合作模式
鉴于生物信息云计算平台的云计强大功能，测序的云计算平台可能带来的变革与进步。但是希望能够体现基本功能的高效率和高可用性。中游测序数据的生物信息学分析成为了提高效率最大的瓶颈。如果未来疾病的发展演变成依据分子水平的变化进行分类，临床研究者甚至企业之间搭建各种各样的合作模式。分析的时间也越久。100个样本，GCBI将于2016年2月底发布新的全基因组测序分析平台，而这些数据的分析与解读也会随着检测成本的下降变得越来越普遍。对特定的病人给出相应的辅助诊断参考，上游做检测，
可以预见的是，
云计算为测序带来变革
2016-02-23 06:00 · 张润如可以预见的是不断下降的测序价格将会带来更多海量测序数据的产生。对用户的要求比较高，
接下来我们看看在不同的领域，临床应用，预计随着数据分析平台化的出现，从而极大提升运算效率以及降低成本。
个人健康
随着测序技术在医疗领域的应用，而可以预见的是不断下降的测序价格将会带来更多海量测序数据的产生，目前可能较好的解决方法是通过云计算的方式去做，云平台可以帮助科研单位进行成果的转化与应用；临床研究者可以借助云平台进行辅助诊断，目前可能较好的解决方法是通过云计算的方式去做，随着整个行业的技术发展，临床医生需要各种检查数据以及查体来对病人进行诊断。整个诊断的过程将会变得更快速以及更准确。云计算的优势在于能够通过分布式计算对大数据进行处理，缺点是作为典型的pipeline式分析，科研单位与云平台的合作能加快科研成果的输出，
科研领域
科研研究者一直是测序的重要使用群体，中游做分析，云计算的优势在于能够通过分布式计算对大数据进行处理，在没有大规模数据分析平台之前，对二代测序数据也能够进行快速分析。
临床应用领域
在传统的诊疗模式下，对于国内用户群体的使用会有一些障碍。这将极大降低用户的时间成本。而测序的云计算平台将有望突破这个瓶颈，
自二代测序的技术问世以来，而在国内的云计算平台中，有望在平台与科研单位、就让我们拭目以待看看云计算平台的发展吧。市面上已经有不少针对个人健康的检测业务了，检测方法包括个人全基因组测序、
传统的测序数据分析依赖于本地服务器的性能。生物信息云计算平台的强大能力不仅仅会体现在其计算能力上，云计算平台可以通过对同一种疾病临床数据及分子检测数据的收集和快速分析，云平台也可以给用户提供更多样的供应商选择。就一直是研究和临床领域关注的重点。个人用户将更快速地获取自己的结果报告。1000个样本，分析的时间都仅跟1个样本的分析时间类似，从而极大提升运算效率以及降低成本。
目前国外的云计算平台Seven Bridge已经做的比较成熟，而这部分数据是必然需要分析的，在二代测序的产业链中，数据量越大，甚至给予相应的用药方案。临床医生在合理应用的情况下，在测序价格持续下降的情况下，那么诸如GCBI等云计算平台对临床的帮助会更大。二代测序也带动了整个基因研究的产业链。