2. 읽기 길이는 28bp 입니다. 50x 커버, WGS 1 개, 매년 10000 WGS 1 개, run 1 개가 8 일 동안 운행되면, run 의 유통량은 데이터량에서 약 32.8T 이고, 시퀀서에서는 항모 크기의 # 이고, 물론 점유 면적도 # 입니다. 공식 발표에 따르면 정확도는' 믿을 수 없는 정밀도' 로, 오차율은 1E-6 으로 인터뷰한 어떤 시퀀서의 정확성보다 훨씬 높다. 그러나 CG 시퀀서의 판독 길이는 28bp 에 불과하지만 illumina 의 판독 길이를 250bp 와 150bp 에서 28bp 로 잘라서 정확도를 비교하는 것을 고려해 보십시오.
3. 1 장점을 먼저 말하다. 데이터 출력이 어마하기 때문에 단위 비용이 매우 낮아서 인간 게놈을 다시 서열화하는 데 적합할 것이다. CG 는 탄생한 날부터' 인간 게놈 재시퀀싱을 위한 최고의 시퀀싱 플랫폼' 으로 표방됐다. 28bp 읽기 길이와 복잡성이 낮은' 인간' 게놈 (또는 엑손) 은 쉽게 처리할 수 있다. 28bp 는 서열분석만 할 수 있으니 잠을 자면서 조립하는 게 좋을 것 같아요. NIPT 및 이와 유사한 기술의 경우 시퀀싱 프로세스는 단지 "누적 데이터" 일 뿐이며, 복제 수의 변화만 탐지하면 되며 적용 범위와 SNP 수준의 변화에 집중할 필요가 없습니다. 새로운 기계 CG 는 매우 좋은 선택일 수 있습니다 (28bp 의 길이가 대규모 혼합 샘플에 약간의 번거로움을 초래할 수 있는지 확실하지 않으며, 복잡하고 높은 바코드가 많이 필요합니다). 향후 종양에 대한 무창조기 검진을 위한 유리종양세포 (ctC), 유리종양 DNA(ctDNA), 태아핵적혈구 (FNRBC) 검출과 마찬가지로 측정된 대부분의 데이터는 무용지물이 될 것이며, CG 는' 데이터 무료' 플랫폼으로서의 장점이 나타날 수 있다. 단지 한 무더기의 데이터일 뿐이다. 우리는 이것을 아주 잘한다.
3.2 단점, 데이터가 너무 많은 것도 단점입니다. 달리기에 만족하지 않으면 대부분의 사람들이 전혀 달릴 수 없습니다. Hiseq X 의 어색한 처지를 참고해 용을 읽는 것은 경상이다. 그래서' 인간' 과' 다시 시퀀싱' 을 제외하고는 다른 분야에 응용할 수 있는 방법이 거의 없다 (인간 게놈이 복잡한 판다는 전혀 없다, 아마 가능할 것이다). 28bp 가 pooling 의 바코드에 미치는 영향도 있습니다. 다른 것은 CG 이전의 기계를 가리키는데, 그것의 운행 안정성은 시험이다. 결국, 8 일은 짧지 않고 반응 데이터의 양은 엄청납니다. 판매 후' 가 쉽게 필요할지 모르겠어요.