Affy와 Illumina의 1 백만 개의 SNP 칩과 NextGen 시퀀싱으로 인한 SNP 데이터 세트의 급속한 성장으로 인해 데이터 세트가 점점 더 커졌습니다. JMP Genomics 3.1은 1 백만 SNP x 4,000 개체의 SNP 데이터 세트 분석을 지원했지만 JMP Genomics 3.2는 1 백만 SNP x 10,000 개체의 데이터 세트를 지원하는 많은 프로세스를 포함합니다. Marker Properties, Missing Genotype by Trait Summary Recode Genotypes, Case-Control Association, SNP-Trait Association 및 PCA를 포함한다.
JMP Genomics 유전학 과정의 수많은 코드 개선으로 인해 대규모 데이터 세트의 성능 또한 크게 향상되었습니다. 이러한 데이터 세트로 작업 할 때의 주된 한계는 하드 드라이브 공간입니다. 이러한 데이터 세트는 SAS 코드로 처리되고 SAS는 RAM으로 제한되지 않고 파일 기반이기 때문입니다. 시뮬레이트 된 100 만 개의 SNP x 10,000 샘플 데이터 세트는 약 80GB이며 분석 할 하드 드라이브에 약 2 배의 여유 공간이 필요합니다. 이러한 데이터 세트로 작업하는 사용자는 일반적으로 1 테라 바이트 이상의 하드 드라이브를 사용합니다.
데이터 세트 크기 제한 테스트에보다 효율적으로 대처하기 위해 모든 JMP Genomics 팀원은 테스트 및 개발 Windows XP PC 워크 스테이션을 대형 듀얼 하드 드라이브, 듀얼 코어 프로세서 및 3-4GB RAM이 장착 된 Dell 755로 업그레이드했습니다. 그럼에도 불구하고 MAQC에 대해 분석 할 큰 유전학 데이터 세트를 제공함으로써 주요 테스팅 서버 중 하나의 추가 스토리지를 검색 할 수있었습니다. 데이터 세트를 분석하기 시작 했음에도 불구하고 그러한 많은 양의 원시 데이터를 저장하고 분석해야하는 어려움을 새롭게 인식하게되었습니다. 우리 모두는 실제의 큰 데이터 세트를 파헤치는 것에 흥분하고 있습니다. 시뮬레이트 된 세트는 코드의 한계를 테스트하는 데 도움이 될 수 있지만 실제 데이터를 파는 것과 같은 것은 아닙니다.
