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TA的每日心情 | 开心 2021-8-11 17:59 |
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签到天数: 17 天 [LV.4]偶尔看看III 网络挑战赛参赛者 网络挑战赛参赛者 - 自我介绍
- 本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。
 群组: 2018美赛大象算法课程 群组: 2018美赛护航培训课程 群组: 2019年 数学中国站长建 群组: 2019年数据分析师课程 群组: 2018年大象老师国赛优 |
基因测序行业解决方案
( j: E- O3 }2 y: Q基因图被称为“上帝用以创造生命的语言”,但今天我们不谈上帝,不谈基因,我们谈谈基因在IT中的应用和现状。. m: ^* Y1 R4 g% G0 t7 y( F9 a" N
4 Q) W) I3 _# O段同学的基因测序行业解决方案,非常不错,赞!推荐!: p7 P3 r- A9 P0 B9 }$ r* `4 f3 h4 d2 W
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近年来,基因行业快速发展,由原本的实验室内的科研项目逐步走向临床应用,计算模式从离线向在线演进,带动医疗和健康行业的发展的同时,也让基因行业迎来新时代。
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基因行业IT现状
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基因计算行业在现实中遇到了很多挑战,主要分为如下几部分:
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# z% A/ S1 O- R. a1、数据存储方面,由于基因测序技术的提升,测序成本降低。从最初的人类基因组开始细分扩展,目前已经涉及到肿瘤,遗传病检测。扩展到植物,远古生物,细菌,病毒,微生物的基因检测。因此数据种类和数据量是异常庞大,经常以PB为单位保存。
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% j) n) p9 a. g, c/ V( V2、数据计算方面,大规模样本的数据分析和挖掘需要海量计算资源,本地计算成本太高,扩容慢,收效更慢( Q. ?3 j- H; u- x: W, e
( E* k# r2 J3 X' J+ q/ K3、数据全球化,因为基因行业的特殊性,很多样本数据需要到当地采集,如果有数据共享,就需要一个全球化,多数据中心的支持
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3 F, ]! p: `8 l- C# g4、数据安全方面,基因数据相对比较隐私,但传统的基因公司IT能力较弱,安全措施不到位,防御能力很弱。6 C* J, ]3 G1 Y0 S K1 Q
! s# I$ v* U4 z/ i6 f针对这些特点,我们很容易想到,云是一个很好的解决办法,为什么这么说?请听我细细道来:
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! p8 k3 \( j- @- Y数据计算--云本身的弹性计算能满足基因数据的挖掘和分析,能用最少的时间计算出结果。减少了用户的部署环境,计算的时间成本。
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$ w3 x. R9 t" B4 q* M8 c: ]数据存储—云平台能提供海量的数据存储,且存储的格式多样,一般的云平台能支持文件存储,对象存储,根据数据类型还能支持冷存储(或叫归档存储)。对于PB级的数据,冷存储能减少很多客户成本。
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F) { q5 o& q; E) q1 \: _数据传输—测序仪产生的大量数据需要靠专线,裸光纤网络进行传输,如果数据量为PB级的,则可以使用寄送硬盘方式传送到云厂家的数据中心。( i/ B7 F' l) }/ X; P1 F4 |8 w U
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数据安全—云平台本身的vpc的网络隔离,高防,数据加密等安全机制可以保证数据的安全性0 }( m$ A2 m' y3 f2 c
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Z# {/ a. V0 z. P2 x( I基因行业的痛点3 {# J" P7 `$ e o* ~
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, M- w' y P: v9 O3 D2 Q以上说到了基因行业使用云的好处,现在说说基因行业遇到的痛点( g- Z! `9 s0 Z% A
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基因行业产生的原始数据台庞大,动则PB以上,如果从本地传输到云端,使用公网不知道传输到何年何月,如果使用带宽10GB的裸光纤,传输1PB数据需要连续15天,这样的时间跨度没法接受,即使采用寄送硬盘方式,也是需要很大的时间,人力,财务成本。所以,怎么解决数据端传输的云端是第一步,目前只能从远端减少数据量(比如针对基因数据研发一套数据压缩算法)! G: d2 A* B& x' x- Q) y
+ \5 t) H& z8 x# r2 Z6 S+ v6 O大量基因数据存储在云端,从主观上可能存在数据泄露的可能,这个也是公有云的弊端之一9 t) d/ a/ N- n c2 n$ T
8 Y! W0 ]: g* T' \: v1 l* t基因行业盈利模式还是集中在基因测序的医院,个人,研发机构。国内除了华大等一批上市的领头羊以外,大批的中小型企业都处于寻找商业模式的阶段。
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% R* w9 i g! [+ r- ` ?基因测序产业链
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; [# X$ m. u2 V4 E; ?1 `9 s国内基因测序产业链分为基础研究、上游设备端、中游测序服务端、基因大数据服务和下游应用端
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其中基础研究主要有药物基因组学、医学基础研究、生物学基础研究、微生物宏基因组学等;上游主要是测序设备、耗材及试剂的研发;中游按照疾病诊断的流程分为疾病预防与早筛、辅助疾病诊断和药物伴随诊断;数据服务包括基因数据存储、分析和解读等;下游应用端主要为科研机构、医疗机构、药企、第三方检验中心和个人消费者。8 W# J; J0 O" w: b% G W$ P
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" z" ~3 ?6 x+ _0 ?* I上游领域,目前的测序技术还停留在二代测序,部分已经使用三代测序技术。整个市场被国外基因检测仪器开发商Illumina长期处于垄断地位,国内主要是华大基因占用一定市场率。# `7 x1 k0 i! @% q* z% B0 ?
7 s' X3 y; `2 _# U& n! u中游领域主要以基因组测序积累的数据为基础,应用场景为产前筛查、遗传病检测癌症早筛、药物分子筛选。国内市场以华大基因与贝瑞基因(贝瑞和康)为头,遥遥领先。同时有多家云计算,IT厂家提供IT技术基础,数据分析服务
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2 X! e2 m+ O. H4 x7 M% `, [' m下游领域包括:产前筛查、癌症基因检测等检测的需求人士、药厂、医院及科研机构。而目前,基因检测服务中以NIPT为代表的生育健康类服务占据了一半以上的市场,但NIPT市场华大基因和贝瑞和康已经形成垄断。3 t4 U0 i$ V5 w
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基因测序应用场景
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/ I, q9 x$ N5 t! N5 v; u整体来说,目前基因行业的应用场景还是一片蓝海,有很多待需要开发的场景和业务,随着测序成本的降低,能应用的领域也越来越广。同时对IT技术的依赖也会越来越旺盛。. \# D( ?7 L7 ]" ]* F- v6 ~
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