高通量测序样本处理的优化策略
1.数据产生模型与优化处理方法的发展
高通量测序技术的发展，不仅提高了测序的速度和效率，同时也带来了数据处理能力的挑战。为了应对这些挑战，研究人员从各种新一代测序技术平台的数据产生的源头出发，研究数据的特点、实验设计策略和数据处理方法，发展了新一代测序技术中的编码模型和高通量实验设计理论与方法，研究了各种测序平台数据的数学模型和质量控制方法，发展了高通量测序数据的高效处理方法及工作流程和跨平台数据的统合分析方法。这些理论方法对测序数据处理提供了重要的指导，将改进我国自主研发的新一代测序仪AG系统。该课题将建立适应多种平台、针对多种应用的新一代测序数据处理方法、算法、可重构软件工作流程和跨平台数据统合分析方法，并开发面向大数据量序列数据处理的硬件加速技术。
2.基于高通量测序技术的基因组代谢模型构建、优化及可视化的方法
随着全基因组高通量测序的快速发展和生物信息学分析策略的不断涌现，全局性、系统化设计和调控微生物代谢功能成为可能。其中，基于基因组序列注释和代谢生化信息整合的基因组规模代谢网络模型gems的构建将有助于更好理解和加快改造微生物。因此，研究人员提出了一种基于高通量测序技术的基因组代谢模型构建、优化及可视化的方法。这种方法的提出，为微生物代谢功能的设计和调控提供了新的思路和方法。
3.自动化高通量测序样本处理与文库构建
为了提高高通量测序的效率和准确性，自动化高通量测序样本处理与文库构建的技术应运而生。这种技术提供了一种自动化核酸提取与文库构建的独家专利自动化解决方案，克服了高通量测序样本处理中出现的常见问题。这种自动化解决方案可以有效地减少人为误差，提高实验效率，为高通量测序样本处理的优化提供了新的策略。
综上所述，高通量测序样本处理的优化策略主要包括以下几个方面：一是发展新型的数据产生模型与优化处理方法；二是利用高通量测序技术构建基因组代谢模型；三是采用自动化高通量测序样本处理与文库构建技术。这些策略的应用，不仅可以提高高通量测序的效率和准确性，也为微生物代谢功能的设计和调控提供了新的思路和方法。
