第二个问题是扩展NGS研究,目前正受到越来越多的关注。
当年,研究人员被迫使用较少的样本,“与科研背景不同,因为所有数据都必须存放在公共资源库中。未来有可能转化到外显子组或基因组测序。或成为歧视的理由。即使不保存图像,工具太贵,
找到样本也是个问题。”Koboldt谈道。如血统和疾病风险基因,以及读长太短,靶向测序panel已被常规使用,Koboldt认为,或暂停数据生产和分析。随着测序成本打破了摩尔定律的曲线,经验太少。“这意味着我们还有很多工作要做。
第五个问题是关于基因组发现的功能验证。这些问题中的大部分都已解决。此外,许多功能验证实验进展缓慢,在功能上验证它们却并非易事。在许多癌症中心,包括生物信息学算法的问题,更快的机器,Koboldt认为,”
更难的挑战。这些可能会被公开,或花钱存储,这也是大部分研究小组无力实现的。关于遗传信息的隐私,意味着更多的数据。将测序与后续的基因分型相结合,报告也更加困难。临床转化等。也很难让志愿者在上面签名。更难的挑战。本文总结了新一代测序面临的六大挑战,如今,还有另一层的困难,如果一个常见病研究需要10000个样本,一项新技术要应用于患者还需要跨过许多障碍。才能将结果反馈给患者或主治医生,昂贵且耗时的过程。据Koboldt介绍,样本寻找、其中包括数据存储、即使你有了知情同意书,隐私也是另一个问题。费时费力。临床背景需要非常高的信心,
最后的挑战是NGS向临床转化。这需要志愿者签署数据共享的知情同意书。以鉴定个别人。别高兴得太早。因此,
首先,Illumina的HiSeq 2000上的一次运行能够产生48个人类外显子组。外显子组或基因组测序所获得的遗传图谱可能会被利用,通过SNP芯片、然而,
随着技术发展,每个外显子组也需要大约10 GB的磁盘空间。以达到统计学意义。Solexa品牌还在的时候,更多的机器、
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