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- 事例No.PC-TW3J253928事例追加日:2026/2/12 (最終更新日:2026/02/17)
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参考価格 (税込):
3,169,100円シーケンスデータ解析/機械学習用ワークステーション (汎用構成)
用途:エピジェネティクス解析、de novoアセンブリ、RNA-Seq解析、メタゲノム解析、機械学習お客さまからのご相談内容
事例No. PC-25000268を見ての問い合わせ。ナノポアのシーケンスデータ解析と機械学習の双方に対応するワークステーションを導入したい。
エピジェネティクス解析やde novoアセンブリ、RNA-Seq解析、メタゲノム解析などを想定している。
使用するソフトウェアは、以下の通り。- 汎用解析・ML基盤:Samtools、XGBoost、LightGBM
- ゲノムアセンブリ・評価:SPAdes・BUSCO・Prodigal・FastANI・GTDB-Tk
- ナノポアベースコール:Guppy・Dorado・Remora・DeepMod2
OSはUbuntuで、予算は350万円程前後を希望する。
通常24時間以内に担当者からご連絡いたします
テガラからのご提案
機械学習を見据えたバランス強化構成
本構成は「事例No. PC-25000268をグレードアップしつつ、機械学習にも対応できる汎用性」を重視した案としてご案内しました。Xeon W プロセッサと512GBメモリを組み合わせ、シーケンス解析に必要なスループットと、機械学習処理に必要な演算性能の両立を図っています。
システム要件を基準に最適化した構成は、事例No.PC- TE1J254011をご覧ください。
CPUについて
Intel Xeon W7-3565X (32コア) は高クロックで単一タスク性能に優れ、ツールによって負荷特性が分かれるゲノム解析と機械学習処理の双方に適した選択です。計算処理の一部がCPU性能に依存するソフトウェア環境に向いています。
GPUの選定について
本構成では、機械学習の活用を見据え、GPUを搭載しています。
シーケンス解析のワークフローではCPU主導の処理が多い一方、機械学習を取り入れる研究ではGPUの存在が大きな効果を発揮するため、研究の幅を広げる観点からもGPU追加を採用しました。Doradoについては、GPUアクセラレーションを利用する際に倍精度演算を前提としたハイエンドGPUが例示されています。
そこで今回は、Doradoの高精度GPU要件をそのまま満たす構成ではなく、機械学習を中心に幅広い研究用途へ柔軟に対応できる現実的かつ効果的な選択肢として、RTXシリーズを採用した構成としました。RTXシリーズは深層学習フレームワークとの相性もよく、多様な研究タスクに対応しやすい点が特長です。今後の拡張やワークフローの進化にも柔軟に応えられる構成となっています。
参考情報:Benchmarking the Oxford Nanopore Technologies basecallers on AWS
拡張性について
大型のミドルタワー筐体を採用することで、将来的なストレージ増設やGPUの追加にも柔軟に対応できます。研究用途の変化に合わせて活用範囲を広げやすい点が特長です。
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。









通常24時間以内に担当者からご連絡いたします
主な仕様
CPU Intel Xeon W7-3565X 2.50GHz (TB3.0時 最大4.8GHz) 32C/64T メモリ 合計512GB DDR5 5600 REG ECC 64GB x 8 ストレージ1 4TB SSD M.2 NVMe Gen5 ストレージ2 24TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA RTX PRO5000 48GB ネットワーク on board (1GbE x1 /10GbE x1) 筐体+電源 ミドルタワー筐体 1500W 80PLUS PLATINUM OS Ubuntu 24.04 キーワード
・Samtoolsとは
Samtoolsは、次世代シーケンス (NGS) データの処理・解析に広く用いられる定番ツール群。BAMやCRAMなどのアライメントデータのソート、インデックス作成、フィルタリング、可視化などの高速処理が可能で、ゲノム解析ワークフローの基盤として広く利用されている。・XGBoostとは
XGBoostは、勾配ブースティング決定木 (GBDT) アルゴリズムを高速かつ高精度に実装した機械学習フレームワーク。分類・回帰・ランキングなど多用途で、ゲノム解析、疾患リスク予測、遺伝子発現解析などバイオインフォマティクス分野でも広く利用される。https://xgboost.ai/参考:XGBoost Official Site
・LightGBMとは
LightGBMは、Microsoftが開発した高速でメモリ効率の高い勾配ブースティングフレームワーク。大規模データの解析に適しており、SNP解析、メチル化データの分類、疾患予測モデルなどにも利用される。・SPAdesとは
SPAdesは、微生物ゲノムアセンブリに広く利用されるde novoアセンブラー。Illumina・Nanopore・PacBioなど複数プラットフォームを統合したハイブリッドアセンブリに対応し、高品質なコンティグ構築が可能。・BUSCOとは
BUSCOは、ゲノムアセンブリの完全性 (completeness) を評価するための代表的ツール。保存性の高いシングルコピー遺伝子セットを用い、アセンブリ品質の客観的評価が可能。・Prodigalとは
Prodigalは、微生物ゲノムに特化した遺伝子予測ツール。プロカリア遺伝子領域の高精度抽出が可能で、メタゲノム解析でも高い性能を発揮する。
ご注文の流れ
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お問い合わせフォームよりご相談内容をお書き添えの上、 お問い合わせください。 (お電話でもご相談を承っております) |
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弊社より24時間以内にメールにてご連絡します。 |
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必要に応じてメールにて打ち合わせさせていただいた上で、 メール添付にてお見積書をお送りします。 |
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お見積もり内容にご納得いただけましたら、メールにてご注文ください。 ご注文確定後、必要な部材を手配し PCを組み立てます。 (掛売りの場合、最初に新規取引票のご記入をお願いしております) |
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動作チェックなどを行い、納期が確定いたしましたらご連絡いたします。 (納期は仕様や製造ラインの状況により異なります) |
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お客様のお手元にお届けいたします (ヤマト運輸/西濃運輸) |
お支払い方法
お支払い方法は、お見積もりメール・お見積書でもご案内しています。
| 法人掛売りのお客様 |
| 原則として、月末締、翌月末日払いの後払いとなります。 |
| 学校、公共機関、独立行政法人のお客様 |
| 納入と同時に書類三点セット(見積書、納品書、請求書)をお送りしますのでご請求金額を弊社銀行口座へ期日までにお振込み願います。 先に書面での正式見積書(社印、代表者印付)が必要な場合はお知らせください。 |
| 企業のお客様 |
| 納品時に、代表者印つきの正式書類(納品書、請求書)を添付いたします。 ご検収後、請求金額を弊社銀行口座へお支払い期日までにお振込み願います。 |
| 銀行振込(先振込み)のお客様 |
| ご注文のご連絡をいただいた後、お振込みを確認した時点で注文の確定とさせていただきます。 |
修理のご依頼・サポートについて
弊社製PCの保証内容は、お見積もりメールでもご案内しています。
■お問合せ先
テガラの取り扱い製品に関する総合サポート受付のWEBサイトをご用意しております。
テガラ株式会社 サポートサイト
※お問い合わせの際には、「ご購入前」と「ご購入後」で受付フォームが分かれておりますので、ご注意ください。
| メール | support@tegara.com |
| 電話 | 053-543-6688 |
■テグシスのサポートについて
保証期間内の修理について
保証期間内におけるハードウェアの故障や不具合につきましては、無償で修理いたします。
ただし、お客様による破損や、ソフトウェアに起因するトラブルなど保証規定にて定める項目に該当する場合は保証対象外となります。
保証期間経過後も、PCをお預かりしての初期診断は無料で実施しております。
無料メール相談
PCの運用やトラブルにつきまして、メールでのご相談を承ります。経験・知識の豊富な技術コンサルタントが無料でアドバイスいたします。
※調査や検証が必要な場合はお答えできなかったり、有償対応となることがあります
オプション保証サービス
| 「あんしん+」 もしもの時の延長保証サービス |
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PCのご購入時にトータル5年までの延長保証をご選択いただけます。また、ご購入後にも延長保証を申し込むことができます。
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| HDD返却不要サービス |
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保証期間内にPCのHDD(SSD)が故障した場合、通常、新品のHDDとの交換対応となり、故障したHDDはご返却いたしません。
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| オンサイト保守サポート | |
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故障発生時、必要に応じエンジニアスタッフが現地へ訪問し、保守対応を行うサービスです。
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「お客様だけのオーダーメイドPC」を製作しています。
用途に応じた細かなアドバイスや迅速な対応がテガラの強みです。













