个人基因组测序降到 500 元以内后基因组学将有哪些大的改变？
谢邀，今天和导师闲聊关于这个话题很久，也没得出太多结论。先说一说我的观点：我认为如果仅限于“测序成本的降低”对“基因组学领域内“的影响，那么只能说比较有限。但是一旦考虑到对领域外科研、产业界再到更广泛的日常生活，其影响恐怕会逐渐扩大到无法估计。 对于基因组学研究，我认为不会有质的变化。原因是，在巨大的投入下，前沿科学研究是可以不计成本的，尤其对于本领域的核心技术。 当下个人基因组测序是约5000USD的情况下，那么想要知道降100倍会怎么样，可以参考以前成本更高时的状况，通过比较自然能得出部分结果。 大约20年前还没有illumina等高通量测序技术的时候，人类基因组的测序预算约为1美元/碱基，一个基因组要30亿美刀。当时甚至在美国各地建立了基因组测序工厂，雇佣了上千名员工，用五年时间来测一个基因组。 当第一个人类基因组序列完成的时候，还没有高通量测序技术。而如今我们的人类基因组参考序列（hg19），几乎都是来自于那一次测序。 到了2005年前后，第二代测序技术开始涌现出来。这下成本一下子下降几万倍啊！那么它们带来了什么影响？首先是千人基因组计划（1000 Genomes Project），既然便宜了上万倍，那么”给你少一点预算，再去测一千个来看看“是一个很容易想到的事。然后是带动生物信息学的发展，这个也很好理解，数据一下子爆炸了，需要更高效地分析比较来挖掘得到更多深层次的结论，比如SNP啊，单倍型啊等等。这些影响持续至今，已经变成基因组学研究的主流。 如果测序成本进一步降低至500RMB，也不过近百倍，所以可预测的影响是很有限的：不会超出上一段所提到的两方面。具体的来讲，一方面，能测得更深更广。比如，一个国家政府就可以轻松承担一个千人或者万人基因组计划；我们可以把常见动植物统统拿来测一遍；把一个动物或人每隔一段时间就测一下基因组和转录组，看看时序性差异……另一方面，充足的数据将推动生物信息学研究从个体走向群体，从群体走向群体间。比如，把一个科里的所有属的代表物种都测了，就可以推算出这些属之间在进化上的关系；结合人类学研究一下人类起源；功能基因组学等等…… 进一步地讲，基因组学中很多前沿的问题不是单单靠测序成本的降低就能解决的。比如另一位答主提到的非编码RNA。现在以平均5000USD的成本，我们已经得到了上千个个人基因组序列。理论上来讲，数据量足够我们鉴定并标记出绝大多数未知的非编码RNA，但为什么我们现在还做不到？是因为我们对非编码RNA缺乏认识。反观编码蛋白质的基因，我们有着充分的认识，从序列结构的共性（三碱基的密码子、内含子和外显子、启动子以及转录因子结合域）以及功能（蛋白质相关的研究）。这些认识大多来自于上世纪60年代开始遗传学、分子生物学等其他领域研究的结晶。在人类基因组计划启动前，科学家已经对各个物种上万个基因逐个克隆到载体上进行过研究。所以，要先在分子水平把基因从结构到功能研究清楚了，我们才有资格提出研究基因组（组这个字要大写）。所以，想要研究非编码RNA，第一步是把它们一个个作为个案来仔细研究，而不是上来就高通量。同样地，染色质三维重构、单细胞基因组学等前沿方向的瓶颈统统不是测序成本。 综上所述，一个领域的发展不仅需要领域内核心技术的突破，更需要相关领域的积淀来推动。 ============================================ 当然，测序成本的进一步降低确实可以对领域外科研、产业界再到更广泛的日常生活产生更大的影响，也非常值得大家讨论。但是：1）这不是我专业范围。2）不好意思，离题了。
未来3到5年的发展（甚至更远），不妨我们把可能发生的事情都简化成若干假设：  从科研角度，科研的突破与否与测序成本没关系，而是由生物学的发展决定。举个简单例子，没有卢煜明的发现哪有现在的NIPT？ 从工业/产业角度，会寻找新的存储方式，新的云计算模式，很有可能到最后一个地区公用1个云计算中心？人工智能会替代基本人力，普通的流程将会被固定化，帮助解决常见问题。 从社会的角度，每一个人都会有自己的测序数据，并且通过新的加密方法来保证数据安全。 从就业角度，劳动密集行的跑流程再也挣不到钱了。会出现大批半路出家学生信的人找不到工作。反而，数据解读师可能成为新的紧俏职业。