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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1 {! \5 C, e# `' ?1 k" l
    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。* C# l( q% s8 L, F) X
    , a7 I  ~" P! l: O5 L# V' _1 e
    段同学的基因测序行业解决方案,非常不错,赞!推荐!! F: K1 a9 |  x. R0 j4 q, N
    4 J$ v7 V- y- ?$ c

    4 V  ^& P% C- S# {+ p+ t4 b5 E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。' H8 ^  W3 x8 P' r
    8 H& ]7 W. [$ g7 m) d4 e
    基因行业IT现状. r2 E; D1 S# T; K$ k
    . t. h7 S- b* M1 n9 n" C! c
    1 w* F& x2 a! F' K# u) l5 I- K

    + g( z1 w( l, }" Q) Z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:
    / W. x8 y1 z3 W0 [& s4 [$ l
    % G& c% l  ?2 U! G1、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。6 ~( S5 C: ]/ }/ v- O2 U0 c

    , o, r: [8 E) C% n+ Z" }( Y2、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 y% i* a  ]( @1 ?* A8 `
    , t1 B5 J7 T8 w& N, g& m
    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6 _0 L& ]8 p- g1 Q
    / X$ U+ L) t3 G$ E  T/ Z
    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。
    - t. }/ D7 m! J& u, z8 E' i2 i$ c: R, W; g
    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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    : B0 N* U& A6 p. P0 S% v! ~% ^. m' |1 g

    3 Q) C* H% A3 ~% `# P  }
    6 h- F" ?* i% ]7 I% ~. d
    8 |" w! ^+ n4 g, l5 P# z7 h3 d" }/ S2 r1 @
    1 p: z# D/ `/ E! V  j' N
    ( a& I! J* Z+ ^  Q
    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。
    * R# L+ p* E1 U8 Y! V$ l5 _  b. u! L- z- I. K( X3 e( d% ^: h( `( q
    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。5 ?3 k! _0 y5 E* x& z6 _
    / c2 o; X/ }8 D1 m" w6 f7 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。6 _* P$ A% _- @# [6 w! f

    6 e$ A; X. R; I# \% m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
    6 ^0 F2 x. s: V8 \
    8 O$ \1 d7 q2 U! |7 n' u; B! i+ y3 `( F/ ~8 T
    " _. B. t% k! A4 s& M8 ]8 s
    - E+ A( J# I2 E1 y* `+ P
    基因行业的痛点# U/ H' \* z4 _

    " c: G! S3 i; j1 e' Z' z, X
    ' m& Z$ l, x2 c1 T! N5 [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, `) S3 v6 v) t4 x( Z" [

    4 F- _# w: D* e/ I. Q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)
    1 r7 o" Z% h# r, A/ {' _
    4 t% f5 j! h, v) W0 T: D6 X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 j# M+ x9 n. I+ n7 m" e) y  m0 W( c( N+ L0 R; W& g/ V0 ?
    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。
    ' s* f9 J, Q3 Q( t: X' L9 J3 h
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    5 C' o- q/ s3 w) f  J; _/ p. e2 M8 V0 N( j: ?) b
    基因测序产业链
    . _% D! r& h9 q6 E' i1 e
    / V. \4 ]" y, B3 @  o) i4 n- c
    - k6 Q! l5 d- u, x$ I9 ^4 w3 ~9 N2 s: ]: G# w0 t2 m
    ; o- c! B, n- E2 E- v$ h
    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
    $ @3 Y- I/ Z$ M# V# b8 W0 s& k
    3 ]7 z& B  B- U& H+ S0 S2 o- Y8 n. _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。! h* m4 @% u5 a/ V. w: W5 M- r
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    0 C9 w( V5 C$ k3 k1 I8 v# Q* I% j1 N' Q9 G

    : p2 s! v+ {/ s. m) f2 L# h, v0 W5 K3 I% c' |$ B

    6 C* X. G# h% D7 J- `
    % {* v( E% K8 E6 }- r& X
    3 i+ r- s- j# v9 \: Y+ z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。; D  `: o. G7 H! V4 Z0 u- i3 k8 Q
    & l& \% a" F  R
    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6 H5 v" i  @- k/ a% D. p/ b

    % q6 S' i6 w" S* |6 G, O. Y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。! L: i/ ?+ r3 a$ N" k" Y& P: ?
    0 v0 C4 f) C; j! o
    ) v! T5 p) ~  W9 q( S1 p/ B

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    基因测序应用场景
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    , \, `; H0 d  {8 x2 w; a& H
    ' h4 }# c" `1 F0 h" x) }
    4 c1 X$ ?+ L' J3 U
    # K8 u+ k8 ?) F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。
    " o2 _% \. T2 I0 |9 d2 s1 p4 C5 r
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    , Y* M6 S$ V! x9 J$ n' [
    " U/ c! ?; M) j2 p/ @3 i# [

    数学建模解题思路与方法.pptx

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    zan
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