分子構造を可視化する顕微鏡「クライオ電子顕微鏡」動作用PC
Applied CERVO for Cryo-EM analysis 原子レベルの分解能を達成した先端技術の応用解析を支援
※掲載製品は参考価格となりますので、最新価格については都度お問い合わせください。
製品紹介
クライオ電子顕微鏡（Cryo-EM）と計算環境がもたらす構造生物学の革新
〜「観る」技術の進化と、「解く」ための計算力の融合〜
1. クライオ電子顕微鏡が切り拓く次世代の創薬と生命科学
クライオ電子顕微鏡（Cryo-EM）を用いた単粒子解析は、タンパク質などの生体高分子を水溶液中の「ありのままの姿」で急速凍結し、原子レベルの超高分解能で立体構造を決定する画期的な技術です。
従来のX線結晶構造解析では困難だった「結晶化しにくいタンパク質（膜タンパク質など）」の構造決定を可能にし、ノーベル化学賞を受賞して以降、最先端の創薬（構造ベース創薬：SBDD）や基礎研究において必要不可欠なアプローチとなっています。
最新のクライオ電子顕微鏡と高性能な直接電子検出器（Direct Electron Detector）の組み合わせにより、かつてない高画質な電顕像（ムービーデータ）を短時間で大量に自動収集することが可能になりました。
2. 立ちはだかる「ビッグデータ」と「計算負荷」の壁
顕微鏡と検出器の進化により「高品質な画像を効率的に収集する」ことは容易になりましたが、ここで新たなボトルネックが発生します。それが「膨大なデータの画像解析」です。
Cryo-EMから出力されるデータは、1つのプロジェクトで数テラバイト（TB）〜数十TBに達します。この巨大なデータから、ノイズだらけの2D画像に写る数万〜数百万個の「粒子」を拾い上げ、計算によって3D立体構造（密度マップ）へと再構築する工程は、極めて複雑で膨大な計算処理を伴います。
【代表的な解析ワークフローと計算要件】
ビーム誘起ドリフトの補正（Motion Correction）＆ CTF推定: ムービーのブレを補正し、コントラスト伝達関数を推定する前処理。
粒子ピッキング（Particle Picking）: 膨大な画像から数百万の標的粒子を自動（またはAIベースで）抽出。
2D分類（2D Classification）: 抽出した粒子を様々な角度からの投影図として分類し、良質な粒子を選別。
3D構築・精密化（3D Refinement）: 2D画像を統合し、高分解能の3D密度マップを再構築する（最も計算負荷が高い工程）。
3. なぜ「Cryo-EM専用ワークステーション」が必要なのか？
RELION や cryoSPARC といった世界標準のCryo-EM画像解析プログラムは、計算時間を現実的なものにするため、GPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）による高度な並列計算に強く依存して設計されています。
一般的なPCやサーバーでは、数週間から数ヶ月かかる、あるいはリソース不足で計算が停止してしまうような処理であっても、専用のワークステーションを導入することで以下のような環境を実現できます。
マルチGPUによる劇的な時短（Time to Resultの最小化）
計算の要となる3D分類や3D再構築は、GPUの性能と搭載枚数（2基〜4基など）に比例して高速化されます。数日かかっていた処理を数時間〜一晩に短縮し、研究のトライ＆エラーのサイクルを劇的に加速させます。
高速・大容量ストレージ（NVMe SSD）によるI/O渋滞の解消
数TBに及ぶ画像データをストレージから読み出しながらGPUへ供給し続けるため、HDDや標準的なSSDではデータ転送が追いつかず（I/Oボトルネック）、GPUが遊んでしまいます。広帯域なPCIe接続のNVMe SSDをRAID構成で搭載することで、GPUの性能を100%引き出します。
大容量メモリ（RAM）と高クロックCPUによる安定したデータハンドリング
巨大なデータセットをメモリ空間に展開し、GPUへの的確なデータ割り振りや前処理を行うためには、潤沢なメモリ（256GB〜512GB以上）と多数のPCIeレーンを持つハイスペックCPUが不可欠です。
4. 計算機環境への投資が「研究開発の競争力」に直結する
クライオ電子顕微鏡がいくら高画質なデータを大量に生み出しても、それを解析する「計算機」のスペックが不足していれば、そこで研究の歩みは止まってしまいます。
「最新鋭のクライオ電子顕微鏡」と「計算力に妥協のない専用ワークステーション」は、常にセットで構築されるべき両輪です。
圧倒的な計算パフォーマンスで画像解析の待ち時間を削ぎ落とし、研究者が「データの解釈」や「次なる仮説の立案」という本来のクリエイティブな業務に集中できる環境を提供すること。それが、私たちの提供するシステムによる「研究開発の加速・時短」という最大の価値です。
★クライオ電子顕微鏡 解析用 HPCワークステーション
数千～数万枚規模の大容量画像データから単粒子解析を加速 !!
生体分子の立体構造解析を後押しする高度解析用 高速計算機を提案
高画質の電顕像を効率的に収集できるクライオ電子顕微鏡と画像検出器、
そして高精度な画像解析プログラムを高速に処理することが可能な計算機で研究開発の加速・時短をご支援いたします。
※単粒子解析ソフトウェア RELION ／ CryoSPARC 等のユーザーにお勧めします。
〜「観る」技術の進化と、「解く」ための計算力の融合〜
1. クライオ電子顕微鏡が切り拓く次世代の創薬と生命科学
クライオ電子顕微鏡（Cryo-EM）を用いた単粒子解析は、タンパク質などの生体高分子を水溶液中の「ありのままの姿」で急速凍結し、原子レベルの超高分解能で立体構造を決定する画期的な技術です。
従来のX線結晶構造解析では困難だった「結晶化しにくいタンパク質（膜タンパク質など）」の構造決定を可能にし、ノーベル化学賞を受賞して以降、最先端の創薬（構造ベース創薬：SBDD）や基礎研究において必要不可欠なアプローチとなっています。
最新のクライオ電子顕微鏡と高性能な直接電子検出器（Direct Electron Detector）の組み合わせにより、かつてない高画質な電顕像（ムービーデータ）を短時間で大量に自動収集することが可能になりました。
2. 立ちはだかる「ビッグデータ」と「計算負荷」の壁
顕微鏡と検出器の進化により「高品質な画像を効率的に収集する」ことは容易になりましたが、ここで新たなボトルネックが発生します。それが「膨大なデータの画像解析」です。
Cryo-EMから出力されるデータは、1つのプロジェクトで数テラバイト（TB）〜数十TBに達します。この巨大なデータから、ノイズだらけの2D画像に写る数万〜数百万個の「粒子」を拾い上げ、計算によって3D立体構造（密度マップ）へと再構築する工程は、極めて複雑で膨大な計算処理を伴います。
【代表的な解析ワークフローと計算要件】
ビーム誘起ドリフトの補正（Motion Correction）＆ CTF推定: ムービーのブレを補正し、コントラスト伝達関数を推定する前処理。
粒子ピッキング（Particle Picking）: 膨大な画像から数百万の標的粒子を自動（またはAIベースで）抽出。
2D分類（2D Classification）: 抽出した粒子を様々な角度からの投影図として分類し、良質な粒子を選別。
3D構築・精密化（3D Refinement）: 2D画像を統合し、高分解能の3D密度マップを再構築する（最も計算負荷が高い工程）。
3. なぜ「Cryo-EM専用ワークステーション」が必要なのか？
RELION や cryoSPARC といった世界標準のCryo-EM画像解析プログラムは、計算時間を現実的なものにするため、GPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）による高度な並列計算に強く依存して設計されています。
一般的なPCやサーバーでは、数週間から数ヶ月かかる、あるいはリソース不足で計算が停止してしまうような処理であっても、専用のワークステーションを導入することで以下のような環境を実現できます。
マルチGPUによる劇的な時短（Time to Resultの最小化）
計算の要となる3D分類や3D再構築は、GPUの性能と搭載枚数（2基〜4基など）に比例して高速化されます。数日かかっていた処理を数時間〜一晩に短縮し、研究のトライ＆エラーのサイクルを劇的に加速させます。
高速・大容量ストレージ（NVMe SSD）によるI/O渋滞の解消
数TBに及ぶ画像データをストレージから読み出しながらGPUへ供給し続けるため、HDDや標準的なSSDではデータ転送が追いつかず（I/Oボトルネック）、GPUが遊んでしまいます。広帯域なPCIe接続のNVMe SSDをRAID構成で搭載することで、GPUの性能を100%引き出します。
大容量メモリ（RAM）と高クロックCPUによる安定したデータハンドリング
巨大なデータセットをメモリ空間に展開し、GPUへの的確なデータ割り振りや前処理を行うためには、潤沢なメモリ（256GB〜512GB以上）と多数のPCIeレーンを持つハイスペックCPUが不可欠です。
4. 計算機環境への投資が「研究開発の競争力」に直結する
クライオ電子顕微鏡がいくら高画質なデータを大量に生み出しても、それを解析する「計算機」のスペックが不足していれば、そこで研究の歩みは止まってしまいます。
「最新鋭のクライオ電子顕微鏡」と「計算力に妥協のない専用ワークステーション」は、常にセットで構築されるべき両輪です。
圧倒的な計算パフォーマンスで画像解析の待ち時間を削ぎ落とし、研究者が「データの解釈」や「次なる仮説の立案」という本来のクリエイティブな業務に集中できる環境を提供すること。それが、私たちの提供するシステムによる「研究開発の加速・時短」という最大の価値です。
★クライオ電子顕微鏡 解析用 HPCワークステーション
数千～数万枚規模の大容量画像データから単粒子解析を加速 !!
生体分子の立体構造解析を後押しする高度解析用 高速計算機を提案
高画質の電顕像を効率的に収集できるクライオ電子顕微鏡と画像検出器、
そして高精度な画像解析プログラムを高速に処理することが可能な計算機で研究開発の加速・時短をご支援いたします。
※単粒子解析ソフトウェア RELION ／ CryoSPARC 等のユーザーにお勧めします。
仕様・スペック
❶Intel Xeon w7採用 , 4GPU搭載 上位スペックで構成されたハイエンドクラス
APPLIED CERVO Grasta
Type-RM600-6UV2 【4GPU】
＜仕様＞
■ シャーシ：6U ラックマウント/タワー型兼用
■ CPU：Intel Xeon W7-3545 (P2.7-4.6GHz/TB3.0 4.8GHz/24C/48T)
■ 簡易水冷CPUクーラー （360mm/Max 37dB）
■ メモリ：256GB （32GB×8） DDR5-5600 Registered ECC DIMM（1.2V/2RANK）
■ ストレージ 1：2TB M.2 NVMe SSD
■ ストレージ 2：8TB SATA 高耐久HDD MTBF=250万時間
■ GPU：【4GPU】NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell 32GB GDDR7 ECC
■ 電源：【2PSU】1500W/200V、1200W/100V（80 Plus Platinum認証）冗長化
■ OS： オプション
■ 3年間センドバック方式ハードウェア保証
❷Ryzen Threadripper PRO採用 , 2GPU搭載 定番構成のパフォーマンスに優れたモデル
APPLIED CERVO Ryzen
Type-RT9PRO2 【2GPU】
＜仕様＞
■ シャーシ：4U タワー型/ラックマウント型 兼用
■ CPU：AMD Ryzen Threadripper PRO 9975WX (4.0-5.4GHz/32/64T)
■ 簡易水冷CPUクーラー （360mm）
■ メモリ：256GB（32GB×8）DDR5-5600 Registered ECC DIMM（1.2V/2RANK）
■ ストレージ 1：2TB M.2 NVMe SSD
■ ストレージ 2：8TB SATA 高耐久HDD MTBF=250万時間
■ GPU：【2GPU】NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell 32GB GDDR7 ECC
■ 電源：1200W/100V（80 Plus Platinum認証）
■ OS： オプション
■ 3年間センドバック方式ハードウェア保証
APPLIED CERVO Grasta
Type-RM600-6UV2 【4GPU】
＜仕様＞
■ シャーシ：6U ラックマウント/タワー型兼用
■ CPU：Intel Xeon W7-3545 (P2.7-4.6GHz/TB3.0 4.8GHz/24C/48T)
■ 簡易水冷CPUクーラー （360mm/Max 37dB）
■ メモリ：256GB （32GB×8） DDR5-5600 Registered ECC DIMM（1.2V/2RANK）
■ ストレージ 1：2TB M.2 NVMe SSD
■ ストレージ 2：8TB SATA 高耐久HDD MTBF=250万時間
■ GPU：【4GPU】NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell 32GB GDDR7 ECC
■ 電源：【2PSU】1500W/200V、1200W/100V（80 Plus Platinum認証）冗長化
■ OS： オプション
■ 3年間センドバック方式ハードウェア保証
❷Ryzen Threadripper PRO採用 , 2GPU搭載 定番構成のパフォーマンスに優れたモデル
APPLIED CERVO Ryzen
Type-RT9PRO2 【2GPU】
＜仕様＞
■ シャーシ：4U タワー型/ラックマウント型 兼用
■ CPU：AMD Ryzen Threadripper PRO 9975WX (4.0-5.4GHz/32/64T)
■ 簡易水冷CPUクーラー （360mm）
■ メモリ：256GB（32GB×8）DDR5-5600 Registered ECC DIMM（1.2V/2RANK）
■ ストレージ 1：2TB M.2 NVMe SSD
■ ストレージ 2：8TB SATA 高耐久HDD MTBF=250万時間
■ GPU：【2GPU】NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell 32GB GDDR7 ECC
■ 電源：1200W/100V（80 Plus Platinum認証）
■ OS： オプション
■ 3年間センドバック方式ハードウェア保証
用途・実績例
用途・ユースケース（最先端R&D現場での活用領域）
Cryo-EMとハイパフォーマンス・ワークステーションの連携は、創薬からバイオマテリアル開発まで、高難度な構造解析が求められる多様なR&D領域でイノベーションの基盤となっています。
1. 構造ベース創薬（SBDD）の加速
用途: 疾患の主要なターゲットでありながら、X線結晶構造解析が極めて困難であった「細胞膜タンパク質（GPCRやイオンチャネルなど）」の立体構造を解明します。
計算環境の貢献: 化合物（リガンド）が結合した状態の高分解能マップを迅速に取得・再構築することで、薬剤の結合様式を原子レベルで特定し、より効果的で副作用の少ない新薬のスクリーニングと最適化を劇的に加速させます。
2. ウイルス・感染症研究とワクチン開発
用途: ウイルスの表面にあるスパイクタンパク質や、抗体との複合体の構造を迅速に解析します。
計算環境の貢献: 変異株に対する中和抗体の結合メカニズムを視覚的に捉える際、数百万個の粒子画像を高速に処理（分類・再構築）するマルチGPU環境が、パンデミック対応など「スピードが命」となるR&Dを支えます。
3. 産業用酵素やバイオマテリアルの機能解明
用途: グリーンイノベーションを牽引する有用微生物の代謝酵素や、新規バイオマテリアルの複雑な分子複合体の構造を解き明かします。
計算環境の貢献: 巨大な複合体が働く際の「構造変化（動的プロセス）」を捉えるため、3D分類（3D Classification）を用いて複数の状態を切り分ける膨大な計算を、大容量メモリと並列処理技術でスムーズに実行します。
実績・稼働例（圧倒的な時短とパフォーマンス改善）
Cryo-EMのデータ処理において、世界標準ツールである「RELION」や「cryoSPARC」を活用した際、当社の推奨ワークステーション（マルチGPU搭載モデル）がどのように計算ボトルネックを解消するかを示す実績・ベンチマーク例です。
ケース1：最も重い「3D再構築・分類」の劇的な時短
【課題】 数百万の粒子画像から高分解能な3Dマップを構築する工程は、計算負荷が極めて高く、従来のCPUベースのサーバーや旧世代のGPU1基の環境では、結果が出るまでに「数週間」を要することも珍しくありません。
【効果】 最新のハイエンドGPU（NVIDIA RTX Ada世代など）を4基搭載したワークステーションを導入することで、数週間かかっていた3D構築を「数日〜一晩（数十時間）」へと劇的に短縮。研究者は「計算待ち」から解放され、パラメータを調整して何度もトライ＆エラーを繰り返すことが可能になります。
ケース2：大容量・高速ストレージによるI/O渋滞の解消
【課題】 Cryo-EMのムービーデータは1プロジェクトで数TBに達します。GPUの演算能力が高くても、HDDや標準的なSSDではデータの読み出し速度が追いつかず、GPUの稼働率が50%以下に落ち込んでしまう「I/Oボトルネック」が発生します。
【効果】 広帯域なPCIe Gen4/Gen5対応のNVMe SSDをRAID構成で搭載することで、毎秒数GB〜十数GBの超高速データ転送を実現。GPUにデータを途切れなく供給し、システム全体のパフォーマンスを100%引き出します。
ケース3：オンザフライ（On-the-fly）処理によるスループット向上
【課題】 数日間にわたる顕微鏡での自動撮像が完了してから解析を始めると、万が一サンプルの状態が悪かった場合に数日間の装置タイムロスが発生してしまいます。
【効果】 顕微鏡の制御用PCと高速ネットワークで接続したワークステーション上で、画像の取り込みと同時に前処理（Motion CorrectionやCTF推定、初期の粒子ピッキングなど）を並行処理（オンザフライ処理）します。リアルタイムに近い速度でデータ品質を評価できるため、貴重な装置の稼働効率を最大化できます。
Cryo-EMとハイパフォーマンス・ワークステーションの連携は、創薬からバイオマテリアル開発まで、高難度な構造解析が求められる多様なR&D領域でイノベーションの基盤となっています。
1. 構造ベース創薬（SBDD）の加速
用途: 疾患の主要なターゲットでありながら、X線結晶構造解析が極めて困難であった「細胞膜タンパク質（GPCRやイオンチャネルなど）」の立体構造を解明します。
計算環境の貢献: 化合物（リガンド）が結合した状態の高分解能マップを迅速に取得・再構築することで、薬剤の結合様式を原子レベルで特定し、より効果的で副作用の少ない新薬のスクリーニングと最適化を劇的に加速させます。
2. ウイルス・感染症研究とワクチン開発
用途: ウイルスの表面にあるスパイクタンパク質や、抗体との複合体の構造を迅速に解析します。
計算環境の貢献: 変異株に対する中和抗体の結合メカニズムを視覚的に捉える際、数百万個の粒子画像を高速に処理（分類・再構築）するマルチGPU環境が、パンデミック対応など「スピードが命」となるR&Dを支えます。
3. 産業用酵素やバイオマテリアルの機能解明
用途: グリーンイノベーションを牽引する有用微生物の代謝酵素や、新規バイオマテリアルの複雑な分子複合体の構造を解き明かします。
計算環境の貢献: 巨大な複合体が働く際の「構造変化（動的プロセス）」を捉えるため、3D分類（3D Classification）を用いて複数の状態を切り分ける膨大な計算を、大容量メモリと並列処理技術でスムーズに実行します。
実績・稼働例（圧倒的な時短とパフォーマンス改善）
Cryo-EMのデータ処理において、世界標準ツールである「RELION」や「cryoSPARC」を活用した際、当社の推奨ワークステーション（マルチGPU搭載モデル）がどのように計算ボトルネックを解消するかを示す実績・ベンチマーク例です。
ケース1：最も重い「3D再構築・分類」の劇的な時短
【課題】 数百万の粒子画像から高分解能な3Dマップを構築する工程は、計算負荷が極めて高く、従来のCPUベースのサーバーや旧世代のGPU1基の環境では、結果が出るまでに「数週間」を要することも珍しくありません。
【効果】 最新のハイエンドGPU（NVIDIA RTX Ada世代など）を4基搭載したワークステーションを導入することで、数週間かかっていた3D構築を「数日〜一晩（数十時間）」へと劇的に短縮。研究者は「計算待ち」から解放され、パラメータを調整して何度もトライ＆エラーを繰り返すことが可能になります。
ケース2：大容量・高速ストレージによるI/O渋滞の解消
【課題】 Cryo-EMのムービーデータは1プロジェクトで数TBに達します。GPUの演算能力が高くても、HDDや標準的なSSDではデータの読み出し速度が追いつかず、GPUの稼働率が50%以下に落ち込んでしまう「I/Oボトルネック」が発生します。
【効果】 広帯域なPCIe Gen4/Gen5対応のNVMe SSDをRAID構成で搭載することで、毎秒数GB〜十数GBの超高速データ転送を実現。GPUにデータを途切れなく供給し、システム全体のパフォーマンスを100%引き出します。
ケース3：オンザフライ（On-the-fly）処理によるスループット向上
【課題】 数日間にわたる顕微鏡での自動撮像が完了してから解析を始めると、万が一サンプルの状態が悪かった場合に数日間の装置タイムロスが発生してしまいます。
【効果】 顕微鏡の制御用PCと高速ネットワークで接続したワークステーション上で、画像の取り込みと同時に前処理（Motion CorrectionやCTF推定、初期の粒子ピッキングなど）を並行処理（オンザフライ処理）します。リアルタイムに近い速度でデータ品質を評価できるため、貴重な装置の稼働効率を最大化できます。
