转录组测序 · 算力配置工具
比对跑不动？
公有云烧钱？
换个思路。
人类 STAR 索引 60GB，16G 内存根本载不进去。4 核笔记本跑 20 个样本要等三天。回答六个问题，用真实生信流程的算力模型，拿到一份拿来就能用的配置单。
0+
合作单位
0核
最大 CPU
0G
最大内存
全流程一键搞定
从原始数据到可视化图表，六个步骤自动串联
六步算出你的配置
基于真实生信流程的算力模型，不需要懂硬件
你现在最头疼的事？
选最接近的情况就行
没服务器，拿笔记本硬撑
HISAT2 人类索引要 8GB+ 内存，STAR 要 30GB+，16G 笔记本直接投降
有服务器，但慢到怀疑人生
8 核机器跑 20 个样本要好几天，队列排不上，断了还得从头来
在用公有云，账单吓人
腾讯云 c5.4xlarge 约 8 元/小时，跑满一月 5760 元，关机还扣存储费
课题组壮大了，得扩容
新进了博士生或博后，老机器扛不住了
这批数据多少个样本？
人类 RNA-seq 每样本 FASTQ 约 5-8GB（PE150, 30M reads）
1 — 6 个
预实验、条件摸索 · 总 FASTQ 约 30-50GB
6 — 24 个最常见
常规课题设计（如 5 组 × 3 重复）· FASTQ 约 150GB
24 — 96 个
大队列、临床队列研究 · BAM 约 1TB · 需要 SLURM 调度
96+ / TCGA 级别
公共数据库挖掘、GTEx · 2TB+ 原始数据
测的是什么物种？
物种基因组大小直接决定索引大小和内存需求
人类 Human最常见
GRCh38 · 3.2Gbp · STAR 索引 ~60GB · HISAT2 索引 ~4.2GB
小鼠 / 大鼠
GRCm39 · 2.7Gbp · STAR 索引 ~30GB · HISAT2 索引 ~3.5GB
作物（水稻/玉米/小麦）
水稻 430Mbp · 玉米 2.3Gbp · 小麦 17Gbp（巨型基因组）
其他动物 / 多物种
斑马鱼/果蝇/猪/鸡/牛等 · 或同时分析多个物种 · 按最大物种推荐
做哪些分析？
不同流程对 CPU 和内存需求差异很大
标准差异表达最常见
HISAT2 → featureCounts → DESeq2/limma/edgeR · 主流流程
进阶分析（剪接/WGCNA/变异）
可变剪接 · WGCNA 共表达网络 · 变异检测/融合基因 · 计算量翻倍，至少 64GB 内存
全套流程（以上都要）
差异 + 剪接 + WGCNA + 富集 + GSEA · 需要最强配置
测序深度大概多少？
深度直接决定数据量和比对耗时
常规深度 20-30M reads/样
标准 mRNA-seq · 单样本比对 10-15 分钟（32核）
中高深度 40-60M reads/样推荐
可变剪接 / lncRNA / 融合基因 · 单样本 20-30 分钟
深度测序 80-100M+ reads/样
低丰度转录本检测 · FASTQ 8-12GB/样
几个人用？啥时候开始？
最后一题，选完就出结果
一个人用，越快越好
毕业论文 / 文章返修 · 共享方案最划算
2-5 人小组，两周内要用选这个最多
课题组核心成员 · 可共享或独享
整个实验室 / 多课题组
5 人以上 · 需要 SLURM 调度和权限隔离 · 独享最稳
先看看方案和报价
不着急，先了解配置和价格区间
为什么选我们
三个理由，每个都和你每天遇到的问题有关
从一周到半天
32 核并行比对，单样本 HISAT2 15 分钟以内。20 个样本从跑一周压缩到半天。
存储不焦虑
NVMe SSD 全闪存架构，读取 3000MB/s。从 1TB 到 32TB 随时在线扩容。
登录就能用
HISAT2、StringTie、DESeq2、featureCounts、clusterProfiler、GSEA 全部预装。conda 一行命令扩展。
用户评价
来自 100+ 高校、医院、科研院所用户的真实反馈
“
我们课题组做肿瘤转录组分析，以前用本地服务器跑 HISAT2 比对要等三天。换了云生信 32 核服务器后，20 个样本半天跑完，DESeq2 差异分析直接出结果。
华
华西医院课题组
四川大学华西医院 · 转化医学
“
STAR 人类基因组索引 60GB，我们之前 16G 内存的机器根本跑不动。云生信 128G 内存一次加载完毕，WGCNA 共表达网络分析 100 个样本也不卡。
瑞
瑞金医院生信平台
上海交通大学医学院附属瑞金医院
“
按年付费比公有云按小时省了 60% 以上，而且不限使用时长。课题组 5 个人共用，配了 SLURM 调度，互不干扰。conda 环境隔离，想装什么工具一行命令搞定。
武
武汉大学研究室
武汉大学 · 基因组学
“
HISAT2、featureCounts、DESeq2、clusterProfiler 全部预装验证过，JupyterLab 开箱即用。研究生来了直接分析数据，不用花一周配环境，课题进度快了很多。
中
中山一院中心实验室
中山大学附属第一医院
“
做可变剪接分析 rMATS，计算量比普通差异分析翻倍。32 核并行跑下来，单样本比对从 40 分钟压缩到 12 分钟。NVMe SSD 读取 3000MB/s，I/O 完全不是瓶颈。
浙
浙大生信团队
浙江大学医学院附属第一医院
“
我们做水稻和玉米的转录组，之前在本地跑总是内存不够。云生信的服务器稳定运行两年没出过问题，存储从 4TB 扩到 16TB，在线扩容不用迁移数据。
农
中国农大课题组
中国农业大学 · 农学基因组学
常见问题
你想知道的，别人也问过
和阿里云、腾讯云的生信实例有什么区别？
公有云按小时计费，跑完一个月动辄几千块，关机了照样收存储费。我们按年定价，不限使用时长，包含 HISAT2/STAR/DESeq2/featureCounts 全套工具预装和技术支持，比公有云省 60% 以上。
工具链是预装好的吗？要不要自己配环境？
开箱即用。HISAT2、STAR、StringTie、DESeq2、limma、edgeR、featureCounts、clusterProfiler、GSEA 都预装并验证过。conda 一行命令扩展其他工具，JupyterLab 和 RStudio Server 也配好了。
几个课题组共用一台，数据会不会互相看到？
不会。Linux 用户隔离加独立 home 目录，每人数据互不可见。多人共用场景还配 SLURM 任务调度，避免抢占资源。需要更强隔离可以选独享方案。
数据安全和备份怎么保障？
全闪存 NVMe 存储阵列，支持 RAID 冗余。定期快照备份，可配置异地容灾。服务器在上海 BGP 机房，7×24 运维监控。
算力不够了能升级吗？
随时升级。CPU、内存、存储都支持在线扩容，不需要迁移数据。从共享方案到独享、从 32 核到 128 核，一个工单搞定。
