這個主要還是取決于整個行業生物信息分析的能力水平，目前云計算、超級計算機、樣本量都能夠支持基因組數據的整合。而且國內生信的水平，包括團隊的規模，都在一步一步提高，這個大家應該是有目共睹的，相信很快就能迎來這樣的大時代。

個人認為，目前已逐步在進行基因組數據的整合。從計算能力這一方面來說，已經有專門的硬件用于加快基因組數據分析的速度。在過去的十年間，人類基因組的排序成本已經下降了100,000倍，分析時間從13年降到了三天以內。在研究領域已經有測序中心在分析并存儲數據，各中心的數據分別取自少量的病人樣本。我們面臨的真正挑戰是在不同檔案間合并這些數據集，并交叉引用病人的病歷、臨床治療及效果。在過去的幾年里，私營企業開始介入，并為大眾提供基因組分析服務。比如Illumina、Seven Bridges Genomics、Complete Genomics以及其他一些組織，它們使研究人員和私人團體有條件去針對四張圖標記映射全基因組序列。Illumina近期發布了HiSeq X Ten，承諾可以用不到1000美元的成本完成基因組測序，這是一個盼望已久的目標。Illumina已經正式推出了一個名為BaseSpace的云計算和存儲平臺，它能讓科學家們對存儲在Amazon Web Services上的數據進行排序、分析和協作。大家也可以使用其API和SDK開發生物信息應用。另一方面，Seven Bridges Genomics在人類基因組排序和分析中綜合應用了云計算和NoSQL數據的技術，比如EC2、S3和MongoDB。為了降低數據存儲成本，他們還采用了Glacier。Seven Bridges PaaS提供了一個設置數據通道的界面，這些通道可以基于預定義的模型，也可以根據當前任務進行調整。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的需要多久才能迎来整合基因组数据的阶段？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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