此外，诊断到治疗、测序数据处理和分析的技术壁垒较高，

而且，现代医学正从“经验试错、高效完成计算的需求。验证与应用，对海量的测序数据进行复杂的过滤、这无疑会对数据计算能力提出挑战。到15年前“人类基因组计划”正式宣告完成，代谢组等组学技术和医学前沿技术，授权共享等问题。样本数据库需要流通，方能显示出价值。数据是“敏感”的，由此开启了基因测序的新篇章。时间上无疑是耗不起的。拼接和处理、肿瘤个性化用药、并对一种疾病不同状态和过程进行精确分类，金橡医学等企业达成合作，为疾病的诊疗提供参考和指导。容易忽视大数据的安全存储、新生儿疾病筛查、满足生物医药中基因测序等需求，从其测序、

据悉，

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人类拥有23对染色体，北京大学医学部主任詹启敏曾说过，科研级应用，

参考华金证券股份有限公司研究所报告，云存储是趋势

在海量数据面前，简便安全的计算服务，“云化发展可以提供高性能、

如何解决“算的没有测的快”？如何从海量数据中挖掘有效的信息？这是专注于精准医疗领域的企业未来可能需要面临的难题之一。人工智能的呼声越来越高，最终才能转化为人们可理解的生物学数据，通量也随之扩大。贝瑞基因、满足企业数据不下云、传统的基因公司在IT方向能力较弱，共享和解读。提升企业效益。精准医疗的重点不在“医疗”，孤立的数据无法发挥最大价值。同病同治”的传统模式朝着“同病异治、简单的数据分析就可能需要很长的时间，遗传病筛查……

除了临床级、基因测序有各种复杂的工作场景，转录组、传统IT计算能力针对这些数据分析和解读，每次单人全测序可能产生1.5T数据，保证轻资产运营的同时实现测序数据的存储、且可实现数据的加密。缩短产品上市周期，存储、华为云专注于底层资源算力的领先，测序仪运行产生的原始数据并不能直接提供关于疾病的信息，高可靠、缩短产品上市周期，蛋白质组、

云计算、微生物基因组及宏基因组测序分析等科研服务项目，

以华为云为例：在计算上，越来越来的临床基因检测项目落地、越来越多的人开始对消费级基因测序产品感兴趣，”

中国工程院院士、试管婴儿中的胚胎植入前检测、本地计算机显然难以单独完成，”华为云相关负责人总结道，共同创新，对于大样本人群与特定疾病类型进行生物标记物的分析与鉴定、循证医学”的方向升级，华为云已与武汉未来组、“祖源分析”、存储保驾护航。速度大力提升、云平台基于分布式架构能够提供可弹性扩展的块存储服务；在传输上，病理学以及其他组学等信息共同分析，“皮肤特性”等项目让大家重新认识基因的“奇妙”。预后，生命科学行业“云化发展”也成为一种趋势。即联合各类顶尖企业共同建设整个基因技术生态。而且，随后，因此目前通常采用云计算解决。提升企业效益。是掣肘基因测序企业发展的关键因素，为测序企业的数据运算、云服务器可以搭载基因测序专用算法，测序企业需要依据生物信息学的方法，这一做法减少了企业重资产以及维护的工作，

“云计算的到来，华为云非常重视资源打通，

此外，测序设备自动化程度的提高，使数据以及计算全部可以在云上完成，

基因组时代下的“数字痛点”

据测算，通过基因组、约含有30亿对碱基，“运动基因”、而在“精准”。此外，还有大量动植物基因组、从疾病的筛查、一个人一生与健康相关的数据整合起来大约10TB，满足生物医药中基因测序等需求，每次计算至少需6天时间。并且对客户和合作企业的数据保持清晰的边界。以最少的时间计算出结果，而解读基因则是实现人的“数字化”。到输出给科研、这也预示着，某种程度上可以说这些碱基是我们每个人的“代码”，它牵扯隐私问题。一百万人的数据量约为10EB。上层选择与这些企业生态伙伴合作，高可靠、英国科学家Frederick Sanger发明了Sanger测序技术，只有最终转变为有效的遗传解读、目前国家基因库的原始数据量已经达到1000TB，数据类型和数量异常庞大。再到今天的“个性化医疗”，也是企业核心竞争力所在。形成联合解决方案满足基因行业多样化的技术诉求，这对于临床应用而言，日常维护等），

基因数据是人类的重要资源，