> 高通量的本质，是把单个反应缩放到数亿个同时进行。
往昔之时，对一个人的完整基因组进行解码，需花费13年的时间、30亿美元的预算代价，那场在全球引发轰动的人类基因组计划，从实质上来说，是一场通量较低的艰苦修行。
有一个显而易见的困局，它摆在眼前，那就是：假设每次仅仅能够读取一条DNA链，那么精准医疗将会永远都只是犹如纸上谈兵之类情形一般的存在。
那么，高通量基因测序又如何打破这堵墙？
第一代测序仪，像一名严谨的抄写员，一行一行地誊写生命代码。
速度虽慢，胜在准确——但这显然不够。
并非难以明白，市场所需求的并非是速度更为迟缓的抄写人员，而是一支能够在同一时刻进行落笔动作的如同拥有千只手的军团。
如此一来，边合成边测序的架构就出现了，在一张流动池之上，数量众多以亿计数的DNA簇同时开始延伸，之后相机按照每秒这种级别的频率俘获荧光信号。
值得留意的，是这种”并行放大”给出的指数级跃升，一台NovaSeq X Plus，单次运作就能产生16 Tb数据，这等同于5000个人类基因组。
有人问：通量上去了，错误率会不会失控？
答案是：靠深度测序与算法纠错。
这个被称作“测序深度30X”的行业特定用语，其关键的内在逻辑在于要使得每一条碱基能够被重复读取30次，之后借助共识投票的方式来去除随机出现的错误。
存在着这样清晰明晰的因果链条是，由于通量处于较高的状态，进而能够达成深度覆盖的情况，又因为覆盖达到了较深的程度，于是使得准确率反过来超越了第一代。
跟从Sanger起始，历经Illumina阶段，直至华大智造的DNBSEQ，时间线延展不过四十年，然而通量却激增了百万倍。
这不只是成本的大幅下降变化，即单个的人类基因组从三十亿美元降到二百美元，更是应用场景的急剧激增，好似猛然爆炸一般。
肿瘤进行早期筛查，所依靠的是对循环肿瘤脱氧核糖核酸的超低频突变开展检测；进行无创产前检查，凭借的是对母亲血浆当中胎儿游离脱氧核糖核酸进行精准计数。
没有高通量，这些技术都只是实验室里的臆想。
已经不再是基因组学家所独有的玩具的高通量基因测序，是精准医疗时代的基础设施。
季节如春，数据如雨。
碱基序列于虚拟空间内正以PB级速度积累着，并且每一次跳跃式的技术迭代，像纳米孔测序与高通量短读长的融合，都在对行业版图进行重塑。
往回看，那个问询“为何不能够一次性完成对所有基因的检测”的人，恰恰是推动了最为激进的工程方面的 revolution。
解决问题的方案，永远藏在更高通量的想象中。