為什麼基因科技服務需要從1.0升級到2.0？

從1977年第一代測序技術興起，發展至今三十多年時間，測序技術已經取得了相當大的發展。測序讀長從長到短，再由短及長，測序技術的每一次變革，也都對基因組研究，疾病醫療研究，動植物育種等領域產生巨大的推動作用。

基因科學的發展，同樣秉承著它自身的規律，每個發展階段的過渡，不僅僅能從科學的角度來分析，更能從科研產業化、技術轉化的視野來判斷。其中基因科技服務從1.0上升到2.0，飛躍的不僅是技術與服務，還包括數據與分析能力。

在基因科技服務1.0時代初期，由於測序數據較少，數據稍加分析就可以得到讓科研工作者為止興奮的結果，科研的創新度較高，發文章的概率也高，因此大大激發了科研人員用測序技術做研究的熱情。隨著技術的不斷發展，測序成本越來越低，數據也越測越多，以前科技服務模式中的數據挖掘已經不能滿足科研的需求，科研工作者對數據做更深入挖掘的需求越來越強烈，需要更多探索性的、個性化的分析，而這時候，1.0時代所提供的「科技服務」，遠遠不能滿足科研工作者更多的項目訴求。

什麼是基因科技服務2.0 ？

即：通過「雲模式」，讓每個課題組都可以具備生物信息分析能力。 相比基因科技服務1.0時代，2.0的優勢非常明顯：

一、個性化自主分析

1.0時代沿用至今的是傳統分析，是以科研工作者提出初步研究需求，服務公司設計方案進行測序和數據挖掘服務為主。坦白來講，就是科研人員有需求，需要跟服務公司對接，服務公司根據科研人員所闡述的內容進行分析之後，得出一系列的訴求。但這塊的溝通成本太大，溝通效率也往往不盡人意，所得出的項目訴求也就更差強人意。

2.0時代的個性化自主分析，項目上雲，從不同維度對基礎結果數據進行深入多角度分析，滿足80%人群多頻道訴求， 還可以使用可視化工具自主分析，隨想隨做，減少80%溝通時間，使整個項目時間縮短50%以上，無需生物信息編程基礎，也能做生信分析，讓生信分析更簡單。

二、公共數據挖掘

1.0時代，科研人員進行科研項目時，無法利用歷史數據和公有數據，只能針對一個項目的數據進行分析，造成數據浪費的同時，無法確定分析的準確性，同時標準化流程中，客戶想要解決的深入挖掘問題不能實現，應用層開發也不到位，導致科研人員根本無法挖掘項目數據。

2.0時代，科研人員能夠比對項目數據+歷史數據+公有數據，充分挖掘數據金礦，杜絕數據浪費，讓科研人員用更少的錢，做更多的科研發現。同時提供數據可視化功能，可以更直觀地向用戶展示數據之間的聯繫和變化情況，簡單易用，提高了分析的準確性。

三、科研協作

1.0時代，科研人員無法方便的查找項目相關文獻，也無法快速對應文獻和相應數據，當項目增加，容易造成項目數據混亂，使得科研效率與文獻產出率較低。

2.0時代在雲平台上，能夠關聯文獻、基因數據、測序數據從思路、大數據全方位提升科研協作效率，讓研究過程更高效。並且還可進行多項目管理，隨時隨地查看進度，跟進項目過程，全面提升項目管理效率。

科技服務2.0時代對科研工作者是一個新的機遇。對於科研經費相對充足的科學家，自己往往做較多的測序項目，以雲模式進行分析能節省大量的分析經費，提高經費的使用效率，產出更多科研成果。對於科研經費相對不太充裕的科學家，可以通過充分利用公共數據進行科學研究，節省了不必要的測序費用，用雲模式同樣可以產出豐碩的科研成果。

基因行業的「技術服務」畢竟不是普通的「服務」，這裡還是有「技術」的。也正是這個「技術」的屬性，造成了基因行業裡面能最終勝出的技術服務商，需要很強的技術背景和研發能力。百邁客雲，通過 8年的科技服務經驗中提煉出的科研人員的需求，數以萬計的項目分析經驗保證了分析的準確性，頂級生物信息人才和計算機人才團隊的超融合，多年生物信息培訓班等知識傳播經驗為百邁客雲平台的開發和應用提供了有力的保障。從而使雲平台能夠更好的滿足科研人員對數據深入挖掘的需求。

目前百邁客雲已經有上萬科研用戶註冊使用，開啟了雲端自主數據深入挖掘的新時代。得到廣大科研用戶的肯定是對我們最大的鼓勵，百邁客「雲模式」將持續迭代開發，繼續引領基因科技服務2.0時代，更好的服務於科研工作者，加速科研創新，讓每一位科學家都能從百邁客雲模式中受益。

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