相比一代测序（Sanger 测序法），高通量测序具有测序快的优点，基本原理是将基因组断成一百多个碱基的短片段，对短片段进行测序，然后序列拼接，但高通量测序准确性较低，测序结果要通过矫正来提高测序准确度，随着三代测序技术的发展（三代测序的测序长度很长），一定程度上解决了重复序列的拼接问题
1. 高通量测序在精准医学的应用：
包括疾病基因的筛查，大规模测病人和正常人的基因，通过基因比较，得出与疾病可能相关的基因，后续再诊断这一疾病，即可筛查病人是否有这些基因的突变。比如乳腺癌，现已有较成熟的基因筛查方法；
基于组学还可对新生儿的遗传病相关基因进行筛查，如耳聋基因、唐氏综合症，唐氏综合症的发病率达到1/800，高龄产妇胎儿患有唐氏综合症的概率相比年轻产妇较高，在胎儿14-16周时用试剂盒检测，但试剂盒的假阳性高，后面再用穿刺获得胎儿的融包膜，但穿刺风险大，容易导致流产，后来发现可通过抽取孕妇外周血，检测游离DNA即可。
2. 从头测序
高通量测序使得对物种基因组测序的成本降低，速度也更快，对于没有参考基因组的物种，只能采用从头测序方法，包括overlap graph和De Bruijn Graph，overlap是序列两两比对拼接，De Bruijn Graph是将每个序列拆成更小的片段，如3个碱基为一个小段，通过统计所有序列共有的小片段数进行拼接。重复序列是从头测序的难点，人的重复序列达到50%。
- 表观基因组学
这几年表观基因组测序很火，但我对这一领域不了解，只知道像DNA甲基化。
- 古基因组学的应用
对于已经灭绝的生物，可通过考古获得的动物毛发、骨骼对该物种测序，还可通过样品中微生物基因组分析，判断该物种当时的生活环境。
如猛犸象线粒体基因组的测序，发现猛犸象基因复杂度低，存在高度不稳定性，可能这导致了该物种适应环境能力低，在一部分程度上导致了该物种的灭绝。
5. 高通量测序的挑战
随着测序技术的发展，大量的基因组测序已不是问题，数据规模庞大，类型复杂，包括转录组，基因组，蛋白质组等，可重复性不强，数据储存与可视化也是待优化的问题。样品污染也是影响测序结果准确度的一大问题。
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