Abstract
Жоғары өнімді биологиялық деректерді генерациялау жоғары өнімді есептеу (hpc) жүйелері мен суперкомпьютерлерде автоматтандырылған биоинформатика құбырларын енгізуге түрткі болды. prisma нұсқауларына сәйкес құрастырылған бұл жүйелі шолу 2018 және 2025 жылдар аралығында жарияланған 101 зерттеуді қорытындылайды, онда геномика, транскриптомика, протеомика және метагеномика салаларында hpc орталарында орналастырылған жұмыс процесін басқару жүйелері (wfms) зерттеледі. біз nextflow, snakemake, wdl және cwl сияқты қалыптасқан платформаларды талдап, енгізудегі қиындықтар мен жаңа шешімдерді құжаттадық. негізгі қиындықтарға жаппай параллелизмге байланысты жоспарлағыштың шамадан тыс жүктелуі, ортақ файлдық жүйелердегі енгізу/шығару кедергілері, ресурстардың гетерогенді таралуы және әртүрлі есептеу орталарындағы қайталанымдылық жатады. docker және singularity арқылы контейнерлеу портативтілік пен қайталанымдылықты қамтамасыз етудің басым шешімі ретінде пайда болды. nf-core сияқты қауымдастық бастамалары ең жақсы тәжірибелерге негізделген кураторлық құбырларды ұсыну арқылы осы технологияларды енгізуді жеделдетті. заманауи шешімдерге hpc-қа бейімделген жоспарлау стратегиялары, гибридті бұлт және hpc архитектуралары, сондай-ақ машиналық оқытуға негізделген талдау үшін gpu интеграциясы кіреді. күрделі көп сатылы талдауларды автоматтандырудағы айтарлықтай жетістіктерге қарамастан, жұмыс процесі жүйелері мен hpc инфрақұрылымының үздіксіз бірлескен эволюциясы эксзамасштабты деректер көлемдерін өңдеу және масштабта толық қайталанатын есептеу биологиясына қол жеткізу үшін маңызды болып қала береді.