基因测序发展趋势是什么样子？

大v

作者：知乎
在疾病预防或者临床应用上，这种趋势怎么样？现在市场上越来越多与基因测序有关的产品出现，产前的产品已经进入临床，肿瘤方面的产品在测序公司也有很多，基因测序的应用会走向哪个方向？测序市场又会走向哪个方向？
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原文地址：https://www.zhihu.com/question/28510730

检验之星

结合本人的专栏文章，分析一下基因芯片和基因测序。

作为基因表达分析技术之一的基因芯片技术在国内越来越受到关注。针对基因芯片技术的发展趋势和基因芯片行业的投资,本人结合其技术前景和市场应用走势,作出以下判断:
❖基因芯片技术在学术研究领域的应用将会在10－15年被下一代基因测序技术（NGS）取代
❖基因芯片技术在临床诊断领域将稳步发展,本人对其在中国未来发展空间持中性态度

基因表达主流分析技术

❖PCR（聚合酶链反应）－金标准
❖SSCP（单链构象多态性）
❖DNA Sequencing（DNA测序）
❖Microarray（基因芯片）
❖Next Generation Sequencing （下一代测序）

基因芯片发展历程[1]
1979，美国布兰迪斯大学Gergen引入microarray（阵列）概念。
1986，美国华盛顿大学米勒应用微孔板技术分析单核苷酸。
1991，美国Affymetrix创始人合成首张寡核苷酸基因芯片。1996，美国研发出高密度基因阵列。
1994，斯坦福大学制作了第一个以玻片为载体的cDNA芯片，并于1997年以此技术实现了酵母全基因分析。
2001，美国安捷伦收购了基于喷墨打印技术和寡核苷酸合成化学的基因芯片制作方法。同年，基因表达协会发布基于芯片数据收集的迈阿密标准。
2004，美罗氏发布了Amplichip CYP450，首张FDA认证的用于临床诊断的基因芯片
2005，美国Illunima公司发布BeadChip，进军基因芯片行业。
2014，美国Affymetrix公司的芯片CytoScan DX获得美国FDA批准，用于染色体异常的先天性疾病检测。2016年，该公司被Thermo fisher 以13亿美元收购。

基因芯片应用领域和方法学
应用领域
❖基础研究：学术 （主要用于对比实验，因学术研究对量化，全基因分析及可靠性的需求，该技术在学术不属于金标准）
❖药物研发：精准医疗；免疫药物；（因药理的复杂性，此应用还处于非常初级的阶段）
❖临床诊断：遗传病相关基因定位；感染性疾病的诊断；肿瘤疾病的诊断；（相对应用最有前景的领域）
方法学
❖有监督分析（Supervised Analysis）：根据基因图谱数据库，在测试芯片上排列已知对照样本，与测试样本对比分类。这是目前基因芯片技术最广泛的应用。
❖无监督分析（Unsupervised Analysis）:疾病分类未知，将测试样本在芯片上进行基因表达分析，根据表达结果进行人为分类。该应用目前还以pcr技术为主。

有监督基因芯片检测原理 [2]

❖原理与酶免ELISA类似：样品制备（核酸分离与复制）－核酸标记－杂交－洗片－图像处理
❖定性（或半定量分析）
❖灵敏度与特异性是基因芯片技术中最核心的问题之一



基因芯片制造技术简析 [3]

基因芯片根据制备技术不同，可以分为两大类：cDNA芯片和寡核苷酸芯片（Oligo）



cDNA 芯片


寡核苷酸芯片（Oligo）
cDNA芯片特点：
以玻片为载体，cDNA为探针；
成本低廉；
相对oligo有定量优势；
实验程序复杂；
可重复性差；

Oligo芯片特点：
以硅片为载体；
稳定，质量可控；
实验程序可标准化；
工业化程度高；

Oligo芯片是基因芯片制造技术的趋势。

基因芯片VS下一代基因测序（RNA-sq）[4]



基因芯片研究的热度 [5]

从核心期刊发表的论文数据来看，全球基因芯片在2010年达到顶峰，美国为领导者，中国紧跟美国的步伐。从近期基因芯片研究的热度来看，呈逐年下降趋势。
详细数据请参照‘火石创造’的咨询报告‘120页报告深度解密基因芯片’。

国际学术界人士对基因芯片VS基因测序（RNA-sq）看法

’The only wasted microarray data are those that are of poor
quality or where there is insufficient data (MIAME or clinical annotation) to
allow their appropriate use. There are certainly plenty of worthless microarray
data sets out there but these were poor before the advent of RNAseq.’
Prof.Robert Clarke, Georgetown university，2014
’Many people do profiling to get an idea which known genes and pathways might be
involved in a biological response (to a treatment, to a disease, to a cell development...).
Microarrays are perfectly fine here. ‘
Prof.Jochen,Justus-Liebig-Universität Gießen，2014
‘We have switched completely to RNA-Seq. It provides quantitative
and comprehensive expression data.’
Michael Iadorala, National Institutes of Health，2014

‘For all the results generating from each steps in the procedure of microarrays
technique, the possible standarderror of the means ranged from 5-10%. When you multiple these 5-10% 3 to 4 times (steps), the final possible standard error of the means will be completely unreliable. ‘
Pro. MH Zhou, University of HongKong， 2014
‘I would choose next generation sequencing for my next expression profiling study.
The cost is dropping fast and its unbiased nature are indeed preferable over microarrays’.
Prof. Oliver, Stanford University， 2014
学术界对基因芯片的未来持不乐观态度。但是，这些学术人士是从基因研究的量化和准确性的需求而做出的判断。那么多对于量化需求更低一级的医学检测应用，前景又如何呢？

基因芯片的市场前景[6]


近几年，基因芯片的主要市场还是在学术研究领域，临床诊断所占比例不足一半。
业内市场人士观点：基因芯片市场将会处于稳定或稍微下降的趋势；
“I think the overall market is probably declining a little bit, but arrays
aren’t going away like people thought,” says Yong Yi, associate director of
marketing for genomics at Agilent Technologies，2013。
2015年，BCC research 市场研究报告显示，2014全球基因芯片市场为39亿美元，2015年为47亿美元，预计2020年达到180亿美元，复合增长率为30%。
个人观点：根据基因芯片巨头Illumina和Affymetrix的市场表现，该市场预测过于乐观（见下一段）。

全球基因芯片领军者业绩状况

❖Illumina 2016、2015、2014、2013 年基因芯 片业务占比分别为 16%、14%、19%和 27%,对应的营收金额分别是 3.8、3.1、3.5和 3.8 亿美元。其基因测序方向的业务（并非基因芯片业务）是占比例最大和增长最快的。
❖Affymetrix 主营基因芯片业务， 2015、2014、2013 年对应的营收分别为
3.1、2.9 以及 2.9 亿美金。
由此可见，基因芯片业务并没有BCC预测报告的那样呈现快速增长的趋势，基本处于维持现状的水平。

基因芯片技术面临的挑战

需要自身技术提高的关键点：
❖1. 提高基因芯片的特异性;
❖2. 简化样品制备和标记操作;
❖3. 增加信号检测的灵敏度;
❖4. 高度集成化样品制备、基因扩增、核酸标记及检测仪器的研制和开发。
来自基因测序技术的压力：
❖1. 基因测序技术价格几乎每六个月降价一半；
❖2. 基因测序相关操作和数据分析标准化进展很快，为以后大通量分析奠定基础；
❖3. 更广泛的全基因表达应用；
基因芯片的发展趋势：会不会被下一代基因测序（NGS）取代？

❖在学术研究领域，尤其以下分支，NGS因全基因测序，特异性灵敏性高和快速走低的价格会在10-15年取代基因芯片技术
染色质免疫沉淀（Chromatin immunoprecipitation）
基因表达（Gene Expression）
细胞遗传学（Cytogenetics）
❖但在以下应用领域，基因芯片技术10－15年因简单操作，标准化，通量大和暂时的价格优势而无法被取代（就像分子诊断暂时无法取代elisa一样）
基因分型（Genotyping）
临床诊断（Diagnostics）

总结：基因芯片技术经过二十多年的发展，目前处于相对稳定的发展期。其近十年的市场前景不会再进入爆发期（其主要的应用领域基因诊断市场全球增速仅10%左右），也不会萎缩（下一代基因检测技术还暂时无法在诊断领域取代）。对于是否值得投资的个案还要看该基因芯片公司的技术和应用的细分市场容量。

投资基因芯片公司个案DD（尽调）技术要点

❖灵敏度
❖特异性
❖检测周期
❖价格
❖可操作性
❖产品可拓展性


参考资料
[1] A REVIEW ON DNA MICROARRAY TECHNOLOGY,A Singh， N Kumar, International Journal of Current Research & Review, 2013
[2] DNA Microarrays I, UIUC lecture, Nanohub.org
[3] Microarray Overview, Genome Resource Facility, www.grf.lshtm.ac.uk
[4] "Multistranded, Alternative, and Helical Transitional DNA and RNA Microarrays: The Next Generation". http://www.americanlaboratory.com. Retrieved 2017-7-26.
[5] 120页报告深度解密基因芯片, 火石创造，Retrieved 2017-7-26.
[6] 'Global Array Instruments Market to Research US$1.12 billion in 2020', Transparency Market Research. Retrieved 2017-7-26.
更多参考资料请参见 DNA microarray in wikipedia.

卡卡

没有人回答“趋势”。那我来抛砖引玉，说说我的思考：
申明：
利益相关：是。
转载要求：未经授权不允许转载，尤其不允许修修改改后用于商业目的。
另外，这个问题和（个人基因组测序降到 500 元以内后基因组学将有哪些大的改变？ - 生物信息学）其实没有本质区别，建议有兴趣的童鞋两边都看看，或者把这两个问题合并了。
2015.5.8——以下是絮絮叨叨的分界线——
先说个题外话。
1998年的时候，我正在上初中，家买了一台电脑，这是一台586电脑，要近一万元（价格记得很清楚，巨款来的）。牌子也记得很清楚，红壹佰（放在今天的话，妥妥滴华强北品牌），你问为什么价格和牌子都还记得这么清楚呢？因为同时期邻桌的富二代小伙伴家里也买电脑了，IBM的，还配上打印机，花了2w4——这个价格在当时的上海可以买断一套单位分配的公房。
在我家，这台电脑地位超然，大多数时候披着个盖头放在那里谁也不准动——谁想到十几年后，电脑不仅可以装在裤兜里，而且一年得换好几个，而且吃喝玩乐上班上学都离不开它呢？
书归正传，无论是价格、实用性、还是在老百姓中的普及度，现在的基因组测序所处的位置，或许就是当年的586。而在98年至今，一波又一波的计算机、信息化、互联网热潮，终于彻底地改变了人们的生活方式，也改变了科学研究、工业生产、国家经济，甚至把商业模式彻底颠覆又颠覆了好几个轮回。
这一切也都会发生在和生物行业相关的方方面面，并且由于其与人类自身的健康、生殖密不可分的特殊性，它造成的冲击层面只会更多、更广泛、更颠覆。
——以下是跳到结论的分界线——
1.      临床检测，从只有极少部分人群适用的遗传病检测逐渐普及为常规检测（甚至出生时的健康档案）的一部分。
2.      健康人群，从只有少部分有钱有知识的高端人士专享普及到城市中产阶级健康管理的一部分。
3.      商业模式，从卖检测服务转化为极具互联网思维（不是简单的挂在网上哦，而是免费+收费+合作）的商业形式。
4.      伦理争议与政策风险并存。
5.      市场格局剧变。
6.      带动科研、新药研发、临床治疗手段的突破。
——以下是广告的分界线——
先写结论，求赞求关注求收藏，我打算开一个专栏写写在基因检测行业的见闻和思考，但是级别不够。所以……

2015.5.10——这是自己挖的坑，含着泪也要填完的分界线——
——临床检测方面——
其实，基因检测应用于临床已有多年，只是非常局限。
过去，医生诊断遗传病的流程是这样的：这孩子看上去不对劲——唔，脸部特征xxx，发育落后，肝脾肿大，呕吐昏迷，唔，怀疑代谢病，唔，做一系列血液尿液影像学检查，排除疾病a，疾病b，疾病c，疾病d后，高度怀疑疾病e——做基因检测验证——阴性结果？再从头排查——几个月甚至一两年才能确诊。
趋势是（其实已经开始了），医生诊断遗传病的流程是这样的：这孩子看上去不对劲——唔，做基因检测，一次性检测遗传病疾病a-z所有相关所有基因——检测结果发现可以导致疾病e的基因突变——孩子的临床指标也符合疾病e的特点——确诊，费时十几天甚至几天。
不仅仅是比较罕见的遗传病，甚至是糖尿病、高血脂、心律失常、癌症等“常见病”的诊断也会发生变化。现在，很多遗传性单基因糖尿病被误诊为I型或II型糖尿病，导致患者并没有获得最合适的治疗方案。未来的基因检测的广泛应用，使医生先进行基因检测，排除单基因糖尿病后，再结合餐后血糖、糖化蛋白等指标进行诊断用药。其他疾病的诊断也是类似。
这是对于临床思维的颠覆，是对医疗的颠覆，也是千亿级的市场。
——健康检测方面——
健康检测和临床检测，技术上没有区别，区别只是在于一个是预防性质，一个是诊断目的。
那么如何衡量一项针对健康检测是否值得做？其实是一个天平秤。
天平左边是检测费用。右边是潜在受益，也就是发病风险x发病代价x健康理念系数。
如果右边大于左边，那么显然是值得去进行这项检测的。
一项一万元的心源性猝死基因检测。对于普通人，可能认为不值得，因为发病率低。但是对于年入百万，工作压力大，经常熬夜的金领人士（发病风险高），或者身家千万级的富豪（发病代价高），那显然是值得的。因为即使50-60/10万的发病风险，右边的代价显然远高于左边付出的检测费用。
这是现状。
趋势是什么？趋势是，左边的检测费用不断降低。同时一次检测所能覆盖到的疾病大大提高（右边的累计发病率提高，累计发病代价提高），而且随着越来越多人知道基因检测，健康理念系数也大大提高。
左右两边天平的倾斜，不言而喻。
这是基因检测未来能够普及到大众的根本原因。
这是一个万亿级的市场。


2015.5.17过来撒点土——商业模式方面——
筛查走政府项目，不赘述。
临床诊断走学术推广，不赘述。
个体化用药与药厂合作，尤其是儿童用药、肿瘤个体化治疗方面，不赘述。
针对大众的最有意思，我来细说:
不考虑政策风险，很快会出现免费或者几乎免费的基因检测（几十万个位点的芯片，或者全基因组测序），然后每提供某一方面的结果收取少量费用，由消费者或合作方承担——
宝宝出生时，看看有没有遗传病，或者预测一下宝宝未来的相貌脾性，几百块，家长和政府买单；
宝宝喝奶粉腹泻？看看是否存在乳糖不耐受，需要换水解奶粉？几十块，奶粉厂买单。
生病了该选什么药？几块，药厂买单。
长大会有什么疾病风险？几百块。保险公司买单。
应聘销售员老板想看看你酒量？几块钱，老板买单。
到年纪了该找对象？基因配对，帮你找到另一半。婚恋网站甚至爸妈都愿意买单的。
……
我不是开玩笑，真的有这样的服务可以延伸的。看下图：



（图片来自：知因网站活动链接落入凡间的月老红绳——基因配对活动，貌似帮精皮士做广告了。精皮士老板你看过来！！给我广告费啊！！！）
参考23andme，目前已经能提供的此类结果至少有200+以上，覆盖方方面面。但是作为疾病诊断或者健康预测的精度是不够的。所以要真正实现基因测序能在疾病诊断、健康管理、还有我说得趣味应用方方面面实现整合，最终还是要靠全基因组（至少是全外显子测序）测序，而不是简单查SNP即可。
只要有这个人的基因组数据，那么这服务就能无限延伸。长远看来，效益远高于前期付出的检测成本。当然，短期来看，这个前期投入还是很大的，所以要么有足够的资金和互联网经验（国外最成功的23andme是谷歌撑腰的，貌似水果公司也要搞基因数据服务了，国内嘛，目前还没有这样量级的公司进入这个领域，或者采用这样的模式在运营。）
另外就是看谁有这个技术突破，能把全基因组测序成本降到500元以下了。
另外这些数据反过来又非常有助于提升对疾病、医疗的认知，再回过头又可以进一步为用户提供分析，可以说是形成无限循环。

——伦理争议方面——
——政策风险方面——
——给业内的一点鸡血——
——给准备踏入行业的一点建议——

感恩由您

测序的硬件会朝两个极端发展：1，越来越高通量，越来越大，类似计算机发展成“深蓝”，“银河X号”一类的超级计算机；2，越来越小型化，越来越傻瓜化，类似计算机发展成个人电脑PC。
测序的实际应用会更加贴近医学临床，当某种疾病的基因诊断（不是基因预测）发展成熟了，会写进临床指南，医生在开单检查时直接会做基因诊断。大部分的基因诊断是由测序完成的。最终进化到无人医疗阶段后，测序技术会和传统诊断技术一起融合进无人门诊中。

继续前进

我觉得要好好讨论这个话题得细分具体应用，以下是我个人的一些推断：

• 基因组测序 这块未来应该会以第三代测序等长读长测序方法垄断。长读长可以大大降低基因组拼接的难度。无论是微生物组，还是复杂基因组(多倍体、多重复区)，三代已优势尽显。
  
• 表观遗传测序 这块得细分，DNA甲基化，三代方法可以直接测得修饰碱基，因此有优势。转录因子大部分为窄峰，二代比较适合。而RNA Poly II以及组蛋白修饰，大多为宽峰，三代应该没问题。
  
• 小RNA测序 二代绝对优势项目。长读长没有任何用。
  
• 靶向外显子组测序 三代优势项目。不但可以直接读取全长，也可以分析大规模的结构变异与重排。
  
• 转录组测序
  

• ISO-seq  以三代测序为代表的长读长测序方法。该测序的目的是弄清整个转录组的序列、外显子构成在基因组上的位置、可变剪切模式等。但由于三代测序本身建库和测序的特点，导致它无法定量(不同的SMRT Cell，不同长度reads之间难以normalization)。
  
• RNA-seq 以二代测序为代表的短读长测序方法，由于可以做RNA定量，将仍占有一席之地。但由于RNA-seq原先相对于芯片平台的优势(新序列发现、可变剪切)被ISO-seq取代，将面临相关芯片产品的竞争。
  

以上应该是科研视角。具体商业应用上，我个人比较倾向于定制芯片或者PCR Array等产品，优点是比较容易把平台做到封闭、稳定。
再补充点其他的,因为老有人把测序成本降低幅度、测序速度来提摩尔定律。摩尔定律持续了半个世纪，许多外行觉得可能在测序上也会重演这一幕。我的观点是：不会！摩尔定律形成原因是当时半导体物理理论的积淀远超当时的工业水平。而现在的第三、四代测序做到什么程度呢？
三代测序：技术核心在于在指甲大小面积上精确分离15万束激光射入容纳单个DNA分子的小孔内，作为单个磷酸分子上荧光基团的激发光，并捕获、记录、解析这个信号。
四代测序：在纳米孔上检测单个DNA分子每一个核苷酸残基通过时的电位变化。
这些技术事实上都已经到了信号解析的工程极限了，很难再通过工程手段获得本质提高，想想什么叫“海森堡测不准原理”。

乔帮主

基因测序太浮云了：你测了一大堆序列，知道它们是起什么作用的么？可能只对于研究及其透彻的单细胞模式生物，勉强可以回答“是”。
现在能拿得准的，也就是一些单基因遗传病，或者特定类型的癌症检测什么的。
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已经过去了一年。现在看来，对人的基因测序已经成为了一个市场，充斥着种种“天赋基因”一类的吹B。和我当年的预想是一样的：这玩意一定会过热一段时间，然后大规模倒闭、兼并，就像当年的彩电一样。