一到年關，最不缺的就是各種盤點總結了。
這不，中國機構實作了 7 分鐘完成 30X 測序深度人類全基因組測序的成績，時隔 3 個月又被提了起來。
聽不懂沒關系，我們隻需要知道，這個成就意味着基因篩查将有可能進入正常體檢項，遺傳病檢查也可能像咽拭子檢測一樣立等可取了。
比如鐮刀型貧血症、先天性心髒病等所有由于基因異常引起的疾病，都可以通過基因檢測的方式早發現早預防早治療，特别是在生育健康方面意義重大。
但是目前的基因檢查項目大多隻針對常見遺傳病做篩查，一些罕見的遺傳病很難被檢測到。并且檢測機構出具報告一般都需要 20 天以上，檢測項目周期太長。
華大醫學單基因遺傳病檢測的部分項目。▼
中國團隊把人類全基因組測序所需要的時間，直接壓縮到了 7 分鐘，相當于給生物學界開通了一輛和諧号，得到生物的全部遺傳資訊，那都是分分鐘的事。
想知道 7 分鐘的意義有多大，那就先來搞清楚全基因組測序是什麼吧。
基因測序就是把 DNA 資訊轉換成人類可讀取的數字資訊過程，而全基因組測序，就是把生物的所有 DNA 資訊全部轉化為數字資訊。
讀取一整條 DNA 鍊的堿基排列資訊，不僅速度慢，而且很容易出錯。在實際操作過程中，DNA 長鍊會被切割成許許多多的小片段并同時進行測序，這樣可以大大減少測序時間。
雖然小片段序列資訊的擷取更快更容易，但是這也帶來了一個新難題，如何把這些小片段正确拼接還原成完整序列？
玩過拼圖的人都知道，判斷兩塊零片是不是相鄰位置，需要參考它們的圖案有沒有很好地吻合在一起。
拼接 DNA 片段也一樣，兩條片段是不是相鄰位置，要看它們末端的序列能不能完全重疊。
隻要兩條序列首尾兩端分别存在相同的序列，這兩段序列就可以合并成一段。
當然了，這是運氣好的情況，兩段相鄰片段可以順利找得出來。如果運氣不好的話，在某一處斷點就有可能找不到和它吻合的片段。
為了保證測序片段能夠覆寫整個基因序列，常用的手段隻有以量取勝。把十幾倍幾十倍的片段往模版裡填，如果還存在填不上空的情況就該去買彩票了。
但是片段數量的翻倍直接導緻的後果就是拼接工作量的指數增加，畢竟拼 1000 塊拼圖花費的時間可不止是 100 塊拼圖的十倍。
這個工作量有多大呢？我們放在具體的測序案例中計算一下。
對資料讀取次數有了概念，我們再換算一下資料的記憶體占用量。據不準确計算，1bp 堿基大概占用 3B 記憶體，那麼 30X 測序深度的人類全基因組大概需要占用接近 300GB 記憶體。
别說讀取分析資料了，光是存起來就足夠把計算機搞當機了，是以這樣的任務一般都交給專業測序公司強大的伺服器來做。而業界目前的水準，完成人類全基因組的拼接至少需要 24 個小時。
這樣一對比， 7 分鐘能完成 24 小時的海量資料處理工作，确實強得一批。難道是超級 CPU 出現了？
CPU 還是那些 CPU，不過是有新的資料處理方式出現了。
我們把資料讀寫看作是往倉庫裡運包裹，大大小小各種包裹都要往裡裝，無論物件大小全部按順序擺放的方式，不僅搬運效率低，空間使用率也不高。
正确的方法是将小包裹收納打包進大箱子，再和其他大包裹一起順序擺放，不僅提高了整體的空間使用率，也縮減了搬運時間。
這就是 7 分鐘辦完 24 小時工作的原因之一，大資料直接寫入，小檔案聚合成大檔案再寫入，不僅存得快，還存得多。
海量資料秒處理的另一個秘訣就是 “ 天下大同 ” 。
通常情況下，不同類型的資料互相不認識，需要借助單獨的協定進行私密對話，調用上不太友善。
想提高資料的調用效率，那就讓它們都來廣場上喊話好了，露天場地找人總比在小區裡挨家挨戶找人要快得多。
隻要打破不同資料間的加解密邏輯，使用統一的資料通路協定，免去加載過程，就可以實作對磁盤内所有資料的快速調用。
除了這兩項突破性的資料處理方式，一些硬體軟體上的加強也促成了這項 7 分鐘的成就。
比如說壓縮磁盤大小，改造伺服器結構，用相同體積放置更多數量的固态硬碟，實作更大容量的資料存儲功能。
另外該平台還開發出了多線操作的資料讀寫模式，能夠把處理資料的速度再提升一級；并且還改進了資料壓縮算法，能夠以更小的磁盤容量處理更多的資料。
種種創新技術的強強聯合實作了海量資料分析 24 小時到 7 分鐘的飛躍。連天文數字規模的生物資訊都能在幾分鐘時間内進行處理，還有什麼做不到的呢。
這個 7 分鐘的意義不僅僅是快速獲得全部基因資訊，也是資料處理領域中十分重要的一項突破。
類似一些需要精密計算并且資料量龐大的應用領域，用上中國自己的伺服器來處理，又快又安全。
例如衛星遙感，藥物研發，能源勘測等，都需要對海量資料進行分析；而自動駕駛之類的技術則要求了資料的實時回報，資料的高速運算處理能力必不可少。
換句話說，馴服了資料就相當于把握住了科技命脈，得資料者得天下。依附在這個基礎上的所有領域，都得鉚足了勁再卷一波。
說不定，一直以來磕磕絆絆的 AR 眼鏡，很快就可以普及了。
撰文：興坤編輯：面線
圖檔、參考資料來源：
https://e.huawei.com/cn/case-studies/storage/2021/west-china-hospital-sichuan-university