが、こちらも増設が可能です。
その他、電源容量には余裕を持たせていますので、ビデオカードのアップグレードにも対応できます。

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。
いただいた条件に合わせて柔軟にマシンをご提案いたしますので、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。

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