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夜谈
@gntalktalk
提示词咒语工程师,神经网络病患者,ai硅基带路党
가입 January 2011
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夜谈
@gntalktalk
2026.10.07 04:21
基因测序的短读长,长读长是什么鬼? 都谁在玩? ILMN 短读长是“低成本、高通量地读取海量 DNA 碎片”;PACB 长读长是“尽量一次读完整分子,获得更多上下文信息”。 典型 read 长度: ILMN:约 2×150 bp PACB HiFi:约 15–20 kb 长读长单条 read 信息量远高于短读长。 ILMN 最强项:吞吐量、单位碱基成本、installed base、临床生态、耗材规模。 PACB 最强项:Structural Variant,结构变异,Repeat expansion,重复扩增,Phasing,同时获取部分 methylation 信息 本质上的应用分工:ILMN 更适合 Counting 问题:我要测非常多 reads。 PACB 更适合 Molecular Context 问题:我要知道完整 DNA/RNA 分子到底长什么样。 ILMN 特别适合的市场: RNA-seq、single-cell、cfDNA、液体活检、panel、exome、超深度肿瘤测序、大规模队列测序。 PACB 特别适合的市场: rare disease、复杂遗传病、SV、phasing、repeat expansion、de novo assembly、复杂基因组、full-length transcript。 真正的主战场是 Human WGS。两边正在往中间逼近:PACB:持续降低长读长 WGS 成本。 ILMN:通过 Complete Long Reads、TruPath 等技术补足 long-range information。 PACB 最大长期逻辑不是“read 更长”,而是: 长读长的 information/$ 是否能逐渐超过短读长。 Rare disease 是 PACB 最有希望率先突破的应用之一,因为临床真正应该比较的不是 $/Gb,而是: cost per diagnosis。 长读长还可能带来 assay consolidation:过去需要 panel + WGS + repeat test + SV test + methylation test,未来可能一次 long-read WGS 完成更多任务。 最终最值得跟踪的 PACB 指标核心方向: 长读长 WGS 能否持续降本,并从“补充检测”升级成“primary assay”。 如果这一点成立,PACB 的 TAM 就不再只是“小众 long-read 市场”,而是会开始真正侵入 主流 human WGS 市场。
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