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基因测序行业解决方案

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杨利霞        

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  • TA的每日心情
    开心
    2021-8-11 17:59
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    [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

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    1#
    发表于 2019-4-21 14:53 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    基因测序行业解决方案
    ' c% {( y2 X6 E! q* T4 R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。6 s5 X# @; r0 f% a

    ' t' B$ i3 U5 i( h7 J5 ]3 b段同学的基因测序行业解决方案,非常不错,赞!推荐!
    & u* F) z5 j6 F+ ?0 d3 s% R$ ^3 a

    , ?8 I8 C/ K1 M; t% U9 @  k9 E% x* D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。
    . {. X, M8 X3 s) V3 V$ X- A  C1 d  z2 b
    4 Y; |5 `& k$ E, w4 n6 }) \基因行业IT现状
    0 X; j, {1 F. `/ D2 i' W8 o. V. z( X! s* j

    2 J9 p% c# f/ Z0 T9 p0 y
    ( o3 d. q. I, X" H5 h" {$ G9 A9 y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:
    * \" f" D& G; Z
    + l- \2 x: Y0 o* ~# ?1、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。. H* o* ^0 o" J% o! I

    + Y8 t! [) d- Q9 K2、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0 t! K1 _- a$ N/ \+ R! v! A
    7 {5 l# {- }; c. x
    3、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$ p* b. O( T) k% Q# K8 S  e  N, j' [# B

    2 r! L6 g* B9 I9 W* L4、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。# o9 O+ w) K3 {0 o1 t' ^6 r9 ^4 {# D% G

    5 _- T, {. b0 [* S$ ^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:
    5 b: ]& M% T; c' m7 V
    ( V; F6 }) p9 K
    $ a- `9 H. A4 L- G* t2 Z1 o$ ?
    1 H' Z3 u7 t" K
    9 u" J  y( B! v# V% U! p6 }
    # l8 G' N3 S0 _% B! V' k4 Z6 [2 J. p  P
    - U, W$ X( g7 P
    ' W- @6 C, a. x: d2 g: ~1 l( u
    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。5 ?; U! `8 y5 r* e/ q6 N; m: {% E

    ) ^8 W$ X  C1 B; O' \% u3 ^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。* M6 w* P/ i; Z1 t: t; o: x

    ; j3 [% S, f2 B- ?% J# y( {( O0 ?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。2 c( d  h9 E7 n# y# U- B

    7 A8 K. h" v, t* _# E+ D& Q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
    . i% l  X; G0 J% i: Q+ k* D8 m* p4 A; u, P

    % v' q1 q+ h7 V; F9 ^7 @. b/ v  {% B  U0 Q4 m. b0 i

    ( m! ^  _1 B: ]3 U: [; l5 k, b基因行业的痛点3 y6 ^. d7 n- j  C' v2 e5 o9 D
    8 M) W+ G6 D8 z

    & c  j# u2 x/ K* t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+ v  I* l9 C" R

    ! ]8 \" k' o" ^. G3 t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), l  W  W& ?1 _$ r5 w4 s

    + m2 N7 a6 s6 W4 T3 F$ J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一4 e6 @* y" C3 t' g

    , v9 L! Q' \/ `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。
    4 ]4 G3 o6 S0 ~4 X2 c
    ' f/ t$ P& c$ n- X( t# c) c' _4 l6 g" ~% }5 m

      h" i8 n  H' r% B! U* A基因测序产业链: }" W. t) t1 U3 X
    $ Y: s! ^( t2 J  Y, Z
    9 {8 W! r# r4 T& t

    / C: R& \6 n; E7 L( i; X  }* D4 J. i3 K6 J# J$ H$ T
    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
    ( {- `# z2 W5 u! a. c0 q# ]
    - |5 W" {8 @$ g3 J' r! P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。
    # ~3 a" G/ b" c4 u' e
    & Z* N$ N  O6 {, }. B' Y9 G: H2 [" A9 U

      }% d4 m$ T2 B# c* c  t7 L9 h& G% g, w4 f, O4 U* b

    6 z; ]/ W7 {& ~2 H6 y+ |* O# b6 G& D% m; l4 p2 E
    , _% t, M! U( d9 U/ k& E0 T

    * b$ r" h! ?  {
    , V$ T3 Y! @3 ~' A& k8 ~4 U: O! J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。
    ' p6 o3 O: ~7 J; @4 u
    : ~' e0 F0 ~* _9 z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
    1 P! y3 c" v- U* b7 X
    ; J9 {% Y1 u4 i5 r& f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。5 t4 k0 I! h: U! p1 N. `5 {5 ?: J
    # |4 K- s, Z  D! ^1 x2 K

    ! \; j- o: U) }5 j; J7 ~4 E
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    3 a4 w8 n1 _% d' x3 o  x
    基因测序应用场景$ T  \! p/ h5 ?" S& z9 {+ C& i; }: K
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    5 U- _( m& I+ s' }
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    ( G& W# i9 _' X1 D# W
    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。$ L" O! c  c0 S- S2 B/ Z% `
    - Y9 N. M, F, }& ~1 _) k- i6 _0 ?5 J7 F
    0 G8 J3 j( s! w% {

    6 c8 h# `, z/ o" O  F; P

    数学建模解题思路与方法.pptx

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