超级计算机以其强大的数据处理能力，成功将生命科学中复杂而抽象的现象转化为可量化和可视化的数据模型。通过深入剖析包含海量生物信息的数据，超级计算机成为了揭示生命本质、探寻生命过程内在规律的核心工具。超级计算机在生命科学领域的广泛应用，不仅有力推动了基础研究向更深层次发展，同时也为解决现实生活中的生物医学难题和应对社会环境问题提供了强大而精确的计算平台和解决方案。

应用场景

在基因组学与生物信息学分析方面，超级计算机在基因组学领域中承担着海量基因组数据的处理和分析任务，例如进行全基因组关联研究（GWAS），以揭示特定基因变异与疾病、性状之间的关联。此外，通过大规模的RNA-seq数据分析，可以揭示基因表达调控网络，探索转录调控机制以及基因组调控元件的功能。

在合成生物学与生物设计方面，在合成生物学领域，超级计算机可以用于设计和优化基因回路，模拟生物系统的动态行为，为创建具有特定功能的合成生物体提供理论指导和计算支持。

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摘要：与培养无关的元基因组研究彻底改变了我们对肠道微生物群的认识。然而，缺乏培养物种的全基因组仍然是深入研究肠道微生物群的一个限制因素。在这里，我们展示了培养基因组参考文献（CGR）的大幅扩充版本，即 CGR2，它提供了 3324 个高质量的基因组草案，这些基因组是从大规模培养中国健康人粪便样本中的细菌分离物中筛选出来的。CGR2 对来自 8 个门的 527 个物种（179 个以前未确定的物种）进行了分类，并揭示了科林斯菌的基因组和功能多样性。CGR2 基因组与统一人类胃肠基因组（UHGG）收集的 126 个没有培养代表的元基因组组装基因组相匹配，并蕴藏着 3767 个未识别的次级代谢物生物合成基因簇，为具有制药潜力的天然化合物提供了来源。我们发现了噬菌体与细菌之间的准确联系，提供了噬菌体与细菌在菌株水平上相互作用的进化特征信息。

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