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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事例No.PC-11212を見ての問い合わせ。
100～150万円程度の予算で、質量分析データの解析に利用するワークステーションを検討している。

参考：PC-11212 プロテオミクス解析用PC

Agilent社製の質量分析データ解析ソフト (Mass Hunter、Mass Profiler Professionalなど) を中心に、MS-DIAL、MS-Finder、SIMCAやマルチオミクス解析パッケージなども使用予定。
今後はRNA-Seqの解析データとの統合解析にも対応したい。
No.PC-11212をベースに、下記の構成を希望。

OS：Windowsのみ
メモリ：128GB以上
CPU：予算内でコア数重視
ストレージ構成は事例通り
Wi-Fi機能も必要

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お客様が主に使用されるMass HunterおよびMass Profiler Professionalは、質量分析データの取得から多変量解析までを担う高機能な解析ソフトウェアです。
Mass Hunterでは16GB以上のメモリ、マルチスレッド対応CPU、1GbEまたは10GbEのネットワーク接続が必須とされています。

参考：Agilent Technologies公式サイト
MHRequirements_EN

上記の要件と「コア数重視」というご要望を踏まえ、本構成ではXeon W7-3565X 32コア64スレッドと256GBのメモリを搭載。十分な処理能力と将来的なメモリの拡張性を確保しました。

Wi-Fi対応機能や大容量ストレージも装備し、大学・企業研究室など多様な現場に適したシステムに仕上がっています。

大規模解析に適したパフォーマンス設計

質量分析やRNA-Seqのように、演算負荷が高く、大量のデータを扱う解析では、CPU性能とメモリ容量のバランスが重要です。
CPU性能が高ければ複雑な計算処理を短時間でこなせ、メモリ容量が十分であれば多数のデータを保持しながら並列処理も対応可能です。
※バイオインフォマティクスや機械学習などの大規模なデータを扱う分野では、メモリ容量に128GB〜256GB を選ぶケースが増えています。 (2025/6月現在)

こうした理由から、32コアの高性能CPUと256GBメモリを搭載することで、大規模解析でも、安定性と作業効率の両方を実現しています。

SIMCAをはじめとする多変量解析ツールや、RNA-Seqデータとのオミクス統合解析など、解析ソフトごとに異なる計算負荷にも柔軟に対応できる設計となっています。
安定した動作環境により、日々の研究でも安心してご活用いただけます。

本ワークステーションは、解析処理の高速化だけでなく、柔軟性や安定性にも配慮して設計されています。
重点を置きたいパーツや今後の運用方針に応じたカスタマイズにも柔軟に対応しております。掲載内容に含まれないご要望につきましても、どうぞ遠慮なくご相談ください。

事例No.PC-12218を見ての問い合わせ。
予算100万円から150万円で、ゲノムアセンブリ、NGSデータ解析を含めた多型解析やRNA-seq解析に使用可能なマシンの購入を検討している。
将来に向けて、メモリの拡張性などを確保したい。

参考：事例No.PC-12218 NGS解析用ワークステーション (2024年11月版)

事例No.PC-12218をベースにして、構成を検討しました。

拡張性のあるメモリ構成

CPUは2025年5月時点の最新モデル「Xeon W7-3545 24コア」をご予算に合わせて採用しました。
メモリは合計256GB (32GB×8枚) を搭載しています。
空きスロットが8つありますので、同じ32GBメモリモジュールを8枚追加いただくことで「合計512GB」へ増設が可能です。
GPUは、画面描画用として「NVIDIA T400 4GB」の後継機種「RTX A400 4GB」を選択しました。

(ご参考)
VRAMの容量を重視するソフトウェア (Helixerなど) をご利用の場合は、GPUメモリを優先した構成をご提案可能です。
Helixerは、GPUに11 GB以上のVRAMが要求されております。
Helixerの公式GitHubは こちら (※外部ページに飛びます)

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。
お客様のご要望に応じて柔軟にお見積もりをご提案しております。
掲載内容とは異なるご用途やご予算の場合でも、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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NVIDIA Parabricksを使用するためのGPUマシンを導入したい。

GPUの候補は、NVIDIA RTX 6000 Ada 48GB GDDR6 x2枚を考えている。また、CPUはGPU性能を最大限に引き出せるスペックのものを希望する。メモリは1.0TB以上を必要としている。

ストレージは、以下の3つ全ての搭載を考えている。

・ストレージ1 : SSD (4TB 以上 read/write 6,000MB/s以上の高速なもの)
・ストレージ2 : SSD (4TB 以上 read/write 6,000MB/s以上の高速なもの)
・ストレージ3 : HDD (20 TB 以上)

電源は、100V環境で利用できることが条件になる。OSはUbuntu 22.04 LTSをプリインストールしたい。筐体サイズは、ラックマウントも可能なタワー型を希望する。予算は600万円以内で抑えたい。

前述の通り、使用する主なソフトウェアはNVIDIA Parabricksであり、これが問題なく動作することが前提となる。

その他の要望として、筐体を縦置きで使うためのフットスタンドとラックマウントする際に使うスライドレールも見積もりに含めて欲しい。

スペック

本構成では、GPUを2枚搭載し、高速なモデルのCPU (AMD EPYC 9554) を使用しています。
電源ユニットは容量1600W (100V環境で約1200-1300W程度) の製品を採用しており、100V環境での利用が可能です。

また、ラックマウントレールキットと、縦置きのタワー筐体として利用する場合のフットスタンドもご提案に含めています。

SSDは、ご指定の速度を満たすようにGen4対応のM.2スロットにGen4 NVMeを搭載しています。

サーバーラック本体

サーバーラック本体の取り扱いやお見積もりも可能ですので、ご希望の際にはお気軽にお申し付けください。

ソフトウェアのセットアップ

本お見積もりに含まれるセットアップ内容は、OSのインストールのみです。
用途に応じて必要なソフトウェアのインストールや運用に関する周辺機器の手配も可能ですので、お気軽にご相談ください。

また、据置や設置などの現地作業も承っています。お見積もりをご希望の際、基本内容（開梱、ケーブリング、起動確認）以外に必要な作業がございましたら、こちらもお気軽にご相談いただけますと幸いです。

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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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バイオインフォマティクス用ワークステーションを、予算100万円程度で購入したい。
現在はシングルセルRNA解析などのゲノム解析をメインで行っており、今後は高画質の病理画像を併用した空間遺伝子解析も行う予定がある。

マシンのスペックは、CPUのコア数とメモリ容量を重視したい。
使用するソフトウェアはCell RangerやQuPathなどを想定しており、OSはLinuxを希望する。
また、Linuxの利用には慣れていないため、可能であればCell RangerとQuPathをインストールした状態で出荷して欲しい。

予算内でCPUコア数・メモリ容量を重視した構成

ご予算の範囲内でCPUのコア数・メモリ容量を重視した構成をご提案しました。
CPUは2024年5月時点で最新のAMD Ryzen Threadripper 7000 シリーズの24コアモデルを搭載しています。
メモリは64GBモジュール x4枚で合計256GBです。
24コアのCPUと256GBのメモリ容量により、解析時の高いパフォーマンスが期待できます。

なお、現時点ではCell RangerとQuPathのGPUアクセラレートへの対応は限定的なため、GPUアクセラレートを使用しない場合は、エントリークラスのビデオカードでも動作に支障はないと考えられます。そのため、ご予算を重視し、GPUアクセラレートの使用は考慮せず、エントリークラスのワークステーション向けビデオカード NVIDIA T400 4GBを選定しています。

注意点として、本マシンの電源容量は現在の構成用に選定されているため、将来的なGPU増設などの機器追加・アップグレードが考慮されていません。
GPUの増設など消費電力の大きい機器を増設する予定がある場合は、構成の変更も可能ですのでお気軽にご相談ください。

Cell Ranger・QuPathの事前インストールサービス

お客様のご希望にあわせて、Cell Ranger・QuPathを事前インストールした状態で出荷いたします。
なお、QuPathはLinuxでも動作しますが、いくつかの問題が報告されています。
詳細は下記公式マニュアルをご参照ください。

参考：Installation — QuPath 0.5.1 documentation

また、ご希望の場合はCell RangerをLinuxに、QuPathをWindowsにインストールしたデュアルブート構成とすることも可能です。
その他のソフトウェアにつきましても、事前インストールをご希望の際には気兼ねなくお申し付けください。

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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次世代シーケンサー (MinION Mk1B) による16S rRNA解析およびRNA-seq解析用のワークステーションの導入を検討している。予算80万円程度で最適な構成を提案してほしい。

OS環境はWSL2 (Windows Subsystem for Linux2) でUbuntuを使用する想定だが、計算パフォーマンスが向上するようであればデュアルブート構成の採用も考えている。
WSL2/デュアルブートで計算を行うことがパフォーマンスに影響するかを教えてほしい。

また、メモリ容量は64GB程度、ストレージ容量は2TB以上を想定している。

MinION Mk1Bのシステム要件はメーカー公式サイトで公開されてます。

参考：MinION portable nanopore sequencing device ※外部ページに飛びます

そのため、ご予算の範囲内で推奨要件を満たす構成をご提案しました。

新製品のNVIDIA Geforce RTX4070 Superを搭載

MinION Mk1Bでの計算上重要となるビデオカードは、2024/1/17に発売された新製品のNVIDIA Geforce RTX4070 Superとしています。

7,168基のCUDAコア、56基のRTコア、および224基のTensorコアを搭載し、ご予算内に収まるビデオカードの中では高いコストパフォーマンスが期待できます。

デュアルブート構成とその利点について

LinuxディストリビューションはMinION Mk1Bが対応しているUbuntu 20.04を選択し、Windows 11とのデュアルブート構成です。
なお、2024年1月現在、MinION Mk1BのWindowsサポートはいまだWindows 10で止まっているため、MinION Mk1BはUbuntu 20.04上での利用を前提としています。

また、WSL2はWindows上で動作する仮想マシンです。
通常のLinux環境とWSL2を比較した場合、仮想化されているWSL2の方が処理が行われるまでに経由するプロセスが多くなります。
そのため、Linux上で負荷の高い処理を行う場合は、デュアルブート構成としてLinuxをハードウェア上で直接動作させるほうが、パフォーマンスの面で優位です。

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。
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