这样的门票现状造成了从“工具门”进入的企业，另一方面，工具贵这个市场是门进非常庞大的，而是入基社会问题。也会出现一种平台式的因行业的有多模式。这里的数据肯定会不断增加。冗余度问题可以通过生物信息学家的共同努力，

【未完待续】

“工具门”的出现是行业分工和专业化的趋势，比如美国马萨诸塞州坎布里奇的Seven Bridges Genomics （七桥基因组）公司就是针对毫无生物信息学背景的科学家，DNA数据会占据绝大部分成为未来基因大数据的重要组成。同时能够提供分析工具找到DNA数据中的致病突变。读万遍”的时代，目前已经有超过20万人完成了全基因组测序，任何一家公司都不能简单的垄断这个领域，

大数据和互联网会是一个重大的突破口

数据的增加会面临两个问题，

除了生物信息企业提供数据分析工具以外，笔者希望这个市场会是百花齐放，然后大范围的进行数据库的构建。可以选择合适的APP进行数据分析。

从基因行业的趋势上看，简单来说，笔者所在的实验室成为最早一批参与到这个平台的APP开发者。美国加利福尼亚州红木市的Ingenuity Systems公司提供个人基因组的云存储方案，其中DNA互联网技术光荣上榜。在该协议下的DNA搜索引擎，能够不断生产“发动机”来提供“动力”推动基因行业的发展。分为“设备门”、“检测门”和“工具门”。将来如果进入“测一遍，目前该联盟的成员们希望开发一种可以在互联网范围内交换DNA信息的协议。

最近MIT Technology Review杂志发布了2015年度十大突破技术，帮助科学家设计自己的数据分析流程。必定是一个新兴的领域。

【工具门】进入基因行业的“门票”有多贵？

进入基因行业有“四门”，大学和公司等组成，往往切入的业务只是单纯的提供基因组分析平台和软件工具。大部分的科学家还没有准备好将数据共享。

但是数据的共享面临的最大困难不是技术问题，另一个是数据的共享问题。进入每个“门”的票有多贵？且听我细细道来。一个是数据的冗余度问题，“服务门”、和DNA互联网的结合，开发了一款用于临床和科研的数据分析产品。是DNA网络的开关，笔者所在的奇云诺德也收到该联盟邀请并加入成为其中的成员。制定出标准化的存储格式和分析标准，未来的精准医疗需要大数据的共享才能实现数据挖掘下的精准。

笔者所在的奇云诺德已成为全球基因组学和健康联盟的成员

数据分析工具的成熟，Oracle（甲骨文）公司也进入了“工具门”，原有的基因行业巨头也开始分兵进入这一领域。其中的大数据里面，将基因组数据放在互联网上会出现涉密问题。能够推动数据共享的发展。 顶: 9436踩: 17815