編者按：本文來自微信公眾號“動脈網(wǎng)”（ID：vcbeat），作者周夢亞；36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

在動脈網(wǎng)發(fā)布的2016中國“未來醫(yī)療100強”榜單中，基因檢測領(lǐng)域異軍突起，上榜企業(yè)18家，是所涉及領(lǐng)域中上榜企業(yè)最多的領(lǐng)域，其中華大基因更是以200億人民幣的市場估值位居榜首。隨著成本的持續(xù)降低，基因概念的日益普及，基因檢測公司正以創(chuàng)新基因技術(shù)在醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)中的爆發(fā)。另一方面，精準醫(yī)療被寫進“十三五”，NIPT試點取消，政策環(huán)境的利好也為基因檢測企業(yè)成長提供了優(yōu)渥的土壤。

一面是基因檢測的日益普及，一面是越來越大規(guī)模的數(shù)據(jù)產(chǎn)出。如此大規(guī)模的數(shù)據(jù)，如何這存儲、分析以及解讀成為行業(yè)必須要突破的瓶頸和壁壘。人類全基因組數(shù)據(jù)大約有30億字符，為了保證解讀準確性，慣例是要將每個字符閱讀30遍以上，相當(dāng)于1000億字符。如此算下來，且不說分析和解讀，光是數(shù)據(jù)的閱讀都是極大的工程。

國內(nèi)知名基因檢測公司全基因組檢測周期為3個月，其中從采樣到測序完成耗時一個月，而剩下的兩個月，都用在了數(shù)據(jù)的分析和解讀上。2017年，全球測序巨頭Illumina推出NovaSeq測序系類，再次刷新了測序成本新低。這就意味著，一大波數(shù)據(jù)正在接近。如何尋找更高效的數(shù)據(jù)處理方案，如何提升數(shù)據(jù)解讀速度，無疑將是行業(yè)下一個議題。

動脈網(wǎng)（微信號：vcbeat）梳理了42家基因數(shù)據(jù)分析和解讀細分領(lǐng)域相關(guān)企業(yè)，希望能從產(chǎn)業(yè)角度切入，對行業(yè)現(xiàn)狀做出解析。

以初創(chuàng)企業(yè)為主，暫無獨角獸出現(xiàn)

42家企業(yè)中，超過半數(shù)企業(yè)的成立時間在2010年以后。早期成立的企業(yè)，如華大、貝瑞和康以及華因康，其本身業(yè)務(wù)的綜合性就比較強，故嚴格意義上講，這個行業(yè)內(nèi)還沒有獨角獸出現(xiàn)。像賽?；?、華點云以及聚道科技以數(shù)據(jù)服務(wù)為主營業(yè)務(wù)的企業(yè)，甚至是像人和未來這樣以生物技術(shù)和信息技術(shù)學(xué)科交叉為核心優(yōu)勢的初創(chuàng)企業(yè)，成立時間都在2013年前后。2013年開始，基因數(shù)據(jù)服務(wù)相關(guān)企業(yè)開始活躍起來。當(dāng)然，也不排除這一時期整個基因檢測領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)潮帶來的整體基數(shù)的影響。但近年來，像是百邁克，安諾優(yōu)達以測序服務(wù)為核心業(yè)務(wù)的企業(yè)都開始向數(shù)據(jù)領(lǐng)域擴展，似乎也預(yù)示了數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)發(fā)展的大趨勢。

目前，這些企業(yè)融資輪次主要集中在天使輪和A輪，規(guī)模都還比較小。42家企業(yè)中有12家屬于業(yè)務(wù)拓展，其中有7家融資階段在A輪以后。市場內(nèi)的B輪玩家多是通過業(yè)務(wù)拓展進入市場，這些企業(yè)更多代表的是一種市場趨勢，并不能代表市場內(nèi)企業(yè)的成熟度。

產(chǎn)品服務(wù)：“云服務(wù)”是趨勢

從產(chǎn)品分布來看，傳統(tǒng)的生物信息手段依然占據(jù)主流，但基于云的PAAS、SAAS等云平臺正在崛起。無疑，云上的數(shù)據(jù)計算、傳輸和分析將為用戶省去大量的硬件包袱，同時還可將這些環(huán)節(jié)集中在一個場所，為用戶帶來更輕松，更高效的體驗，這樣的云體驗也正在成為數(shù)據(jù)處理的趨勢。

傳統(tǒng)分析應(yīng)用最廣

分析軟件和系統(tǒng)是分析環(huán)節(jié)應(yīng)用層面最廣的產(chǎn)品，是比較傳統(tǒng)的生物信息分析手段。分析軟件的廣度小，操作難度低。相比之下，數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)比較多元化，不同復(fù)雜程度的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)應(yīng)用廣度也不一樣。比較全面的分析系統(tǒng)從IT構(gòu)架和分析算法流程考慮的比較多，而簡單的系統(tǒng)和軟件之間的差別并不太大。這一類產(chǎn)品的企業(yè)分布密度最大，一共有27家，代表性的企業(yè)有貝瑞和康、烈冰科技等等。

新老玩家齊入場，“云服務(wù)”是未來趨勢

傳統(tǒng)IT手段以外，基于云端的計算和分析平臺也在向基因數(shù)據(jù)靠攏。更輕量級的存儲方案，以及更高效性的運算性能，云平臺在數(shù)據(jù)處理中發(fā)揮著積極作用。

PAAS：為基因領(lǐng)域搭建云環(huán)境

與阿里云、百度云、華為云等IAAS(基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)）平臺相比，PAAS平臺更具針對性，可針對某個領(lǐng)域的特點提供更加專業(yè)的服務(wù)。平臺會根據(jù)自身服務(wù)領(lǐng)域搭建一個云環(huán)境，方便細分領(lǐng)域的公司盡快使用。對于細分領(lǐng)域公司來講，基因領(lǐng)域PAAS平臺的出現(xiàn)，省去了自行搭建平臺的環(huán)節(jié)，節(jié)省了大量的時間和成本。

針對基因領(lǐng)域的PAAS平臺在國外起步比較早，代表性企業(yè)有Seven Bridge , DNAnexus， Tute Genomic等等。而近些年，國內(nèi)的生物信息云服務(wù)商開始走向市場。其中一部分是進行業(yè)務(wù)拓展的早期企業(yè)，比如華大和百邁客生物。另一類則是像聚道科技，華點云這樣以云服務(wù)為核心的初創(chuàng)公司?；蚪M數(shù)據(jù)的產(chǎn)生規(guī)模與測序成本息息相關(guān)，這些企業(yè)成立時間與測序成本下降時間節(jié)點基本吻合。

2013年，原華大生物信息骨干陳晨從中國疾病預(yù)防控制中心傳染病所生物信息室主任的位置上辭職，創(chuàng)辦了專門面向臨床生物信息服務(wù)的華點云。華點云部署在華為云平臺上，積累了500多項生物信息應(yīng)用，針對臨床實驗室缺乏生物信息解決方案的痛點，提供生物信息數(shù)據(jù)分析和報告。

不同與華點云，聚道科技則從數(shù)據(jù)的安全、高效和易用性入手，提高數(shù)據(jù)傳輸效率和軟件運行效率，為想用云計算但不知道如何使用的生物公司提供云計算資源調(diào)度服務(wù)。2014年，一批阿里出身的技術(shù)團隊成立了基因大數(shù)據(jù)計算服務(wù)平臺聚道科技。平臺可提供基因數(shù)據(jù)的傳輸、存儲、分析、計算和應(yīng)用的一體化解決方案，將生物信息云服務(wù)化。同時提供開放的接口，讓用戶能夠方便的來管理和操作數(shù)據(jù)，最后根據(jù)用戶需求生產(chǎn)報告。

另外，通過運用數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)來減少傳輸和存儲的時間及成本，使用分布式調(diào)度和執(zhí)行引擎來加速數(shù)據(jù)分析速度和通量，GeneDock 提供的云服務(wù)不僅可以幫助用戶減免硬件的維護和更新費用，還可以降低數(shù)據(jù)分析的成本門檻。同時，基于這樣的云平臺，使得許多復(fù)雜的，本地不可承受的多樣本分析任務(wù)不再受制于有限的本地數(shù)據(jù)處理能力。

一方面是這些以云服務(wù)為核心的初創(chuàng)企業(yè)崛起，另一方面，產(chǎn)業(yè)鏈中游或者綜合業(yè)務(wù)的企業(yè)也在積極迎接這股云潮流。

2015年4月，憑借豐富的下一代測序數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗，華大基因開發(fā)了基于“云”的解決方案BGI Online，來應(yīng)對海量下一代測序數(shù)據(jù)的分析、存儲和共享的傳統(tǒng)難題。BGI Online擁有強大可靠的基礎(chǔ)設(shè)施和一流的安全性，可為各種類型、大小的機構(gòu)提供數(shù)據(jù)存儲、自動化分析、數(shù)據(jù)傳輸、生物信息方法開發(fā)和共享服務(wù)。該平臺使用了最先進的資源管理系統(tǒng)，以確保資源在運行計算任務(wù)時的精準分配和實時的任務(wù)監(jiān)控，并對可能遇到的錯誤進行及時反饋。

在這樣一個平臺上，用戶可以基于華大基因的開源軟件，創(chuàng)建自己的分析工具。更重要的是，用戶的分析工具還可以與BGI Online平臺的公共分析工具、生物信息分析工具和其他資源相融合，從而建立一整套更符合用戶自身研究需求的分析流程。

2016年2月，BGI Online beta版本在阿里云上線，這也是首個完全部署在阿里云上的大規(guī)模生物信息分析平臺。依托阿里云的彈性存儲和計算優(yōu)勢，BGI Online不但可以滿足基礎(chǔ)科研、農(nóng)作物育種及臨床應(yīng)用等不同應(yīng)用場景和模式對數(shù)據(jù)處理、存儲和傳輸?shù)男枨螅€通過使用一系列先進的數(shù)據(jù)技術(shù)，滿足HIPAA法案等行業(yè)安全條例的要求。

同時，使用內(nèi)資服務(wù)器存儲和分析敏感的基因數(shù)據(jù)也更加符合我國《人類遺傳資源管理辦法》的規(guī)范。簡潔易用的界面和高度安全的特性，使醫(yī)生和研究者們可以把管理數(shù)據(jù)、硬件維護等繁雜的工作交給BGI Online和阿里云，從而更專注于他們要解決的科學(xué)和臨床問題。

這意味著，對于科研院所、醫(yī)療機構(gòu)及中小型基因行業(yè)創(chuàng)業(yè)公司來說，只要擁有基因數(shù)據(jù)，不必自建和維護昂貴而復(fù)雜的計算、存儲平臺，通過BGI Online便可以解碼神秘基因背后的奧秘。這家全球最大的基因組學(xué)研發(fā)機構(gòu)打開了基因行業(yè)這扇神秘大門，讓基因行業(yè)變得“觸手可及”。

當(dāng)然，華大并非是唯一一家進行云業(yè)務(wù)拓展的企業(yè)。2015年7月，百邁客也推出了為科研人員量身定制的生物大數(shù)據(jù)信息分析平臺百邁客云，為用戶提供完整的生物信息分析以及整合利用公共數(shù)據(jù)的解決方案。

除了中游企業(yè)，一些傳統(tǒng)生物信息公司，比如烈冰科技、美吉生物旗下桑格信息也在積極的往云上轉(zhuǎn)移。

另外，像是加速芯片和數(shù)據(jù)壓縮工具等輔助性軟件也在數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)發(fā)揮著輔助作用。這類產(chǎn)品的作用并不是解決什么問題，而是如何將這個問題更好的解決。比如更高效的計算、更快速高質(zhì)量的壓縮等等。目前，涉及輔助性軟件的企業(yè)比較少，基于這類產(chǎn)品的自身屬性，形成專職企業(yè)的可能性不大。

SAAS：數(shù)據(jù)分析的云上APP

另一類則是SAAS（軟件即服務(wù)）平臺，如果說以上的PAAS平臺是為基因組學(xué)搭建了一個云端環(huán)境的話，那么SAAS則是在這個云環(huán)境中提供可應(yīng)用的工具。這就類似于手機上的APP，服務(wù)商將應(yīng)用軟件統(tǒng)一部署在自己的服務(wù)器上，客戶可根據(jù)自己的實際需求，通過互聯(lián)網(wǎng)向服務(wù)商訂購所需的應(yīng)用軟件服務(wù)，按照定購服務(wù)多少和時間向服務(wù)商支付費用，并通過互聯(lián)網(wǎng)獲得服務(wù)。

2015年，基云惠康的云分析服務(wù)正式上線，專注于個人全基因組數(shù)據(jù)分析?；苹菘邓罱ǖ木蛯儆赟AAS服務(wù)，以阿里云為基礎(chǔ)，針對全基因組數(shù)據(jù)，提供更快，更低成本的優(yōu)化服務(wù)。

同樣是在2015年，專注消費級基因的水母基因也在阿里云提供的云基礎(chǔ)上推出健康管理SAAS平臺?；谶@樣一個精準健康管理的SAAS系統(tǒng)，水母基因打造了以基因數(shù)據(jù)為核心的疾病精準預(yù)防系統(tǒng)，為每一位客戶建立私人健康檔案，收集客戶自身健康相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，如病史、生活飲食習(xí)慣、基因數(shù)據(jù)、血壓、血糖等。實現(xiàn)以基因數(shù)據(jù)為指導(dǎo)的疾病預(yù)防，為企業(yè)客戶提升服務(wù)品質(zhì)。

奇云諾德則是把目光放在了基因測序企業(yè)的后臺計算服務(wù)上，為基因檢測企業(yè)提供數(shù)據(jù)存儲、云計算、分析、結(jié)果讀取和報告生成的一條龍服務(wù)。幫助檢測環(huán)節(jié)企業(yè)迅速拿出優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品報告。此外，奇云諾德還開展了訂制和研發(fā)外包服務(wù)，也可以聯(lián)合基因檢測企業(yè)開發(fā)所需產(chǎn)品。

2016年，基于阿里云在批量運算上的優(yōu)勢，以及安諾優(yōu)達自成立以來積累的大量生物樣本和基因數(shù)據(jù)，兩家公司聯(lián)合推出了生物大數(shù)據(jù)分析云平臺“安諾云”。希望實現(xiàn)對高通量基因測序數(shù)據(jù)的快速分析、安全存儲，提供生物大數(shù)據(jù)存儲與管理服務(wù)以及生物、臨床研究數(shù)據(jù)分析一體化服務(wù)，推動我國精準醫(yī)學(xué)的進程。

PAAS平臺帶來了輕量級的基因數(shù)據(jù)的傳輸和存儲，簡化了基因數(shù)據(jù)分析流程；而SAAS平臺又降低了基因數(shù)據(jù)分析門檻，為有生物信息分析需求，但又對技術(shù)了解不深的群體提供了便利。在以前，數(shù)據(jù)傳輸主要通過網(wǎng)絡(luò)和硬盤傳輸來實現(xiàn)，無論是從周期和成本來看，都不是最好的解決方案。而PAAS和SAAS云平臺的出現(xiàn)，再加持云計算這樣的高并行工具，這就相當(dāng)于將數(shù)據(jù)的存儲、傳輸、分析以及計算都集中到了云端，掙脫了本地處理的枷鎖，使得整個數(shù)據(jù)處理過程都流暢輕快了許多。

有趣的是，無論是PAAS平臺還是SAAS平臺，絕大多數(shù)企業(yè)都選擇了與阿里云合作，作為自身平臺搭建的云基礎(chǔ)。比如華大、聚道，以及基云惠康、安諾云等等。目前，市場上的云玩家一共18位，其中PAAS平臺10家，SAAS平臺8家。

解讀環(huán)節(jié)是高原地帶

傳統(tǒng)生物信息占據(jù)半壁江山，云平臺也正在蔓延，相比之下，解讀環(huán)節(jié)則略顯冷清。解讀環(huán)節(jié)可以說是瓶頸中的瓶頸，由于大部分疾病都是多基因遺傳病，由多個基因共同控制，不同的基因突變，不同的突變位點，不同的突變類型，這些因素都會影響到疾病的最終表型。

另外，基因組包含的信息很多，而真正為人們真正所了解的大約只占總體的2%，很多基因的功能尚不明確。再加之基因與疾病的對應(yīng)關(guān)系還沒有建立起來，解讀過程中有太多的不確定性，更多需要人工做判斷。即使有鹍遠基因這樣的夢之隊，也難以解決行業(yè)層面上的問題。無論是科研還是臨床上，數(shù)據(jù)的解讀環(huán)節(jié)都存在極大的局限性和挑戰(zhàn)性。

賽?；颉Ⅺd遠基因、基云惠康幾家企業(yè)提出將服務(wù)產(chǎn)品化，提供從測序到解讀的一站式服務(wù)，希望利用自己在解讀環(huán)節(jié)的優(yōu)勢，將基因數(shù)據(jù)解讀低門檻化。采取同樣策略的還有奇云諾德和安諾優(yōu)達的安諾云項目，但兩家公司更多傾向于測序環(huán)節(jié)后的所有服務(wù)，通過將測序與數(shù)據(jù)分析解讀環(huán)節(jié)明確分工，降低基因檢測行業(yè)門檻，同時更深度的挖掘基因數(shù)據(jù)背后的價值。

目前，這個環(huán)節(jié)涉獵企業(yè)非常少，可以說是高原地帶。如果把解讀服務(wù)和半自動化解讀工具，甚至文本挖掘都算進來，一共不足10家。其中提供半自動換解讀工具的，僅有兩家。

解讀環(huán)節(jié)的人力解放，數(shù)據(jù)庫是基礎(chǔ)

接著上文講，由于疾病復(fù)雜性和人類對基因與疾病關(guān)系的認識還在一個較淺的層面，數(shù)據(jù)解讀環(huán)節(jié)受制于人力因素。其實半自動化數(shù)據(jù)解讀并不難實現(xiàn)，因為專家共識指南確實有一部分是可以讓機器看懂并自動判分的。這背后存在的矛盾點就是是否存在一個行業(yè)標準且真正有用的數(shù)據(jù)庫。目前的公共疾病數(shù)據(jù)庫錄入信息標準各異、所包含的數(shù)據(jù)大多都是基于歐美人種的研究，并不能完全適用于特定人種，而且缺乏基因組學(xué)數(shù)據(jù)與表型數(shù)據(jù)的深度整合。

目前，所有基因檢測環(huán)節(jié)企業(yè)都在做一件事情——數(shù)據(jù)收集。公司通過收集、整合公共或者私有信息，經(jīng)過人工檢閱后匯總為數(shù)據(jù)庫或知識庫，很大程度上是希望通過形成足夠大規(guī)模的普通人數(shù)據(jù)庫，矯正目前數(shù)據(jù)解讀可能存在的一系列偏差。這是很有價值的基礎(chǔ)工作，但凡在基因組學(xué)領(lǐng)域發(fā)展迅速的國家，很早之前就開始了這樣的基礎(chǔ)建設(shè)工作，比如英國和美國。

2015年8月貝瑞和康正式啟動“神州基因組數(shù)據(jù)云”項目，該項目由貝瑞和康和阿里云共同參與建設(shè)，旨在打造以海量中國人群基因組數(shù)據(jù)為核心的數(shù)據(jù)云，實現(xiàn)對個人基因組數(shù)據(jù)的精準解讀。2016年9月，貝瑞和康對外公布了“神州基因數(shù)據(jù)云”項目階段性重要成果，完成世界首個中國人群基因組數(shù)據(jù)庫建設(shè)，填補了國際基因數(shù)據(jù)庫中缺少中國人群特有基因組數(shù)據(jù)信息的空白。

2016年9月，華大深圳國家基因庫正式開業(yè)，這是我國唯一一個獲批籌建的國家基因庫?；驇斓臄?shù)據(jù)庫、樣本庫、活體庫，以及規(guī)劃數(shù)據(jù)能力均超越國際三大基因數(shù)據(jù)中心，綜合能力位居世界第一，填補了我國長期缺少國家級基因數(shù)據(jù)中心的空白。

此外，還有多家中游檢測企業(yè)正在籌備基因庫的相關(guān)籌建工作。2015年7月，海普洛斯聯(lián)合深圳市人民醫(yī)院發(fā)起并推出了一項 “萬人癌癥基因測序計劃”。據(jù)悉，已有 30 多家全國頂級的醫(yī)院或科室加盟 “萬人癌癥基因測序計劃”，并且已經(jīng)完成了將近 5000 例腫瘤患者或高危人群的基因檢測。

2016年7月，由暨南大學(xué)主導(dǎo)，未來組參與完成的第一個亞洲人參考基因組“華夏一號”在線發(fā)表于Nature Communications雜志。該研究以暨南大學(xué)為主導(dǎo)，由南加州大學(xué)、華盛頓大學(xué)、俄亥俄州立大學(xué)、美國國立衛(wèi)生研究院生物技術(shù)信息中心、武漢生物技術(shù)研究院、未來組、哥倫比亞大學(xué)、貝勒醫(yī)學(xué)院、冷泉港實驗室等多家科研單位共同合作完成。“華夏一號”的發(fā)布，表明國內(nèi)科研團隊在第三代測序領(lǐng)域已經(jīng)進入世界前沿，并填補了中國人群的疾病研究缺少精細參考基因組的不足。

隨著基因測序成為國家健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的主要內(nèi)容之一，“華夏一號”將成為推進臨床和科研大數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要基礎(chǔ)性工作，大力推動中國的遺傳疾病研究與診斷的發(fā)展。

其實目前幾乎所有的中游測序企業(yè)都在進行基因組學(xué)數(shù)據(jù)的收集工作，但對于公司來說，要形成規(guī)模足夠大的基因數(shù)據(jù)庫，則還需要時間的醞釀。另外，數(shù)據(jù)規(guī)模達到一定量級后，企業(yè)是否會共享，直接影響到數(shù)據(jù)庫是否廣泛使用，這也許還需要政府層面的布局。

結(jié)語：數(shù)據(jù)庫是基礎(chǔ)，云端分析成為趨勢

宏觀層面來講，大多數(shù)企業(yè)都還是A輪或者A輪以前的初創(chuàng)公司，可以說市場還屬于醞釀階段。而像其明生物、百邁客、安諾優(yōu)達這些比較成熟的企業(yè)先后進入市場，似乎也代表著行業(yè)趨勢（尤其是云平臺）。

從產(chǎn)品分布來看，基于分析軟件和分析系統(tǒng)的傳統(tǒng)分析手段的企業(yè)比較多，但面對如今激增的數(shù)據(jù)規(guī)模，這些手段很難實現(xiàn)絕對意義上的突破性。而PAAS、SAAS等云技術(shù)手段，通過將數(shù)據(jù)分析流程轉(zhuǎn)移到云上，很大程度減輕數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)的負重（無論是硬件上的實質(zhì)負重，還是處理速度上的心理負重）。

但這些產(chǎn)品大部分都是聚焦在數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)，由于人類大多數(shù)疾病是多個基因的共同作用結(jié)果，涉及到多個基因的變量表達。這些數(shù)據(jù)的解讀必須要考慮到多個基因多個變量因素，因此這個環(huán)節(jié)背后必須要有一個強大可用的數(shù)據(jù)庫支持。在此基礎(chǔ)上，再利用技術(shù)手段，尋求可自動化，可替代人工的渠道，以節(jié)省時間和成本，也許不失為一種可行方案。

在國家發(fā)展改革委正式印發(fā)《“十三五”生物產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》中，基因檢測、細胞治療、免疫治療、基因編輯、產(chǎn)前篩查等多個熱門概念被“點名”?！兑?guī)劃》在發(fā)展目標中提到，要實現(xiàn)基因檢測能力（含孕前、產(chǎn)前、新生兒）覆蓋出生人口 50% 以上。借著產(chǎn)前檢測的東風(fēng)，基因檢測概念將被更廣泛為的人群認識和接受，再加之成本控制上的持續(xù)突破，未來或許還有望實現(xiàn)人人普及。而如論是無創(chuàng)產(chǎn)前還是腫瘤檢測，還是全基因組檢測，數(shù)據(jù)分析和解讀都將伴隨整個過程，測序的普及勢必將帶動數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)的發(fā)展。面對步步逼近的數(shù)據(jù)洪流，一場數(shù)據(jù)大戰(zhàn)即將打響。

作者周夢亞，微信rencontre_my，添加時請注明：姓名-公司-職位。

編者按：本文來自微信公眾號“動脈網(wǎng)”（ID：vcbeat），作者周夢亞；36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

在動脈網(wǎng)發(fā)布的2016中國“未來醫(yī)療100強”榜單中，基因檢測領(lǐng)域異軍突起，上榜企業(yè)18家，是所涉及領(lǐng)域中上榜企業(yè)最多的領(lǐng)域，其中華大基因更是以200億人民幣的市場估值位居榜首。隨著成本的持續(xù)降低，基因概念的日益普及，基因檢測公司正以創(chuàng)新基因技術(shù)在醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)中的爆發(fā)。另一方面，精準醫(yī)療被寫進“十三五”，NIPT試點取消，政策環(huán)境的利好也為基因檢測企業(yè)成長提供了優(yōu)渥的土壤。

一面是基因檢測的日益普及，一面是越來越大規(guī)模的數(shù)據(jù)產(chǎn)出。如此大規(guī)模的數(shù)據(jù)，如何這存儲、分析以及解讀成為行業(yè)必須要突破的瓶頸和壁壘。人類全基因組數(shù)據(jù)大約有30億字符，為了保證解讀準確性，慣例是要將每個字符閱讀30遍以上，相當(dāng)于1000億字符。如此算下來，且不說分析和解讀，光是數(shù)據(jù)的閱讀都是極大的工程。

國內(nèi)知名基因檢測公司全基因組檢測周期為3個月，其中從采樣到測序完成耗時一個月，而剩下的兩個月，都用在了數(shù)據(jù)的分析和解讀上。2017年，全球測序巨頭Illumina推出NovaSeq測序系類，再次刷新了測序成本新低。這就意味著，一大波數(shù)據(jù)正在接近。如何尋找更高效的數(shù)據(jù)處理方案，如何提升數(shù)據(jù)解讀速度，無疑將是行業(yè)下一個議題。

動脈網(wǎng)（微信號：vcbeat）梳理了42家基因數(shù)據(jù)分析和解讀細分領(lǐng)域相關(guān)企業(yè)，希望能從產(chǎn)業(yè)角度切入，對行業(yè)現(xiàn)狀做出解析。

以初創(chuàng)企業(yè)為主，暫無獨角獸出現(xiàn)

42家企業(yè)中，超過半數(shù)企業(yè)的成立時間在2010年以后。早期成立的企業(yè)，如華大、貝瑞和康以及華因康，其本身業(yè)務(wù)的綜合性就比較強，故嚴格意義上講，這個行業(yè)內(nèi)還沒有獨角獸出現(xiàn)。像賽?；?、華點云以及聚道科技以數(shù)據(jù)服務(wù)為主營業(yè)務(wù)的企業(yè)，甚至是像人和未來這樣以生物技術(shù)和信息技術(shù)學(xué)科交叉為核心優(yōu)勢的初創(chuàng)企業(yè)，成立時間都在2013年前后。2013年開始，基因數(shù)據(jù)服務(wù)相關(guān)企業(yè)開始活躍起來。當(dāng)然，也不排除這一時期整個基因檢測領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)潮帶來的整體基數(shù)的影響。但近年來，像是百邁克，安諾優(yōu)達以測序服務(wù)為核心業(yè)務(wù)的企業(yè)都開始向數(shù)據(jù)領(lǐng)域擴展，似乎也預(yù)示了數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)發(fā)展的大趨勢。

目前，這些企業(yè)融資輪次主要集中在天使輪和A輪，規(guī)模都還比較小。42家企業(yè)中有12家屬于業(yè)務(wù)拓展，其中有7家融資階段在A輪以后。市場內(nèi)的B輪玩家多是通過業(yè)務(wù)拓展進入市場，這些企業(yè)更多代表的是一種市場趨勢，并不能代表市場內(nèi)企業(yè)的成熟度。

產(chǎn)品服務(wù)：“云服務(wù)”是趨勢

從產(chǎn)品分布來看，傳統(tǒng)的生物信息手段依然占據(jù)主流，但基于云的PAAS、SAAS等云平臺正在崛起。無疑，云上的數(shù)據(jù)計算、傳輸和分析將為用戶省去大量的硬件包袱，同時還可將這些環(huán)節(jié)集中在一個場所，為用戶帶來更輕松，更高效的體驗，這樣的云體驗也正在成為數(shù)據(jù)處理的趨勢。

傳統(tǒng)分析應(yīng)用最廣

分析軟件和系統(tǒng)是分析環(huán)節(jié)應(yīng)用層面最廣的產(chǎn)品，是比較傳統(tǒng)的生物信息分析手段。分析軟件的廣度小，操作難度低。相比之下，數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)比較多元化，不同復(fù)雜程度的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)應(yīng)用廣度也不一樣。比較全面的分析系統(tǒng)從IT構(gòu)架和分析算法流程考慮的比較多，而簡單的系統(tǒng)和軟件之間的差別并不太大。這一類產(chǎn)品的企業(yè)分布密度最大，一共有27家，代表性的企業(yè)有貝瑞和康、烈冰科技等等。

新老玩家齊入場，“云服務(wù)”是未來趨勢

傳統(tǒng)IT手段以外，基于云端的計算和分析平臺也在向基因數(shù)據(jù)靠攏。更輕量級的存儲方案，以及更高效性的運算性能，云平臺在數(shù)據(jù)處理中發(fā)揮著積極作用。

PAAS：為基因領(lǐng)域搭建云環(huán)境

與阿里云、百度云、華為云等IAAS(基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)）平臺相比，PAAS平臺更具針對性，可針對某個領(lǐng)域的特點提供更加專業(yè)的服務(wù)。平臺會根據(jù)自身服務(wù)領(lǐng)域搭建一個云環(huán)境，方便細分領(lǐng)域的公司盡快使用。對于細分領(lǐng)域公司來講，基因領(lǐng)域PAAS平臺的出現(xiàn)，省去了自行搭建平臺的環(huán)節(jié)，節(jié)省了大量的時間和成本。

針對基因領(lǐng)域的PAAS平臺在國外起步比較早，代表性企業(yè)有Seven Bridge , DNAnexus， Tute Genomic等等。而近些年，國內(nèi)的生物信息云服務(wù)商開始走向市場。其中一部分是進行業(yè)務(wù)拓展的早期企業(yè)，比如華大和百邁客生物。另一類則是像聚道科技，華點云這樣以云服務(wù)為核心的初創(chuàng)公司。基因組數(shù)據(jù)的產(chǎn)生規(guī)模與測序成本息息相關(guān)，這些企業(yè)成立時間與測序成本下降時間節(jié)點基本吻合。

2013年，原華大生物信息骨干陳晨從中國疾病預(yù)防控制中心傳染病所生物信息室主任的位置上辭職，創(chuàng)辦了專門面向臨床生物信息服務(wù)的華點云。華點云部署在華為云平臺上，積累了500多項生物信息應(yīng)用，針對臨床實驗室缺乏生物信息解決方案的痛點，提供生物信息數(shù)據(jù)分析和報告。

不同與華點云，聚道科技則從數(shù)據(jù)的安全、高效和易用性入手，提高數(shù)據(jù)傳輸效率和軟件運行效率，為想用云計算但不知道如何使用的生物公司提供云計算資源調(diào)度服務(wù)。2014年，一批阿里出身的技術(shù)團隊成立了基因大數(shù)據(jù)計算服務(wù)平臺聚道科技。平臺可提供基因數(shù)據(jù)的傳輸、存儲、分析、計算和應(yīng)用的一體化解決方案，將生物信息云服務(wù)化。同時提供開放的接口，讓用戶能夠方便的來管理和操作數(shù)據(jù)，最后根據(jù)用戶需求生產(chǎn)報告。

另外，通過運用數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)來減少傳輸和存儲的時間及成本，使用分布式調(diào)度和執(zhí)行引擎來加速數(shù)據(jù)分析速度和通量，GeneDock 提供的云服務(wù)不僅可以幫助用戶減免硬件的維護和更新費用，還可以降低數(shù)據(jù)分析的成本門檻。同時，基于這樣的云平臺，使得許多復(fù)雜的，本地不可承受的多樣本分析任務(wù)不再受制于有限的本地數(shù)據(jù)處理能力。

一方面是這些以云服務(wù)為核心的初創(chuàng)企業(yè)崛起，另一方面，產(chǎn)業(yè)鏈中游或者綜合業(yè)務(wù)的企業(yè)也在積極迎接這股云潮流。

2015年4月，憑借豐富的下一代測序數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗，華大基因開發(fā)了基于“云”的解決方案BGI Online，來應(yīng)對海量下一代測序數(shù)據(jù)的分析、存儲和共享的傳統(tǒng)難題。BGI Online擁有強大可靠的基礎(chǔ)設(shè)施和一流的安全性，可為各種類型、大小的機構(gòu)提供數(shù)據(jù)存儲、自動化分析、數(shù)據(jù)傳輸、生物信息方法開發(fā)和共享服務(wù)。該平臺使用了最先進的資源管理系統(tǒng)，以確保資源在運行計算任務(wù)時的精準分配和實時的任務(wù)監(jiān)控，并對可能遇到的錯誤進行及時反饋。

在這樣一個平臺上，用戶可以基于華大基因的開源軟件，創(chuàng)建自己的分析工具。更重要的是，用戶的分析工具還可以與BGI Online平臺的公共分析工具、生物信息分析工具和其他資源相融合，從而建立一整套更符合用戶自身研究需求的分析流程。

2016年2月，BGI Online beta版本在阿里云上線，這也是首個完全部署在阿里云上的大規(guī)模生物信息分析平臺。依托阿里云的彈性存儲和計算優(yōu)勢，BGI Online不但可以滿足基礎(chǔ)科研、農(nóng)作物育種及臨床應(yīng)用等不同應(yīng)用場景和模式對數(shù)據(jù)處理、存儲和傳輸?shù)男枨螅€通過使用一系列先進的數(shù)據(jù)技術(shù)，滿足HIPAA法案等行業(yè)安全條例的要求。

同時，使用內(nèi)資服務(wù)器存儲和分析敏感的基因數(shù)據(jù)也更加符合我國《人類遺傳資源管理辦法》的規(guī)范。簡潔易用的界面和高度安全的特性，使醫(yī)生和研究者們可以把管理數(shù)據(jù)、硬件維護等繁雜的工作交給BGI Online和阿里云，從而更專注于他們要解決的科學(xué)和臨床問題。

這意味著，對于科研院所、醫(yī)療機構(gòu)及中小型基因行業(yè)創(chuàng)業(yè)公司來說，只要擁有基因數(shù)據(jù)，不必自建和維護昂貴而復(fù)雜的計算、存儲平臺，通過BGI Online便可以解碼神秘基因背后的奧秘。這家全球最大的基因組學(xué)研發(fā)機構(gòu)打開了基因行業(yè)這扇神秘大門，讓基因行業(yè)變得“觸手可及”。

當(dāng)然，華大并非是唯一一家進行云業(yè)務(wù)拓展的企業(yè)。2015年7月，百邁客也推出了為科研人員量身定制的生物大數(shù)據(jù)信息分析平臺百邁客云，為用戶提供完整的生物信息分析以及整合利用公共數(shù)據(jù)的解決方案。

除了中游企業(yè)，一些傳統(tǒng)生物信息公司，比如烈冰科技、美吉生物旗下桑格信息也在積極的往云上轉(zhuǎn)移。

另外，像是加速芯片和數(shù)據(jù)壓縮工具等輔助性軟件也在數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)發(fā)揮著輔助作用。這類產(chǎn)品的作用并不是解決什么問題，而是如何將這個問題更好的解決。比如更高效的計算、更快速高質(zhì)量的壓縮等等。目前，涉及輔助性軟件的企業(yè)比較少，基于這類產(chǎn)品的自身屬性，形成專職企業(yè)的可能性不大。

SAAS：數(shù)據(jù)分析的云上APP

另一類則是SAAS（軟件即服務(wù)）平臺，如果說以上的PAAS平臺是為基因組學(xué)搭建了一個云端環(huán)境的話，那么SAAS則是在這個云環(huán)境中提供可應(yīng)用的工具。這就類似于手機上的APP，服務(wù)商將應(yīng)用軟件統(tǒng)一部署在自己的服務(wù)器上，客戶可根據(jù)自己的實際需求，通過互聯(lián)網(wǎng)向服務(wù)商訂購所需的應(yīng)用軟件服務(wù)，按照定購服務(wù)多少和時間向服務(wù)商支付費用，并通過互聯(lián)網(wǎng)獲得服務(wù)。

2015年，基云惠康的云分析服務(wù)正式上線，專注于個人全基因組數(shù)據(jù)分析?；苹菘邓罱ǖ木蛯儆赟AAS服務(wù)，以阿里云為基礎(chǔ)，針對全基因組數(shù)據(jù)，提供更快，更低成本的優(yōu)化服務(wù)。

同樣是在2015年，專注消費級基因的水母基因也在阿里云提供的云基礎(chǔ)上推出健康管理SAAS平臺?；谶@樣一個精準健康管理的SAAS系統(tǒng)，水母基因打造了以基因數(shù)據(jù)為核心的疾病精準預(yù)防系統(tǒng)，為每一位客戶建立私人健康檔案，收集客戶自身健康相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，如病史、生活飲食習(xí)慣、基因數(shù)據(jù)、血壓、血糖等。實現(xiàn)以基因數(shù)據(jù)為指導(dǎo)的疾病預(yù)防，為企業(yè)客戶提升服務(wù)品質(zhì)。

奇云諾德則是把目光放在了基因測序企業(yè)的后臺計算服務(wù)上，為基因檢測企業(yè)提供數(shù)據(jù)存儲、云計算、分析、結(jié)果讀取和報告生成的一條龍服務(wù)。幫助檢測環(huán)節(jié)企業(yè)迅速拿出優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品報告。此外，奇云諾德還開展了訂制和研發(fā)外包服務(wù)，也可以聯(lián)合基因檢測企業(yè)開發(fā)所需產(chǎn)品。

2016年，基于阿里云在批量運算上的優(yōu)勢，以及安諾優(yōu)達自成立以來積累的大量生物樣本和基因數(shù)據(jù)，兩家公司聯(lián)合推出了生物大數(shù)據(jù)分析云平臺“安諾云”。希望實現(xiàn)對高通量基因測序數(shù)據(jù)的快速分析、安全存儲，提供生物大數(shù)據(jù)存儲與管理服務(wù)以及生物、臨床研究數(shù)據(jù)分析一體化服務(wù)，推動我國精準醫(yī)學(xué)的進程。

PAAS平臺帶來了輕量級的基因數(shù)據(jù)的傳輸和存儲，簡化了基因數(shù)據(jù)分析流程；而SAAS平臺又降低了基因數(shù)據(jù)分析門檻，為有生物信息分析需求，但又對技術(shù)了解不深的群體提供了便利。在以前，數(shù)據(jù)傳輸主要通過網(wǎng)絡(luò)和硬盤傳輸來實現(xiàn)，無論是從周期和成本來看，都不是最好的解決方案。而PAAS和SAAS云平臺的出現(xiàn)，再加持云計算這樣的高并行工具，這就相當(dāng)于將數(shù)據(jù)的存儲、傳輸、分析以及計算都集中到了云端，掙脫了本地處理的枷鎖，使得整個數(shù)據(jù)處理過程都流暢輕快了許多。

有趣的是，無論是PAAS平臺還是SAAS平臺，絕大多數(shù)企業(yè)都選擇了與阿里云合作，作為自身平臺搭建的云基礎(chǔ)。比如華大、聚道，以及基云惠康、安諾云等等。目前，市場上的云玩家一共18位，其中PAAS平臺10家，SAAS平臺8家。

解讀環(huán)節(jié)是高原地帶

傳統(tǒng)生物信息占據(jù)半壁江山，云平臺也正在蔓延，相比之下，解讀環(huán)節(jié)則略顯冷清。解讀環(huán)節(jié)可以說是瓶頸中的瓶頸，由于大部分疾病都是多基因遺傳病，由多個基因共同控制，不同的基因突變，不同的突變位點，不同的突變類型，這些因素都會影響到疾病的最終表型。

另外，基因組包含的信息很多，而真正為人們真正所了解的大約只占總體的2%，很多基因的功能尚不明確。再加之基因與疾病的對應(yīng)關(guān)系還沒有建立起來，解讀過程中有太多的不確定性，更多需要人工做判斷。即使有鹍遠基因這樣的夢之隊，也難以解決行業(yè)層面上的問題。無論是科研還是臨床上，數(shù)據(jù)的解讀環(huán)節(jié)都存在極大的局限性和挑戰(zhàn)性。

賽?；颉Ⅺd遠基因、基云惠康幾家企業(yè)提出將服務(wù)產(chǎn)品化，提供從測序到解讀的一站式服務(wù)，希望利用自己在解讀環(huán)節(jié)的優(yōu)勢，將基因數(shù)據(jù)解讀低門檻化。采取同樣策略的還有奇云諾德和安諾優(yōu)達的安諾云項目，但兩家公司更多傾向于測序環(huán)節(jié)后的所有服務(wù)，通過將測序與數(shù)據(jù)分析解讀環(huán)節(jié)明確分工，降低基因檢測行業(yè)門檻，同時更深度的挖掘基因數(shù)據(jù)背后的價值。

目前，這個環(huán)節(jié)涉獵企業(yè)非常少，可以說是高原地帶。如果把解讀服務(wù)和半自動化解讀工具，甚至文本挖掘都算進來，一共不足10家。其中提供半自動換解讀工具的，僅有兩家。

解讀環(huán)節(jié)的人力解放，數(shù)據(jù)庫是基礎(chǔ)

接著上文講，由于疾病復(fù)雜性和人類對基因與疾病關(guān)系的認識還在一個較淺的層面，數(shù)據(jù)解讀環(huán)節(jié)受制于人力因素。其實半自動化數(shù)據(jù)解讀并不難實現(xiàn)，因為專家共識指南確實有一部分是可以讓機器看懂并自動判分的。這背后存在的矛盾點就是是否存在一個行業(yè)標準且真正有用的數(shù)據(jù)庫。目前的公共疾病數(shù)據(jù)庫錄入信息標準各異、所包含的數(shù)據(jù)大多都是基于歐美人種的研究，并不能完全適用于特定人種，而且缺乏基因組學(xué)數(shù)據(jù)與表型數(shù)據(jù)的深度整合。

目前，所有基因檢測環(huán)節(jié)企業(yè)都在做一件事情——數(shù)據(jù)收集。公司通過收集、整合公共或者私有信息，經(jīng)過人工檢閱后匯總為數(shù)據(jù)庫或知識庫，很大程度上是希望通過形成足夠大規(guī)模的普通人數(shù)據(jù)庫，矯正目前數(shù)據(jù)解讀可能存在的一系列偏差。這是很有價值的基礎(chǔ)工作，但凡在基因組學(xué)領(lǐng)域發(fā)展迅速的國家，很早之前就開始了這樣的基礎(chǔ)建設(shè)工作，比如英國和美國。

2015年8月貝瑞和康正式啟動“神州基因組數(shù)據(jù)云”項目，該項目由貝瑞和康和阿里云共同參與建設(shè)，旨在打造以海量中國人群基因組數(shù)據(jù)為核心的數(shù)據(jù)云，實現(xiàn)對個人基因組數(shù)據(jù)的精準解讀。2016年9月，貝瑞和康對外公布了“神州基因數(shù)據(jù)云”項目階段性重要成果，完成世界首個中國人群基因組數(shù)據(jù)庫建設(shè)，填補了國際基因數(shù)據(jù)庫中缺少中國人群特有基因組數(shù)據(jù)信息的空白。

2016年9月，華大深圳國家基因庫正式開業(yè)，這是我國唯一一個獲批籌建的國家基因庫?；驇斓臄?shù)據(jù)庫、樣本庫、活體庫，以及規(guī)劃數(shù)據(jù)能力均超越國際三大基因數(shù)據(jù)中心，綜合能力位居世界第一，填補了我國長期缺少國家級基因數(shù)據(jù)中心的空白。

此外，還有多家中游檢測企業(yè)正在籌備基因庫的相關(guān)籌建工作。2015年7月，海普洛斯聯(lián)合深圳市人民醫(yī)院發(fā)起并推出了一項 “萬人癌癥基因測序計劃”。據(jù)悉，已有 30 多家全國頂級的醫(yī)院或科室加盟 “萬人癌癥基因測序計劃”，并且已經(jīng)完成了將近 5000 例腫瘤患者或高危人群的基因檢測。

2016年7月，由暨南大學(xué)主導(dǎo)，未來組參與完成的第一個亞洲人參考基因組“華夏一號”在線發(fā)表于Nature Communications雜志。該研究以暨南大學(xué)為主導(dǎo)，由南加州大學(xué)、華盛頓大學(xué)、俄亥俄州立大學(xué)、美國國立衛(wèi)生研究院生物技術(shù)信息中心、武漢生物技術(shù)研究院、未來組、哥倫比亞大學(xué)、貝勒醫(yī)學(xué)院、冷泉港實驗室等多家科研單位共同合作完成。“華夏一號”的發(fā)布，表明國內(nèi)科研團隊在第三代測序領(lǐng)域已經(jīng)進入世界前沿，并填補了中國人群的疾病研究缺少精細參考基因組的不足。

隨著基因測序成為國家健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的主要內(nèi)容之一，“華夏一號”將成為推進臨床和科研大數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要基礎(chǔ)性工作，大力推動中國的遺傳疾病研究與診斷的發(fā)展。

其實目前幾乎所有的中游測序企業(yè)都在進行基因組學(xué)數(shù)據(jù)的收集工作，但對于公司來說，要形成規(guī)模足夠大的基因數(shù)據(jù)庫，則還需要時間的醞釀。另外，數(shù)據(jù)規(guī)模達到一定量級后，企業(yè)是否會共享，直接影響到數(shù)據(jù)庫是否廣泛使用，這也許還需要政府層面的布局。

結(jié)語：數(shù)據(jù)庫是基礎(chǔ)，云端分析成為趨勢

宏觀層面來講，大多數(shù)企業(yè)都還是A輪或者A輪以前的初創(chuàng)公司，可以說市場還屬于醞釀階段。而像其明生物、百邁客、安諾優(yōu)達這些比較成熟的企業(yè)先后進入市場，似乎也代表著行業(yè)趨勢（尤其是云平臺）。

從產(chǎn)品分布來看，基于分析軟件和分析系統(tǒng)的傳統(tǒng)分析手段的企業(yè)比較多，但面對如今激增的數(shù)據(jù)規(guī)模，這些手段很難實現(xiàn)絕對意義上的突破性。而PAAS、SAAS等云技術(shù)手段，通過將數(shù)據(jù)分析流程轉(zhuǎn)移到云上，很大程度減輕數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)的負重（無論是硬件上的實質(zhì)負重，還是處理速度上的心理負重）。

但這些產(chǎn)品大部分都是聚焦在數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)，由于人類大多數(shù)疾病是多個基因的共同作用結(jié)果，涉及到多個基因的變量表達。這些數(shù)據(jù)的解讀必須要考慮到多個基因多個變量因素，因此這個環(huán)節(jié)背后必須要有一個強大可用的數(shù)據(jù)庫支持。在此基礎(chǔ)上，再利用技術(shù)手段，尋求可自動化，可替代人工的渠道，以節(jié)省時間和成本，也許不失為一種可行方案。

在國家發(fā)展改革委正式印發(fā)《“十三五”生物產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》中，基因檢測、細胞治療、免疫治療、基因編輯、產(chǎn)前篩查等多個熱門概念被“點名”。《規(guī)劃》在發(fā)展目標中提到，要實現(xiàn)基因檢測能力（含孕前、產(chǎn)前、新生兒）覆蓋出生人口 50% 以上。借著產(chǎn)前檢測的東風(fēng)，基因檢測概念將被更廣泛為的人群認識和接受，再加之成本控制上的持續(xù)突破，未來或許還有望實現(xiàn)人人普及。而如論是無創(chuàng)產(chǎn)前還是腫瘤檢測，還是全基因組檢測，數(shù)據(jù)分析和解讀都將伴隨整個過程，測序的普及勢必將帶動數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)的發(fā)展。面對步步逼近的數(shù)據(jù)洪流，一場數(shù)據(jù)大戰(zhàn)即將打響。

作者周夢亞，微信rencontre_my，添加時請注明：姓名-公司-職位。