京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
精准医学之贝瑞和康基因组“大数据之路”
自基因测序技术被发明以来,建设人类基因组数据库一直是各国基因组研究中心的核心内容之一,人类基因组数据库的宗旨是为从事人类基因组研究的科学家和医护人员提供人类基因组信息。目前国际上人类基因组数据大多来源于西方白种人,然而不同人种的进化差异会导致明显的易感基因差异、特异性位点突变频率不同、基因突变表观差异等,因此在我国分子诊断与精准医学飞速发展的背景下,建立高质量的中国人群基因组数据库已经成为当下制约分子医学发展的重要壁垒。今年两会上,委员也建议应尽快建立精准医学资源库,整合共享医疗大数据,促进精准医学更好的发展。
贝瑞和康作为致力于将高通量测序技术实现临床转化的行业领导者,早在2015年8月14日宣布与云计算服务平台提供商阿里云达成合作,共同打造以海量的中国人群基因组数据为核心的数据云,实现对个人基因组数据的精准解读。该项目由美国贝勒医学院、现任职贝瑞和康CIO的于福利教授牵头,参与“神州基因组数据云”项目的研究人员达到了100多人,由医学、分子生物学、遗传学、计算机编程等研究领域的博士组成。项目组分成三个团队,一个是贝瑞和康的研究团队,一个是于福利在贝勒实验室的团队,另外一个则是专门做高性能运算的阿里云团队。
神州基因组数据云,是一个知识密集型项目。
阿里云拥有批量计算服务的强大能力,贝瑞和康则深耕基因检测多年已积累超过百万人群基因组数据,此次选取其中四十万人份数据作为“神州基因组数据云”项目的第一阶段数据,旨在借助云计算对该数据资源进行深入挖掘,进一步揭示中国人群遗传突变分布,提升中国人遗传疾病诊断的效率和精准程度。
当基因测序成本迅速下降以后,拥有数据量的多少不再是行业里唯一的竞争优势,而是否能够将海量的大数据进行解读,转换成具体能够应用的有效信息,才是测序企业发展的核心竞争力。光有云计算能力和基因组数据还不够,分析和注释技术是能否达成项目目标的内在核心驱动力。该项目发布一年后,也即2016年8月24日贝瑞和康公布了为基因数据分析开发的两大核心专利技术:Verita Trekker®变异位点检测系统和Enliven®变异位点注释系统。
Verita Trekker®经过严格的基因型质量控制,SNP 检测的灵敏度达99.00%,特异性达99.99%,真阳性率达99.90%;Indel 检测的真阳性率达88.00%;家系样本基因型真阳性率大于99.90%;各项指标均属国际业界一流水平。而Enliven®则通过统计学计算和文本挖掘方法整合国际权威的超过50个数据库和预测算法,其中也包括“神州基因组数据云”项目所产生的中国人特有基因信息数据库。同时,支持千万篇文献的即时查找,全面覆盖基因、变异、表型、疾病信息,参考权威文献、美国医学遗传学学会(ACMG)标准与实际基因型-表型对应,在这样完善的体系和先进的算法的保障下,能够出具可靠的变异致病性结果,为科研工作者和临床医生更好的研究和制定精准医疗方案提供帮助。
在Verita Trekker®和Enliven®两大核心技术共同驱动下的“神州基因组数据云”项目取得了阶段性的重要成果。2016年9月8日,贝瑞和康已完成世界首个中国人群基因组数据库建设,填补了国际基因数据库中缺少中国人群特有基因组数据信息的空白。
同年9月23日,在第十九届全国临床肿瘤学大会暨CSCO学术年会上,贝瑞和康进一步展示了该项目的重要成果应用。这其中包括与北京大学肿瘤医院解云涛教授合作的“中国人遗传性乳腺癌基因突变图谱项目”,以及中国40万人基因组大数据项目在临床应用层面上所取得的阶段性成果,结果显示中国人乳腺癌基因突变和其他人种相比具有显著性差异。
项目由解云涛教授和于福利教授共同展示,可以看到采用Enliven®变异位点注释系统对美国国家卫生研究院的相关项目中的BRCA1、BRCA2基因的2152个位点进行注释,将注释结果与以往报告结果对比,PPV(阳性预测值)达到99.3%,充分验证了Enliven®注释和解读能力的准确性。在此基础上,贝瑞和康将自建的中国人基因组数据库与万例妇科肿瘤患者的基因数据进行整合,建设成为全球最大的妇科肿瘤基因组数据库。
现在,神州基因组数据云项目仍在进行中,中国人群的基因组大数据正在成倍累积增长。受益于测序成本下降,降低获得大量数据的难度,因此只要在数据解读能力上快速突破,中国非常有可能在生物基因信息解读这一领域实现弯道超车。
“神州基因组数据云”项目的另一层意义则与我国医疗政策中正在力推的分级诊疗政策息息相关。通过与专家合作,大数据体系为90%以上的医院提供解读能力,这将对基层临床产生重要的指导意义。可以想象,在三四线城市,医生利用该数据云平台分析基因测序数据,在当地可以获得同样质量的检测分析,获得和在大城市大医院同等质量的报告,就能够进一步促进实现分级诊疗。于福利教授展望道。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
一、问题:为什么 ID 会"断号" 很多刚接触 MySQL 的同学都会有一个困惑:表里的主键 ID 是自增的,删了中间几行数据之后,ID 变 ...
2026-10-22一、问题场景:为什么会重复 JOIN 同一个子查询 在写复杂 SQL 时,经常遇到这种需求:同一张表或同一个聚合子查询,要和主表关联 ...
2026-10-22人力资源专员是HR体系的执行入口。招聘信息发布、简历初筛、面试安排、考勤汇总、入离职手续、劳动合同与档案管理,大多由这个岗 ...
2026-10-22人力资源经理问“必学技巧”,真正要解决的不是知识清单不够长,而是时间有限、业务催得紧,学完却用不上。更有效的路径是:先用 ...
2026-10-22内容营销岗位的核心任务,不是“把文案写得更漂亮”,而是围绕目标受众,用持续的内容供给影响认知、推动转化并沉淀复购。它至少 ...
2026-10-22理财经理培训课程很多,难的是判断“先学什么、后学什么、学完能做什么”。与其按课程名称罗列,不如先看岗位任务:客户分层与维 ...
2026-10-22理财经理的知识结构,可以先用一句话概括:合规与产品知识决定“不出错”,客户经营与资产配置决定“够不够专业”,市场研判与数 ...
2026-10-22经济学背景做数据分析,优势不在工具,而在问题意识:供需如何相互作用、成本与收益如何权衡、变量之间是相关还是因果。真正的缺 ...
2026-10-22需要,但要把“需要”理解准确。经济学本身就在处理数据:GDP、物价、就业、企业营收、问卷调研,都是经济分析的原料。真正的区 ...
2026-10-22经济学分析能力不是单一技能,它至少由三层构成:把现实问题转成可检验假设的理论框架能力、用数据与统计方法验证假设的工具能力 ...
2026-10-22金融分析师的知识提升,先补的不是更多模型,而是让结论可复核的底层能力。按任务顺序,大致是四层:财务与业务理解、指标口径管 ...
2026-10-22金融分析师的“通用技能”,指换到不同机构、不同行业组仍用得上的底层能力,而非某家公司内部系统的操作经验。按任务拆,日常要 ...
2026-10-22先给结论:数据分析证书不是金融分析师的准入条件,招聘方也不会因为一张证书就直接判断你能做分析。要不要考,取决于你当前任务 ...
2026-10-22金融分析师的核心技能,不是“会看K线”或“会讲宏观”,而是能把一家公司、一个行业或一类资产,转化为可核查的数据判断与书面 ...
2026-10-22产品经理的知识提升,不是把需求文档、原型、SQL、数据分析、项目管理都学一遍,而是先对准目标岗位的真实任务,找出自己最缺的 ...
2026-10-22产品专员提升工作知识,最有效的方式不是先囤课程,而是围绕日常交付的四件事来补:需求调研与优先级判断、原型与PRD表达、竞品 ...
2026-10-22产品运营专员提升个人能力,常见误区是先把Excel、SQL、Python列成一张学习清单,然后从第一个工具开始学。更有效的做法是先回答 ...
2026-10-22产品运营的能力提升,最怕从“课程目录”出发:今天学增长模型,明天背SQL语法,学完却说不清自己负责的功能为什么激活率低。更 ...
2026-10-22产品经理的技能和影响力不是两条分开的赛道。技能决定你能不能把问题分析清楚、把方案设计对;影响力决定你的判断能否被团队接受 ...
2026-10-22产品经理要学的数据分析能力,不是“会写SQL”或“会用BI工具”这么简单。更准确地说,是围绕需求评估、功能迭代、指标监控、实 ...
2026-10-22