生命科学领域广泛运用脑科学、基因组学、表观遗传学、蛋白质组学等手段进行科学研究，并过数学建模与生物信息学分析实现生命系统行为的精准预测，这一过程依赖海量数据处理与高性能计算集群支撑。当前，AI技术已成为核心驱动力之一——深度学习助力多组学数据规律挖掘，AlphaFold等成果推动蛋白质结构预测革新。基于鲲鹏高性能计算解决方案，通过多样性算力融合，可显著提升研发效率，有力支撑AI for Science场景创新。
生命科学行业概述
行业需求与挑战
计算规模增长
基因组学、蛋白质组学等领域新技术加快普及（如单人全细胞测序），数据量持续增长，所需计算资源暴增
软件复杂多样
生命科学领域常用软件多达数千款，且版本迭代频繁，算力平台需具备高度的兼容性，以支持不同工具及其多版本的稳定运行
计算环境切换频繁
用户通常参与多个课题或项目，算力平台需确保计算环境能快速部署，保障用户及时开展研究工作
核心优势
计算效率高
基于鲲鹏的基于测序、冷冻电镜、蛋白质结构分析等TOP应用性能领先传统算力平台
生态完善
鲲鹏社区与Bioconda、Bioconductor等主流开源社区深度合作，超过7000款主流生信软件持续发布ARM版本
高易用
基础软件支持一键集成部署，提供典型应用容器镜像，开箱即用，减少计算环境部署用时
相关产品
行业应用场景
基因测序
基因测序技术是一种新型基因检测技术，能够从血液或唾液中分析测定基因全序列，预测罹患多种疾病的可能性，已经广泛应用于医疗和非医疗等各个领域，如产前检查，遗传检测，癌症靶向治疗等，高通量低成本的测序技术让基因测序走进千家万户。
基因数据分析过程根据研究目的不同，会有I/O密集型、CPU密集型、内存密集型等各种计算实例需求，需要海量基因数据的分析与挖掘。目前已经有GATK、Ont-tombo 、HISAT2 等50+应用完成鲲鹏适配。
冷冻电镜
冷冻电镜（cryo-electron microscopy,cryo-EM）技术是将生物大分子在毫秒时间尺度内快速冷冻在玻璃态的冰中，应用低温透射电子显微镜收集生物大分子的二维投影，并利用三维重构的方法得到大分子三维精细结构的生物物理学技术。对计算密集度极高：包括图像数据校正、有效大分子颗粒识别、颗粒聚类、空间构造和数据转换，一次作业的数据处理时间往往需要数天。高速I/O：需要在很短的时间读入包含数百GB数据的大文件；relion、 eman2等已经完成鲲鹏适配迁移，性能更优。
蛋白质结构分析
利用大规模计算资源，通过分子动力学模拟或人工智能模型预测蛋白质的三维空间结构，并分析其与功能的关系。该技术能大幅缩短传统实验方法耗时数月至数年的结构解析过程，在药物靶点发现、小分子药物设计及理解疾病机理方面具有关键作用。鲲鹏已适配alphafold、hhblits、psipred、CNCI等蛋白质分析软件。
