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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

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    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

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    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
    ( 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

    , R* L  b7 \* s  f1 L0 U2 J: m1 z3 X: p7 T4 X3 K+ D$ v7 b
    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。
    9 X# b8 w7 |! S9 j2 {3 w3 H+ L& h8 u3 K7 j& e  a& c
    基因行业IT现状
    , B# ^2 \  ^% p: X1 G  H# Y
    % K) T1 M0 F  X
    7 q' F4 m/ @4 E& p  n* Z% D3 b9 q% a+ D, l
    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:
    ; c7 b. C! F$ A9 N
    # 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。
    - p' j5 z" Y" I& }7 B& Y0 }' \! t: k1 P* r
    % 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
    ; S1 w, v, Y% U- M! }/ Z
    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:
    ! x, O2 F! C2 n
    ' y  m( V: g; O: F, J3 w& n; x4 t8 j. G# f- J! Q$ {& q- _
    : f' ^9 T  B$ O# v$ z  V2 h* N- J/ P
    4 Z  [- Y+ Q7 j8 x7 `3 v3 S+ Y
    ' b& z. G, @5 ~2 q/ F
    $ M! _! Y5 S+ F! |
    6 I( ~- d1 D! ~8 g, z3 u* i* W

    ! 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。
    , U8 V" t$ F/ h2 A
    $ 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。
    & [6 ]+ B  f: k! m2 @
      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
    9 e& ~; |4 i  V. S) p! ^
    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

    : e9 Z8 A5 y  o" M( }
    6 J3 V) K2 T9 t! L
    ) V/ b8 d$ c+ }8 w+ p
      Z# {/ a. V0 z. P2 x( I基因行业的痛点3 {# J" P7 `$ e  o* ~
    " c) h  M8 V7 |! k- b2 R

    , 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
    ' y. ~* @% H0 x# x0 z% c
    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。
    4 G$ E2 Y" L5 [  ?1 u9 N! e) V
    , c0 S4 n# M, E6 m; v* y, S0 ^8 D. F' X; L# e5 j

    % R* w9 i  g! [+ r- `  ?基因测序产业链
    ( E1 q! l4 z# {+ F+ _8 ^
    ; k- O; b6 M4 x: i2 |- ^8 h+ a& C
    8 s: A, z8 k  R, o6 P: t

    ; [# 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
    , R  ~9 M3 l5 v, R  |1 d; k, S# D. J6 Q7 v( H' L" {
    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
    2 B9 |  b. J* z6 i
    + I' F! n; D3 L9 @9 X+ m

    * J* Z" s. ~1 m  }# W0 M0 @0 r8 _+ o- Z! B! ~  g3 h

    " N* t& I( D8 f: Y' T/ J+ v/ R/ T+ e$ ?" x8 \1 o! Q

    # _/ R& y! F( @. b7 b
    ) _1 P% Y  H9 [1 R7 l
    " 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
    : k9 a$ a& J% t
    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
    9 K- c# \: m) m$ ?6 H! L. P& N/ m7 [

    / n) G/ D" j8 c- K# y* {/ x4 o
    % C: C4 B& B* w* `/ T7 R
    4 q. u7 }: w7 A! w' t$ o( `/ ~3 z" n  d, m
    基因测序应用场景
    . ?3 p. l5 e6 F. @5 K" |: b: X4 X: @4 [& r
    6 s( ]* E3 \# V/ w
    ! o5 F0 s! s$ ~7 |7 c

    / 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 ~

    . a5 M1 k( V2 c% q& E, p/ K, j( I2 d& i9 d" l6 j0 [
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    数学建模解题思路与方法.pptx

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