所以你想做生物信息学？
作者：Mario F. Bisconti
翻译：鹿芗泽
翻译时间：2025 年 7 月 28 日
本内容由「新枝」导出
想要进入生物信息学领域，但不确定你的笔记本电脑是否能胜任？你并不孤单。让我们来聊聊你真正需要的设备配置（以及哪些是不必要的）。
首先：别慌
如果你是新手，可能会担心是否需要一台装满炫酷灯光、液冷系统的 Linux 主机，配备 64 核处理器和 3TB 内存，才能运行你的第一个比对任务。其实完全不需要。
事实是，即使是普通的笔记本或台式机也能完成很多工作，尤其是在刚入门的时候。生物信息学的大部分工作是关于如何更聪明地工作，而不是单纯依赖更强大的硬件。
台式机？笔记本？云端？
以下是快速指南：
- 笔记本电脑 - 便携性强，适合日常开发。如果有 16GB 内存和 SSD，那就足够了。
- 台式机 - 性能更高，性价比更好。如果你不需要经常移动，这是一个不错的选择。
- 云端/HPC（高性能计算） - 当你的本地设备无法满足需求时，云端是理想选择。（许多大学提供免费的集群访问。）
你完全可以从本地设备开始，之后再转向云端或机构的 HPC。没必要一开始就投入 AWS。
操作系统对决：Linux VS macOS VS Windows
生物信息学中会用到很多命令行工具，其中一些工具的使用难度较高。以下是主流操作系统的对比：
- Linux（如 Ubuntu、Fedora 等） – 黄金标准。一切都“开箱即用”，大多数教程都基于 Linux。
- macOS – 也非常适合开发。自带强大的终端，Homebrew 工具管理方便，底层是类 Unix 系统。
- Windows – 不太理想，但如果你使用的是 Windows 10 或 11，WSL2（Windows Subsystem for Linux）是一个改变游戏规则的工具。你可以直接在 Windows 中运行 Ubuntu。
提示： 如果你认真考虑从事生物信息学，学习使用 Linux 终端是必不可少的。越早熟悉，越好。
哪些硬件规格真正重要？
以下是关键点：
- 内存（RAM）：至少 16GB，更多更好。像 STAR 和 GATK 这样的工具非常依赖内存。
- 存储（Storage）：SSD（固态硬盘），500GB – 1TB。NGS 数据非常庞大，SSD 能显著提升速度。
- 处理器（CPU）：4 核或以上，现代处理器。并行计算能加速比对任务。
- 显卡（GPU）：不重要（除非你做深度学习）。大多数生物信息学工具依赖 CPU。
你不需要最新的 Mac Studio 或价值 3000 美元的 ThinkPad。只需要一个体面的配置和明智的工具选择。
锦上添花的配置
这些不是必需的，但会让工作更轻松：
- 第二块显示器 - 方便同时查看代码和结果。
- 外接 SSD - 用于备份或快速访问大数据集。
- 高速网络连接 - 生物信息学中需要下载和传输大量数据，快速的网络连接能显著提高效率。
预算有限怎么办？
别担心，还有以下选择：
- 使用机构的 HPC 集群 - 许多大学和实验室提供共享计算资源。
- 尝试云端免费额度 - Google Cloud、AWS 和 Azure 通常为学生或研究人员提供免费额度。
- 试试 Google Colab - 非常适合小型分析、测试代码或学习 Python，无需安装任何软件。
即使是较老的笔记本电脑，也能运行轻量级工具或帮助你熟悉命令行。
最后的思考
如果你正在使用一台过去 5 年内生产的电脑，配备 SSD 和足够的内存，那么你可能已经准备好了。
从现有设备开始吧。把精力花在学习工具上，而不是追求极限配置。
如果某些程序崩溃了？这只是旅程的一部分。欢迎来到生物信息学的世界！
接下来：我们将讨论 Conda、Docker 和 Mamba，因为安装生物信息学工具不应该像打最终 Boss 那样困难。
原文来源于 blog.crcbio.com
作者：Mario F. Bisconti