如果問基因體未來主將是誰，現在說是NGS大概沒人會反對，擁有單一鹼基的解析度，能定性也能定量，簡直無所不能，真是NGS 即出誰與爭鋒 。在NGS崛起的那一年，我去參加了一個國際會議，各種NGS的應用，百家爭嗚，彷彿所有的基因體問題都可以因NGS迎刃而解。在回程的路途上，國內幾個主要基因體中心學者們，無不興奮的想著如何增強這方面的實力，迎頭趕上。而回國後我們也添購了相關的軟硬體，強化我們對NGS的分析能力。
但一年過去了，我們分析平台並沒有因為巨大運算量而鎖死，而我所聽所見，國內也沒有什麼因為NGS出現，產生了什麼革命性的改變，那時我自卑的想著，果然國內研究實力還是沒法跟得上世界尖端，隔年我又去參加了那個會議，想看看我們又落後了多少，可是很驚訝的是：”不見了！”，去年那些讓人拍案驚奇的新應用不再出現了，這次會議又回到傳統定序的老路子，做些傳統Microarray做的copy numer changes，要不然就是找些奇怪的物種來定序。再沒有充滿驚奇的新應用出現，連去年新應用技術的續集都沒有。
於是Lucas 眉頭一皺，想必這案情並不單純。
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就像電腦發展一樣，當我們的CPU早就進入了64位元多核心時代，我們真正用的軟體九成還是32位元單執行緒的版本，生命科學也一樣，就像Microarray一樣，1995 發明了microarray，大家也曾如此振奮，但花了十年我們才真得搞清楚microarray的資料要怎麼用，以及他的極限在那裡，缺乏處理數據的經驗及方法，才是阻礙基因體學發展的主要障礙。而NGS的資料量是microarray數百或數千倍，各位覺得我們要多久才能搞清楚NGS。很多人認為NGS，只是因為資料量大，現在運算速度沒跟上罷了，按照摩爾定律，電腦運算量會呈現倍數成長，若NGS資料可以帶來什麼新知，要解開他只是時間的問題，早點投入總是好的呀！這樣積極的態度是正確的，不過那是在問題有解時才成立，就算有了無限的運算的能力，現在的NGS是否真能用來解決你想問的問題嗎？
還記得當人類基明因體定序計劃完成後的所謂後基因體時代，大家說：「 好了，現在我們已經完全把生命之書給印出來了，接下來我們來好好看看這書裡寫了些什麼!」， 這有個更精準的詞叫【功能基因體學】。功能基因體的榮景持續了近十年，可是生命之書郤似乎離破譯之日，仍遙遙無期？我們對基因的功能及交互作用的了解也並沒有革命性的進步。倒是最近NGS出現了，於是大家又想說：「嗯，這書好像不是那麼容易看的懂，不如這樣吧？我們再多印個幾本，也許就看的懂了！」這邏輯似乎怎麼想，都有些奇怪。
上帝用了四個核酸字母ATCG就編寫出生命的藍圖，用了二十八種胺基酸，就創造了千變萬化蛋白質結構，用了四萬個基因完成了人類無比神奇的有機程式。在這個由乘數效應衍生出來的複雜結構，元件本身其實並不是功能的關鍵，元件之間的相對關係才是，這個相對關係是很難從一個靜態的圖譜去了解，無論圖譜的解析度有多好。要了解圖譜上元件相對關係，通常都要利用大量重複的實驗來觀察，例如作Time-lapse, Dosage-depentent, disease progression, 用另一個維度的資訊來協助分析，這就像要從散落一地的電影膠片中，想要拼湊出電影情節，要做的是儘可能的去收集最多的底片，單張底片的解析度當然也很重要，但不是最重要的，夠用就好，四萬點...其實很夠用了。
我並沒有唱衰NGS的意思，他的主將地位仍沒有任何競爭對手可與爭鋒，在某些研究上是非常犀利的工具，例如利用再定序找遺傳疾病的基因缺失，或者miiRNA的分析等，這些例子中，比較沒有長度及樣品數的問題，NGS毫無疑問的是首選，但是如果你現在想要使用NGS做為探索生命現象的工具時，想用來做基因功能分析之類的研究，這種需要大量取樣的研究，在現階段不妨等NGS的成本降下來，定序長度及分析方法都到位了再說，如果你急著想嚐鮮，請容我提醒您幾件事：
但一年過去了，我們分析平台並沒有因為巨大運算量而鎖死，而我所聽所見，國內也沒有什麼因為NGS出現，產生了什麼革命性的改變，那時我自卑的想著，果然國內研究實力還是沒法跟得上世界尖端，隔年我又去參加了那個會議，想看看我們又落後了多少，可是很驚訝的是：”不見了！”，去年那些讓人拍案驚奇的新應用不再出現了，這次會議又回到傳統定序的老路子，做些傳統Microarray做的copy numer changes，要不然就是找些奇怪的物種來定序。再沒有充滿驚奇的新應用出現，連去年新應用技術的續集都沒有。
於是Lucas 眉頭一皺，想必這案情並不單純。
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就像電腦發展一樣，當我們的CPU早就進入了64位元多核心時代，我們真正用的軟體九成還是32位元單執行緒的版本，生命科學也一樣，就像Microarray一樣，1995 發明了microarray，大家也曾如此振奮，但花了十年我們才真得搞清楚microarray的資料要怎麼用，以及他的極限在那裡，缺乏處理數據的經驗及方法，才是阻礙基因體學發展的主要障礙。而NGS的資料量是microarray數百或數千倍，各位覺得我們要多久才能搞清楚NGS。很多人認為NGS，只是因為資料量大，現在運算速度沒跟上罷了，按照摩爾定律，電腦運算量會呈現倍數成長，若NGS資料可以帶來什麼新知，要解開他只是時間的問題，早點投入總是好的呀！這樣積極的態度是正確的，不過那是在問題有解時才成立，就算有了無限的運算的能力，現在的NGS是否真能用來解決你想問的問題嗎？
還記得當人類基明因體定序計劃完成後的所謂後基因體時代，大家說：「 好了，現在我們已經完全把生命之書給印出來了，接下來我們來好好看看這書裡寫了些什麼!」， 這有個更精準的詞叫【功能基因體學】。功能基因體的榮景持續了近十年，可是生命之書郤似乎離破譯之日，仍遙遙無期？我們對基因的功能及交互作用的了解也並沒有革命性的進步。倒是最近NGS出現了，於是大家又想說：「嗯，這書好像不是那麼容易看的懂，不如這樣吧？我們再多印個幾本，也許就看的懂了！」這邏輯似乎怎麼想，都有些奇怪。
上帝用了四個核酸字母ATCG就編寫出生命的藍圖，用了二十八種胺基酸，就創造了千變萬化蛋白質結構，用了四萬個基因完成了人類無比神奇的有機程式。在這個由乘數效應衍生出來的複雜結構，元件本身其實並不是功能的關鍵，元件之間的相對關係才是，這個相對關係是很難從一個靜態的圖譜去了解，無論圖譜的解析度有多好。要了解圖譜上元件相對關係，通常都要利用大量重複的實驗來觀察，例如作Time-lapse, Dosage-depentent, disease progression, 用另一個維度的資訊來協助分析，這就像要從散落一地的電影膠片中，想要拼湊出電影情節，要做的是儘可能的去收集最多的底片，單張底片的解析度當然也很重要，但不是最重要的，夠用就好，四萬點...其實很夠用了。
我並沒有唱衰NGS的意思，他的主將地位仍沒有任何競爭對手可與爭鋒，在某些研究上是非常犀利的工具，例如利用再定序找遺傳疾病的基因缺失，或者miiRNA的分析等，這些例子中，比較沒有長度及樣品數的問題，NGS毫無疑問的是首選，但是如果你現在想要使用NGS做為探索生命現象的工具時，想用來做基因功能分析之類的研究，這種需要大量取樣的研究，在現階段不妨等NGS的成本降下來，定序長度及分析方法都到位了再說，如果你急著想嚐鮮，請容我提醒您幾件事：
- 現在NGS的成本是Microarray十倍以上，如果你只是拿來NGS當microarray用，用傳統的Array作法，你反而可以有多出十倍以上的取樣數，這是否可以讓你分析上更有利，容易使用統計學的工具，更何況在資料庫中已經累積了上百萬片的Array資料，可以下載回來補你實驗中缺少的環節。
- NGS的資料量極大，大部份桌上型電腦都無法分析，你也不要奢想可以用Excel打開看看，你要是否有心理準備，將有好幾十Gb的資料佔在你的硬碟，你卻連看都看不懂他們。
- NGS技術才剛興起，如何去分析數據，如何去校調分析參數，該使用什麼統計法，都還在討論，你是否考慮過，你現在用的分析結果，有可能建立在錯誤的分析方法上。再者，想想目前我們連數萬個基因的Microaray分析都還搞不定時，數千萬筆資料NGS似乎只會讓我們更頭痛而已。
- 現在NGS的讀取長度仍太短，而長度的問題是目前後續分析最大的障礙，各家NGS平台幾乎都在長度上不斷的推進，差不多一年可以增加一倍的長度，聽說下一代NGS技術已經推進到2500bp了，當長度到達一定時，現在的分析瓶頸就可以突破了，你是否確定要在這個技術未成熟，分析有困難的時刻，投下大筆資金，然後在兩年後發現，用新術技重作一遍，比從現在模糊不清的資料中，更容易得到想知道的答案。
延伸閱讀：
您好,請問您是研究學者還是廠商?
回覆刪除板主回覆：
回覆刪除我目前的狀態是一個想當學者, 郤還沒資格當上的老學徒!
因為投不上 paper 所以先投 Blog. 哈哈!
您的分享讓我受益匪淺!!
回覆刪除感謝~
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回覆刪除"...NGS 是值得關注的技術，但Lucas 認為現階段倒還不必急著拋開Array迎向NGS，因為NGS還不是成熟的技術，當NGS的成本開始下降並且跟Microarray 交叉時，才是Microarray 的死線，而當NGS的單一讀取長度超過 1 kb時，才會大放大鳴，那時才是加碼買進的時刻！..."
回覆刪除現在到2012 到加碼買進的時刻了嗎?
"當NGS的成本開始下降並且跟Microarray 交叉時，才是Microarray 的死線" ，還是看您的應用，在許多應用上,現在NGS 己經跟microarray一樣價錢了，例如 miRNA，您可以放手進場了，但是其它用如RNA seq 來取代 Microarray仍不是個好主意，還是建議您 Sample N 比 resolution重要。
刪除I though NGS is NTD 80,000 each, while array is about 21,000 each...
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