斯坦福AI5小时DNA测序破世界纪录！创人类新里程碑，成本仅3万(4)

斯坦福大学研究生 Sneha Goenka 为此找到了一个快速的解决方案。这个方案放弃传统的全用本地测序芯片处理数据的办法，直接将编译好的数据存入基于英伟达 Tensor Core GPU与谷歌云的存储系统。
利用云计算系统，算力可以被放大，并在数据中进行实时筛选。
然后研究者使用英伟达的Clara Parabricks架构，独立运行为此定制的特殊决策树算法，以扫描输入的样本基因代码中，是否有病原体特征、可能导致疾病的遗传异常特征，并为之标出权重。
英伟达的Clara Parabricks架构是以GPU加速运行的谷歌PEPPER-Margin-DeepVariant管线版本。PEPPER-Margin-DeepVariant管线由谷歌与加州大学桑塔克鲁兹分校联合开发，利用递归神经网络算法分析基因测序数据。

决策树算法过程
最后研究者将病患样本的基因异常对照致病基因的公开数据库，得出诊断。
因为软硬件的增强，研究团队还选用了以前更花钱且更艰难的长读测序法。
传统的基因测序将样本基因分切成小段，然后再测定每段里的DNA碱基对。如此方式可以在旧技术限制下降低成本与工时，但容易误测或漏测在长段DNA序列中才能完整呈现的变异。
长读测序不需要过分切割DNA，同时测定1万到10万个碱基对之间的DNA长序列，能在提高测序准确度的同时，提供更多基因变异的细节数据。

在之前的旧技术限制下，长读测序的成本远高于传统测序。
现在速度提升了，精度增加了，那么这次测试究竟花了多少钱呢？