深度测序技术对社会的影响：深度测序技术促进了基因检测的普及，对社会的影响第1个方面反映在商业模式的变化，即医学检验和健康管理方面的平民化、个性化趋势的形成。社会生活受到深度测序技术影响的第二个方面是基因测序的普遍应用。例如，基因关联将人与人通过遗传学关联起来，人们可以对基因进行分析判定亲缘关系，基因测定甚至可以帮助判定婚姻（包括遗传病等方面的）匹配度。公安机关可以通过基因比对，锁定犯罪嫌疑人、寻找丢散的儿童和亲人。甚至有报道表明，测定20多个基因就可以将人脸重构。基因检测的应用将随着基因-表型的关联得到更普遍的应用，对社会生活的方方面面起到重要作用。
病毒全基因测序技术对疾病的致病原进行全基因组测序研究,能发现其中的变异与遗传情况.高通量测序分析排行
需要对病毒的全基因组进行测序的应用场景：在探普生物长时间运行过程中，我们接触到的对病毒的全基因组进行测序项目有比较丰富的应用场景。先，从事基因进化/疫苗/药品/抗体研制方向的研究的研究者一定会用到测序。这种场景一般是用密集的sanger测序监测某几个关键基因，搭载一定频率的全基因组测序。这样的组合省时省力省经费，同时能达到研究目的。此外，有的单位需要对传染病的病原进行流行病学监测和研究，如疾控/疫控中心、医院的传染病科室以及一些高校和研究所的相应课题组，可能需要对病毒的全基因组进行测序以后，结合其他上下游的研究数据，达到研究或者监测疫病的目的。
全基因组测序分析技术病毒全基因组测序具有的特点:独有的一定定量技术，实现病原定量分析.
目前对我国首例输入性裂谷热病例病毒进行全基因组测定,分析其进化来源及潜在变异.方法提取样本核酸,非特异性反转录扩增病毒基因组RNA,使用IonTorrent二代测序仪进行病毒全基因组测定.对获得的基因组数据进行序列拼接、比对、进化树构建和关键位点分析.结果通过测定获得了病毒全基因组11979nt,该测定病毒属E基因分支,序列与先前南非分离株Kakamas相似度较高(＞98％)。病毒Gn蛋白C端信号肽区存在1个氨基酸突变.结论本研究分析测定的裂谷热病毒全基因组与目前非洲流行株高度相似,病毒基因特征未出现明显变异。
深度测序技术对经济市场具有的影响：未来社会的创新驱动将由信息技术向心理社会健康方面转移。可以预见，全球老年化社会到来后的经济主战场将是健康行业，而以基因测序预测健康和临床准确分型的市场将会越来越大。深度测序相关的经济市场有两个方面。一是测序仪器和技术相关的市场，二是测序应用市场的竞争。一个显见的例子是，近年来深度测序技术促进了对肺病的进一步认识和分型，更多的位点突变如ALK、ERCC1、MET、PI3K、RRM1等被陆续发现，多基因检测肺病致病驱动基因对医生准确选择靶向药物十分重要。以肺病中常见的EGFR突变型为例，对于敏感性基因突变（19Del+L858R），第1代靶向药物（如易瑞沙等）可以进行良好的调整和控制；但是对于耐药性基因突变（T790M），则需要第三代靶向药物（AZD9291）才有较好的临床效果。不久的将来，病症患者将获得更具个性化的药物，从而达到准确医疗。
病毒全基因测序技术对疾病的致病原进行全基因组测序研究，能发现其中的变异与遗传情况.
全基因组测序要注意的事项：全基因组测序是对未知基因组序列的物种进行个体的基因组测序。技术路线：提取基因组DNA，然后随机打断，电泳回收所需长度的DNA的片段（0.2~5Kb），加上接头,进行DNA簇（Cluster）制备，后利用Paired-End（Solexa）或者Mate-Pair（SOLiD）的方法对插入片段进行测序。然后对测得的序列组装成Contig，通过Paired-End的距离可进一步组装成Scaffold，进而可组装成染色体等。组装效果与测序深度与覆盖度、测序质量等有关。常用的组装有：SOAPdenovo、Trimity、Abyss等。测序深度（Sequencingdepth）是指测序得到的碱基总量（bp）与基因组大小的比值，它是评价测序量的指标之一。测序深度与基因组覆盖度之间是一个正相关的关系，测序带来的错误率或假阳性结果会随着测序深度的提升而下降。测序的个体，如果采用的是双末端或Mate-Pair方案，当测序深度在50X~100X以上时，基因组覆盖度和测序错误率控制均得以保证，后续序列组装成染色体才能变得更容易与准确。
病毒全基因组测序具有的特点：独有的一定定量技术，实现病原定量分析.国内全基因组病毒分析检测
对病毒全基因组进行测序,是利用生物信息分析手段，得到病毒的全基因组序列.高通量测序分析排行
一直以来，病毒基因组测序都是疾病诊断、流行病学调查和宿主-病原关系研究的重要手段。病毒的全基因组测序以及对应的生物信息学分析方法是研究病毒进化、毒力因子变异、疫病爆发之间的关系、疫病传播途径、不同遗传变异的分布模式、疫病发生地理区域的基础。与传统Sanger测序相比，NGS技术的发展使得一个小的研究小组可以拥有大量病毒株的全基因组序列，测序成本也在逐步降低。由于NGS产生的数据量非常庞大，其序列拼接难度也随之增加。而且对于低浓度高复杂度的样本，研究者除了PCR外别无他法。而PCR方法往往具有偏好性，丢失的片段将为序列组装带来非常高的失败率。对于完全未知的样本，无法通过PCR进行富集，要鉴定其种类需要调用各种方法，逐个尝试，工作量之大，其效率之低，使得一个新的研究方法的出现及其必要。
高通量测序分析排行
