隨著生物技術(shù)的不斷發(fā)展，高通量測序技術(shù)得到快速發(fā)展，基因組測序的成本相對降低幅度很大，生物數(shù)據(jù)規(guī)模也在隨之增大，生物信息學(xué)也迎來了大數(shù)據(jù)時代。云計算技術(shù)可以給生物信息學(xué)在數(shù)據(jù)分析方面提供計算資源，從而生物信息大數(shù)據(jù)借助大數(shù)據(jù)的生物信息云迎接更多的新挑戰(zhàn)，挖掘數(shù)據(jù)中隱藏的資源。通過本項目的研究，也可為以后云計算在其他生物信息學(xué)問題中運(yùn)用的研究做出基礎(chǔ)工作。介紹基于云平臺的機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展歷程，包括HadoopMapReduce、HDFS、Mahout、Spark及Yarn的主要研究現(xiàn)狀和意義，同時介紹生物信息學(xué)中基因組數(shù)據(jù)分析的現(xiàn)狀及本文主要的工作任務(wù)和結(jié)構(gòu)安排。本研究主要擬通過使用各種相關(guān)云計算技術(shù)，解決在RNA-Seq數(shù)據(jù)分析任務(wù)中存在的各種性能問題，提高研究而利用基于云計算技術(shù)的生物大數(shù)據(jù)可視化平臺來直觀的人員的工作效，利用云計算技術(shù)來構(gòu)建生物大數(shù)據(jù)可視化平臺，從展現(xiàn)出測序數(shù)據(jù)和分子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)據(jù)等多種類的生物數(shù)據(jù)，為生物學(xué)和醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域研究提供可視化的基礎(chǔ)軟件設(shè)施。