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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
  • 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

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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3 j$ I7 l1 u9 [3 \3 s
    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。
    # F6 t; E7 ^. a5 n7 S& C0 q: A! m( A" X3 J  |0 n
    段同学的基因测序行业解决方案,非常不错,赞!推荐!
    . h0 V# g0 ?( G# c, S( V
    5 D. `, e5 \  |' Y( U% O6 c" c; ?5 @+ P/ P5 w
    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。
      j0 }% [- z- ^- A5 E/ F
    3 x2 k" v9 j+ T8 {/ v; M. J基因行业IT现状5 T8 o$ I! {0 p' r! g
    4 @( m. Q2 k& f- A  D
    ' ~) F- _/ Q* M# r5 ~
    . X1 d  U* L8 F0 a
    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:4 \7 v; O7 ^) ?, H7 Q! L% V+ r
    3 V- n8 i5 o+ L( B( }0 j6 e
    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。
    ; w4 ~5 v: N+ Y
    , }4 S+ L! k! D/ V' N: |1 O' A( N+ g2、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
    8 ]/ r2 j, n. C7 V2 N% U: N( C0 L
    4 B7 Y) h; C! M9 k1 k* Q3、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
    9 J: x# W9 Q+ t+ M& @8 V5 U+ h0 G+ g% J; }7 g  r( _! K
    4、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。4 }2 ]+ y% S+ A) W1 O7 c1 s: A# E

    " a- m' z# n; O( o/ N  P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:) }0 @& O' d; F
    ; @7 I) L. \+ d. Z

    $ [4 g% i; |; @, I; j. E; K$ Q3 q1 C5 B: L) w8 T; g1 {6 ~

    0 [1 X* H0 [9 J* X, M7 @, a
    ! N( ?. p$ O3 ^1 A! d9 H
    8 n8 n- [% ?# p- s$ R/ b+ n
    7 a! t8 e! F) n& k: I3 B( \7 g) w3 c7 {, z9 u* \  m1 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。' G2 i/ N( j7 D% ]3 Z' H

    # h  J! z$ N0 A! z, B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 K7 J$ ^- ?% ~$ x$ `% Y
    ! ]: b$ i( C( ]4 _& b% A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。; j! a* \( l( H4 z  u: `; s+ z

    . Q. V- D( P& [# y7 }6 R, K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5 m4 b* I) o' p: k

    ' }; e0 s3 J) d) A. j# ^! I: X1 q1 \. K; I
    & m$ B3 B% n+ A$ {/ k1 `* N
    1 g' ~. ^% U1 M" r% Z
    基因行业的痛点( E) k7 a' _. n. k% e( T/ n/ _* P
    9 K4 q4 u& [% a- ?& o

    7 y/ T1 K1 o3 C2 L- `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% q+ P- \: K# k5 h4 v

    8 l4 x$ y4 w- `& i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% G8 X, [! |3 U. T. S0 J7 |* G3 d! C
    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 ]3 e+ c% e3 @2 x; \' n
    7 ], i0 }! D3 g2 m( w. }8 ]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。
    / c+ O0 |! K4 Q, i. J  M/ o/ P+ N
    7 n1 |9 r: h9 j/ G: I+ R! [
    : S7 ]# K3 M: E- h
    9 L& R% [. {/ g. g$ t1 W基因测序产业链
    ' P% W  t/ Y- z4 c, A4 j8 d2 h; ]

    5 O% v; M) F5 F# W& Y0 m. v% C, H2 w" v  a1 V% A! n

    : a) J) F" f, i/ y+ S$ A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
    ' f  c3 k& x- |% g6 f$ |7 M! G2 X5 I
    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。  C& [! u2 j: \# m( x) J$ P

    7 P- A" S/ |8 \0 R: D& E# W0 W* y. p( i# L$ ^$ h) A
    $ Z0 G! w7 H$ K5 L- n6 J& s
    2 c6 N; `$ V, V% D0 D! Z: q
    4 Q+ W( C* n4 u- V

    2 `8 b( d: o/ h# {4 V$ M9 P# g
    8 o! c+ Y& U5 s) g+ d( \: h+ s0 ]/ }) G0 y
    5 P% @, X7 r$ B" c9 I$ n3 l2 q5 Y
    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。
    5 U/ [$ I5 i+ K" v$ e4 |
    ' O1 L: z$ C0 q$ u' p  i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
    & I! M$ a2 _/ f2 i  _8 w: n/ j4 T! i9 M. h/ F& Q7 N
    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。
    ( L0 N7 X# f. K3 g
    6 b5 f# z% b9 M$ Y+ V" l; E3 r9 ]. I* }/ e1 U# N' w
    0 k& V& J2 X( @6 Z2 K

    & s% s$ J  |6 [, }5 G. E, a; A, w% J+ V8 A$ D/ l. `- b4 y
    基因测序应用场景
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    ; s. t* p. X: S5 t+ M+ K# j/ n( N; p# E' E6 w9 A

    ( Z, p# ~: y: M" I6 k; T! f7 B1 q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。: E3 M- Z5 t/ i1 o

    . N- N$ t' L3 h% w# @; h# j+ L  r5 s# n9 l/ M+ {. p

    & Z! v. X5 Q3 \  e' g  ^7 X

    数学建模解题思路与方法.pptx

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