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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5 U# t1 z( i2 G6 o, U2 v
    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。
    + l3 R, c5 e6 e) O) F; K' V: e* E- A8 V: r
    段同学的基因测序行业解决方案,非常不错,赞!推荐!
    # M5 N  K4 L2 U) |
    ' d$ A- X2 T2 u4 h6 r/ z  T+ n' Q6 I7 s: }4 @# ?
    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。' B7 w  s4 r/ U$ U+ y( W; W

      F! P1 b- D) F% I/ K基因行业IT现状/ @: ^. T8 p2 U5 f6 p1 R1 R" _5 o

    9 J8 L9 c9 n! @# \& f
    + E+ E- `3 Q* _1 L) V
    ; p, p& S" H# O* w! 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:
    1 R  n8 J* i3 Q4 l& q8 {% I" m  ^
    + v' {: `) |! Y; h, `8 i1、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+ s- i3 U8 I" F
    5 x" U1 k: x1 T% J# [1 n( V
    2、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$ w* R/ z$ h6 _/ y

    $ `4 e8 M1 w, j2 ~8 x( ^% u3、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
    % _* N8 P9 B( C/ K; t& `* D
    " C8 q$ ~# f3 T% I4、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。
    $ G- c' i* K+ N3 S
    5 v+ S$ O3 ^* h2 f5 I. _" i( z2 ?$ B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:
      J& M, z" q) p
    % x' V' H1 ~. G1 t
    " D, F% f3 U/ B6 u* L5 a) N; c% G& _- L" U* J2 M1 [) F/ C6 O

    5 y! k, K) {3 E6 z; p  r0 ^, b1 s" D: A/ `+ \

    : t5 _. ~5 H4 n& U1 {! U0 V9 e! ~7 k# [% _% q+ M
    3 o9 F% [' W8 \  M
    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 I2 [- A: u* f, ?$ k6 B
    6 u" n" F6 V: j1 P3 A% A- 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。1 T4 K, y5 B; o9 o! G4 }1 [
    0 E( o# P8 H* ?. {" o
    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。9 O, a" b, {7 w( m5 H- w

    , n4 t6 I( A( z: p- N. ^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
    2 W0 \& v; f- l5 j% g
    0 E6 e$ p* _+ {( L0 ]/ g9 I& B/ y; ^4 d. V) t# k7 L" y

    8 ?$ t3 A( B% d' ~
    4 X. p4 l& I$ j: I. [: a. h; G基因行业的痛点
    * F2 X( k/ x! R+ ?9 I
    ) ~( ?/ N( m: x* [' B% }4 F& q0 C( f, x# e5 b4 f
    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
    2 d9 U% C" J0 u% t) ~9 k5 x5 Z, D) X# G' d6 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)
    0 O% z( h8 n/ y. G) P1 w
    1 A& A5 L- R/ B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  G' c6 L. L' U

    ! |/ x6 Q9 L) _0 I+ l/ w( O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。8 C" I$ K4 Q' c& _0 M

    7 u3 J% e. n- z, Z% S1 p5 G+ a
    & j* c+ x2 {; i" }) w" O" Y& }& i7 G0 i& N$ |( `
    基因测序产业链
    + g9 I# h& K+ H, m8 {) B9 N  }+ G
    2 @) g6 e+ u0 v% l1 {4 |8 Z- s4 E% c- Z2 {' u2 }

    # L( X; Q& L, q% @: P* J, n/ w' Y
    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& d9 G! p9 `$ c) y0 C6 B! W

    - w0 c8 _+ J% T8 k; q' v, J$ d- g4 F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。
    ! j/ W& j3 }2 G1 P; x9 a
    0 Z2 Z5 y" ~6 _8 v3 B: [6 O  p
    , w# ]" R$ u% T; B: ^8 |% |+ q& s8 U& Y  o- B% Z
    " Q" H, W: b" r; H/ `

    % ?: ?$ j6 d4 ^! a; }% z" J3 P7 P5 ]7 r! y2 c. l& i0 O( @0 X, t% E

    ! x3 A8 p+ w8 Y- a3 V* n" Z" t4 i+ ?' {8 S9 @. `/ z

    ; y! ^' U( L+ K8 e. |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。' C8 l& r# j; ?% O  t

    & p  u* n3 Y+ h1 G0 P( C/ l, ?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 l) L$ W- z! R- j$ [$ Z5 j. v+ ~0 }2 x) z8 M1 R/ t8 `
    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。
    " p/ k. @4 B1 A- M7 s4 [
    9 z& ?& N" i8 b5 [4 ]/ ~) y6 j2 R- u! d/ I, D$ n

    ' U4 F2 q4 d8 p! s& a& S' a3 Q2 _9 o2 f
    ; C; _  @# ]- j. n
    基因测序应用场景
    * }+ \. k" C9 t( r" o$ K
    & _" l% D+ \; r, _
    ; Y: X% l' \/ P2 S4 ?8 W# p. o. t8 \6 h5 t

    + t, }" L6 Y, ?8 V3 B' U4 o' O* 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。' @7 {6 l! M8 V& ?7 S
    & I) O# t* Y' H' c

    3 l3 F  K5 r. v+ J
    4 ?& }$ A8 X+ G& U

    数学建模解题思路与方法.pptx

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