BioTechniques：应对大数据的挑战
如今的实验室硬件，无论是显微镜、质谱仪，还是DNA测序仪，都产生了GB级的数据。然而，它们仍缺乏处理数据和提取信息所需的软件。为了填补这一空缺，研究人员正在积极开发计算工具。在这一期的《BioTechniques》上，Jeffrey Perkel博士就来谈谈大数据。
大数据有多大？
Adina Howe是密歇根州立大学的一名博士后。她试图通过宏基因组学数据来组装细菌基因组，不过数据太大了，接近4000亿个碱基，组装软件跟不上。通常情况下，新一代测序的原始数据是30 GB/样品，比Howe的数据低一个数量级。然而，即便如此，计算新手也会遇到不小的麻烦。“他们不能打开微软的任何产品，因为软件可能会崩溃，”Howe指出。
好在，Howe曾经的同事，加州大学戴维斯分校的副教授C. Titus Brown提出了解决方案。他实验室的旗舰软件是“khmer”，这个工具能将序列缩减成一系列任意长度的“单词”，即k-mers，简化了基因组组装的任务。
为了解决Howe的宏基因组学问题，Brown的团队实施了一种概率数据结构，称为“Bloom filter”，将存储所需的空间减少了40倍。通过这种办法，Howe从宏基因组学数据集中产生了近550万个蛋白编码基因的组装。
成像的挑战
Pavel Tomancak是马克斯普朗克研究所的一名研究组长，他也面临同样的问题。他通过激光片层扫描显微镜（light-sheet microscopy）记录整个果蝇胚胎，研究胚胎发育过程中的基因表达，数据量达到几TB。现有的软件根本跟不上。
Fiji是一个很受欢迎的开源图像处理软件，它不仅包括核心的ImageJ软件，还包括一些插件等。Tomancak是Fiji项目的核心开发者之一。为了解决大数据问题，他已经开发了一系列新的插件。BigDataViewer让用户能够在远程查看大型数据集，而不用下载数据。“你根本不可能在笔记本电脑上存储10 TB的图像数据，”他说。
Fiji的开发者还定期举办“编程马拉松”活动，合作改善软件。在2012年的编程马拉松活动之后，开发者推出了一个名为imgLib的插件，允许开发人员与图像数据有效互动，而不论其数据类型、大小或位置如何。
你也来试试？
如此看来，掌握一点编程技术，的确很有用哦。现在网络上有很多资源可以学习，包括在线教程和手册、论坛及在线课程。文中提到的Software Carpentry课程需要2天时间，包括3个主要模块，覆盖UNIX命令行；R、Python或MATLAB的编程；以及版本控制。当然，短短2天之后，你并不会成为专家，但你了解计算机能实现什么，也有信心去寻找更多的信息。
Howe指出，数据分析也是一种实验室方法，与其他无异。“我在实验室学到的第一件事是如何在无菌环境下培养细菌，我自己不会，必须有人教我。”计算也一样。“每个人都需要有个人去培训他。然后，你必须自己去做，去犯错误，这只是过程中的一部分。”
