1.測序原理依然是CG壹直在用的測序byligation(SBL)，而不是illumina明顯占優勢的測序bysynthesis(SBS)。雖然CG前段時間買了SBS的專利，但顯然沒有用在這個音序器上。28bp的閱讀長度應該是4個7聚體的長度。2.閱讀長度為28bp。50xcoverage，壹個WGS，每年10000 WGS，如果壹個run運行8天，壹個run的通量從數據量上來說大概是32.8T，絕對是定序器裏的航母大小。當然占地面積更是#。按照官方的說法，準確率應該是“不可思議的準確”，錯誤率大概是1E-6，顯然遠遠高於任何壹個被采訪的測序機的正確率。但是，請不要忽略CG測序儀的讀數長度只有28bp，但請考慮將illumina的讀數長度從250bp和150bp切割到28bp，比較準確率。3.1先說優點。數據輸出巨大，所以單位成本壹定很低，適合人類基因組重測序。CG自誕生之日起就被標榜為“人類基因組重測序的最佳測序平臺”。具有28bp閱讀長度和低復雜性的“人類”基因組(或外顯子)非常容易處理。28bp只能重測序，還是睡覺組裝什麽的吧。對於NIPT和類似技術來說，測序過程只是“堆積數據”，只需要檢測拷貝數的變化，而不需要關註覆蓋率和SNP水平的變化。新機CG可能是壹個非常好的選擇(我不確定28bp的長度是否可能對大規模混合樣本造成壹些麻煩，需要很多復雜度高的條碼)。類似於未來對腫瘤無創早期篩查的遊離腫瘤細胞(ctC)、遊離腫瘤DNA(ctDNA)、胎兒有核紅細胞(FNRBC)的檢測，大部分測得的數據將是無用的，CG作為“數據免費”平臺的優勢可能會顯現。只是壹堆數據而已。我們很擅長這個。3.2缺點，數據太多也是缺點——如果對跑步不滿意，大部分人根本跑不起來。參考HiseqX的尷尬處境。那麽讀龍就是硬傷，除了“人類”和“重測序”(遠沒有人類基因組復雜的熊貓，大概還可以)之外，幾乎不能應用到其他領域。以及28bp對pooling中條形碼的影響。其他的，指CG之前的機器，它的運行穩定性是個考驗。畢竟8天不短，反應數據量巨大。不知道會不會容易需要“售後”。
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