沒錯，上圖就是那個演過《古墓麗影》、《沉睡魔咒》、《史密斯夫婦》的好萊塢著名影星安吉麗娜·朱莉。
2007年朱莉56歲的母親瑪奇琳·伯特蘭德因乳腺癌去世，2013年，朱莉的姨媽黛比·馬丁也因患乳腺癌去世。乳腺癌家族史的出現，據醫生估計，朱莉87%的幾率會患上乳腺癌，50%的幾率會患上子宮癌，當然這種幾率因人而異。為了不重蹈這樣的覆轍，朱莉決定主動出擊，通過基因檢測，最終檢測出了她身體裡確實有一個“缺陷”基因——BRCA1。檢測出來後，朱莉毅然選擇了乳腺切除手術，將乳腺癌的發病風險降至最低。值得注意的是，是“乳腺切除手術”，不是網傳的“乳房切除手術”。
還有我們喜愛的蘋果之父——喬布斯，他是全世界最早的20個測全基因組的人之一，幸運的是，喬布斯通過腫瘤基因，做一個精準用藥，全方位治療，成功的將胰腺癌通常生存期不超過一年，成功存活了七年。遺憾的是，喬布斯還是得胰腺癌去世了。雖然把基因檢測出來了，但由於當時只有20個人檢測，可以比較的基因組沒有那麼多，如果要更精準用藥，就需要達到一百萬人級別的基因檢測。
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基因測序能做什麼?通過基因測序能提早預防癌症，還可以尋找最優的藥物治療方案，得到安全分析和比較的數據越多，癌症患者的治療方案將會越精準。
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什麼是基因測序?基因測序——打開人類生命的終極密碼。基因測序是一種新型基因檢測技術，能夠從血液或唾液中分析測定基因全序列，預測罹患多種疾病的可能性，個體的行為特徵及行為合理。基因測序技術能鎖定個人病變基因，提前預防和治療。
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基因測序有多難?為什麼需要超算?
每個人的細胞裡大約有30億個字母，基因測序就是要從這30億個字母裡，找到幾個錯誤的字母。
30億個字母是什麼概念?你可以想象有1000套《莎士比亞全集》，然後要在這1000套文字量裡找出幾個錯誤的字母，可想工程量有多大。
轉化為數據來說，一個完全測序的人類基因組包含100GB-1000GB的數據量。那麼一百萬人基因組數據將達1EB(1000000TB)的數據量。
如果要做大量的個體基因測序，那麼就需要海量的數據存儲能力。同時，分析一個人基因組200GB數據的單機計算耗時為30小時。若以這樣的數據分析計算速度，對大量個體的全基因組進行組裝分析，是難以想象的。對於很多醫療科研項目來說，基因測序對計算力、內存的要求，超算無疑是最好的選擇。事實上，不僅是基因測序，對於新藥的研發，藥物篩選、蛋白質結構預測、篩選等工作都需要強大的算力，為醫療工程提供穩定高效的數據運算支持，降低藥物前期研發的成本與週期。
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對於算力的提供：
買物理機自建強大的算力中心，其成本不是每個機構都能承擔的。
此外，檢測、篩選業務量本身是存在波動的，其服務器的數量也不是很好控制，買多了，不能每次都用到，容易造成浪費，買少了又不夠用。
針對這問題，靈活、可按需供給算力平臺無疑是更好的選擇。
十次方算力平臺，是聯手算力地球推出全球最大的分佈式計算資源算力提供平臺。
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生物醫療合作案例：
和華盛頓大學貝克實驗室合作用於蛋白質結構預測、蛋白質對接和蛋白質設計，其主要側重於提高蛋白質組學方法的精確性和穩固性，併為幾種特定重大疾病研究特效藥。和World Community Grid合作助力揭開HIV、阿爾茨海默氏病、癌症等疾病的遺傳密碼，改進自然災害預測系統，併為保護食品和水供給的研究提供支持。
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