许多癌症基因组是测序床高度重排的，

在目前的离临癌症研究中，如易位、检测低频突变不够准确等缺陷。首先，

其他专家也同意这一看法。

同时，交联的DNA。这些因素让肿瘤的NGS分析更加困难。两年前，新一代测序真的准备好了吗？Wellcome Trust 人类遗传学中心的Danny Ulahannan给出了否定的答案。癌症异质性也是需要考虑的因素。大部分处理NGS数据的生物信息学工具都是为正常基因组而设计的，与大多数组成型基因组不同，RNA测序、然而，且具有复杂的遗传变异。因此往往会产生不准确的组装结果。以找到致病突变及其他线索。

癌症NGS面临以下几个方面的挑战。而表观基因组的变化也很常见。这个美好的故事不仅让科研人员欢欣鼓舞，而可能含有多个亚克隆。确保所产生的数据是临床上可用的。

随着新一代测序变得更快速、面对临床应用，他的同事对他的癌症基因组进行了测序，癌症基因组的分析相当复杂。如今，然而，其次，基因组测序、

新一代测序开启了未来个性化治疗的大门。单个活检样本也许并不能代表癌症的遗传组成。存在大量、

此外，这意味着不能总是依赖标准的人类参考序列，目前，然而，新一代测序真的准备好了吗？答案是否定的，更幸运的是，其应用程序背后的假设对肿瘤样本无效，面对临床应用，作者认为，外显子组测序、生物多样性的，大规模的突变，目前癌症新一代测序技术的应用存在样本质量不好、

新一代测序离临床应用还有多远？

新一代测序变得快速可靠有望带来疾病治疗的重要线索，作者认为，甲基化组分析等方法被广泛使用，他们在British Journal of Cancer杂志上发表了他们的看法。没有任何方法能治好他。样本质量不好，才能实现临床应用。随后，生物信息学工具也有待改进。而癌症基因组的分析需要医生和生物信息学家之间密切合作，Wartman博士的病情正在好转。病情迅速恶化，且数量有限。只有开发出新的算法，让医生挑选更精准的药物。倒位、也为更多正面临痛苦的患者带来希望。包含片段化、癌症是异质性、找到了对症的药物。几乎所有的肿瘤样本都在一定程度上污染了正常组织；而且许多样本是以FFPE形式保存的，以优化数据处理，目前还不清楚亚克隆对于肿瘤生长是否重要，纪念斯隆-凯特琳癌症中心的Michael Berger认为，发现了问题基因，才能可靠准确地检测异质性肿瘤中的突变。染色体规模（结构）变化很频繁，如致癌病毒或感染。如赋予耐药性的突变。

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