36氪首发 | 用数据分析为基因测序行业“提速”，「赛乐基因」获近千万元天使轮融资

36氪获悉，专注于向医疗、基因测序及科研机构提供生物信息解决方案的赛乐基因已在2019年1月完成近千万元天使轮融资，投资方包括梅花创投、新势能基金。目前，它正展开新一轮融资，用于新产品研发和市场销售。

近年来，随着高通量测序设备的广泛应用，及基因组序列测序成本大幅下降，整个行业得到迅速发展，吸引了大量资本和企业的进入。这带来了基因检测的日益普及，也带来了越来越大规模的数据产出。据illumina估算，NGS测序数据产出量在2016年之前每7个月翻一倍，在2016年之后仍将远超摩尔定律。

针对如此大规模的数据，如何寻找高效的数据处理方案，如何提升数据解读速度，成为行业下一个重要议题。为此，赛乐基因基于CPU+GPU异构计算架构，历经数十次产品迭代升级，开发出了BaseNumber NGS数据分析平台，并搭载硬件推出了一体机。

BaseNumber一体机

据公司联合创始人&COO张继翔介绍，该平台采用了GPU的技术路线，具体来说，它针对基因数据的特点，基于CUDA平台，原创开发了GFrame技术框架，并针对核心生物信息算法进行了重构。

张继翔告诉36氪，CPU一般有几十个核，而GPU可以达到4000多个核，非常适合高效的并行性和高密度的计算，但GPU一般适用于简单逻辑的并行计算，而基因数据分析逻辑非常复杂，在GPU上实现基因数据分析是一个难题。不过，目前赛乐基因基于上述技术路线已解决了在CPU+GPU异构计算平台上对基因数据分析实现超高速分析的技术难题，在确保准确性前提下显著提高分析速度。

目前，赛乐基因已发布BaseNumber Germline胚系变异分析流程。张继翔介绍道，它在确保分析结果与业界最佳实践一致的前提下，BaseNumber将一个30X的人类全基因组分析运行时间从传统的“CPU服务器+开源软件”方案所需的将近24小时缩短到12分钟，提速超过100倍。

而除了全基因组数据，BaseNumber胚系变异分析产品同样可以分析全外显子（WES）和靶向Panel数据，可以被科研机构、基因测序公司与医院广泛应用于遗传病诊断与筛查、人群队列基因组研究、动植物基因组研究等领域。目前，除了胚系变异检测产品，赛乐基因还完成了超高速的体系变异检测产品，即将向市场发布，该流程可应用于肿瘤相关基因检测科学研究和应用。

张继翔表示，提高工作效率只是其一，分析速度显著提升后分析单节点的通量也会变大，这也能大幅节省客户在硬件资源和IT基础设施上的投入，从而帮助客户节省更多分析成本。

根据下游的需求，赛乐基因的目标客户主要有三：科研机构、基因测序企业（包括医疗级和消费级企业、基因科学服务公司），以及医院。目前，公司的盈利模式主要是销售NGS基因数据分析一体机和收取年费，明年还会推出云计算服务，按照分析数据量收费。

那反映到市场端，这会是一门好生意吗？据咨询机构BCC预测，全球基因市场规模在2023年达到244亿美元，年增速18%；其中上游提供生物信息工具与分析的细分市场规模31亿美元，年增速25.5%。张继翔表示，随着基因数据指数级地增长，基因数据分析的效率与成本必将成为一个深切的痛点，细分市场必将达到百亿美金级别的规模。

针对可预见的痛点，目前除了赛乐基因，也有头部公司伺机而动，投入巨资布局。譬如illunima就推出了生物信息计算一体机DRAGEN ，华大智造也推出了MegaBOLT 生信分析加速器，腾讯云自行开发“腾讯云双螺旋PAAS平台”，华为云与Falcon展开合作，Intel与凯杰生物合作搭建Intel高性能计算平台等，都意在加强自身数据分析能力。

最后介绍一下团队，赛乐基因由三名毕业于北京大学计算机系的同学华云波、张继翔和戴永继联合创办，组建了一支“IT+生物信息“复合型团队。创始人华云波曾是奥数国家集训队成员，先后成功创办过包括互联网医疗公司和NGS基因测序公司等多家企业，并在上市公司担任高管；张继翔和戴永继则分别拥有近二十年的企业运营与软件开发经验。成员大多毕业于北京大学、中科院、中佛罗里达大学、西安交大等知名院校，曾在腾讯、诺禾致源等知名企业任职。

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