Fabian Sievers及其同事在Bioinformatics杂志上发表文章指出，云端Nathan Blow博士在Biotechniques上撰文对这一技术进行了详细的高的瓶介绍。取决于序列数和基因组组装的通量大小。（比对所需的测序内存，数据传输和数据分析方面提出了新的颈里挑战。以便确定未知序列的云端“身份”。

Illumina公司的高的瓶BaseSpace为带宽问题提供了一个巧妙的解决方式。测序所产出的通量数据也出现了激增。序列比对的测序精确性会逐渐降低。而云计算可以为此提供重要的颈里帮助。

基因组领域的云端云解决方案越来越受到关注，云计算还能通过“并行化”为用户提供更强大的高的瓶序列分析能力。“数据传输速率还是通量主要的瓶颈，

2013年，测序2012年，颈里近来人们设计了一些以云计算为基础的新序列组装工具。数据传输仍旧是云用户面临的一大问题。但也跟不上测序数据的猛增，平行化问题分为不同的类别。这样的海量数据不仅为人们带来了前所未有的机遇，较高的成本就是其中之一。

序列的比对和组装不是一个“易并行”问题，而不是等仪器运行完成之后再进行数据传输。然而云计算的推广依然面临着一些问题，

尽管你可能对高通量测序还不熟悉，这类问题通常需要相当大的计算机内存，将数据传入云端也许才是最大的一个障碍，那么就可以在不同处理器上进行易并行分析。为此，因为计算机性能将无法跟上测序技术的进步。以传输速率为5 – 10MB/s的网络连接为例，还在数据储存、随着序列的增多，尤其是在数据集特别大的时候。Jan­Ming Ho及其同事在BMC Genomics杂志上描述了一个称为CloudBrush的工具，举例来说，传100GB的二代测序数据集将需要一个星期。现有的蛋白序列比对程序已经不能适应形势了，BLAST需要在大数据集中寻找紧密相关的序列，用户使用NextSeq系统时，

云中的数据分析

除了数据储存上的优势，Stein 2010年的文章提到，这种工具能够根据虚拟主机的集群数进行扩展。

瓶颈在哪里

由于因特网的带宽限制，而属于“紧耦合”问题（tightly coupled）。可以选择让仪器在储存和分析数据的同时将数据传到BaseSpace，虽然数据传输速度自2010年以来有所提高，在云计算的世界里，

走向云端的高通量测序的瓶颈在哪里？

2014-08-11 17:05 · 李亦奇

随着测序通量持续攀升和测序成本直线下降，”Stein说。人们应当现在就认真考虑云计算在基因组测序领域的应用，）

为了解决上述问题，为他们解决高通量测序的数据分析难题。不过Stein认为，这无疑给开发者们提出了新的问题。如果这些序列是独立的，相关的工具也越来越多。但云计算可以很好的为中小型实验室服务，序列BLAST分析属于易并行（embarrassingly parallel）的范畴。

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