測序的案例
耶魯大學樊榮教授：做單細胞測序技術臨床轉化的拓荒者
談及單細胞測序為精準醫療帶來的貢獻，樊榮教授認為主要體現在兩個方面：一方面單細胞測序能夠幫助患者“量身定制”治療方案。由于腫瘤異質性的存在，目前并沒有對所有腫瘤治療效果俱佳的藥物。而單細胞測序能夠鑒別出每一個腫瘤個體的特征，從而為患者找到最適合的治療方法。另一方面，單細胞測序的高分辨率能夠在早期找到低豐度的突變，使患者能夠在早期接受聯合用藥，以改善生存、延緩復發。這也是單細胞測序區別于其他測序技術的一大優勢。
產業化進程逐步推進
除了帶領IsoPlexis公司的團隊，樊榮教授在國內的另一個身份是新格元生物科技有限公司的聯合創始人和首席科學家。這家位于南京的公司成立于2018年1月，現已獲得數千萬元天使輪融資。如今，新格元生物正致力于將樊榮的原創海量單細胞微流控測序技術商業化，并開發一系列海量單細胞測序在臨床診斷和腫瘤免疫方面的應用。
“測序其實不再是難點，制備單細胞才是。測序可以在各種各樣的測序儀上完成，現在國產二代、三代測序儀也已經研發并生產使用。困難在于如何制備單細胞并實現海量單細胞的測序。如果是一個一個地挑選細胞進行測序，顯然是不現實的。我們采取的辦法是構建一個芯片，使其包含成千上萬甚至數十萬個只能容納單細胞的微型腔室。利用這種芯片，可以達到單細胞分離制備的目標。目前，這種單細胞分離方法還有更多的潛力可以開發。尤其是在降低價格方面的潛力還很巨大，如今這項服務的收費是1700美元，如果成本能降一個數量級，基本上就可以往臨床推廣了。”樊榮教授告訴測序中國。而通過產業化降低成本也是新格元公司正在進行的開發目標。同時，新格元也在進行試劑的研發，以期掌控所有技術細節。
樊榮教授認為，這項技術在產業化之后，會比其他檢測產品更容易臨床推廣。他說道：“在分散的臨床測試點或者鄉鎮醫院的條件下，單細胞測序難以實現。
展開 基因測序中的云計算解密
云計算為什么可以基因測序中持續發展落地？
隨著基因工程在疾病風險、祖源分析等一些新應用新場景的出現，催生了不同的算力需求，對計算架構也提出更高要求。生物測序可以說是信息技術和生物技術緊密結合的行業，需要借助高性能計算來處理海量爆炸的數據資源！
基因測序通常會面臨以下三個痛點:
1 基因測序業務一般分為項目型，有波峰波谷的區別，為了足夠的資源支撐的同時不造成資源浪費，會選擇云計算彈性使用的資源。
2 復雜基因組在各個測序分析的階段需要借助不同規格的計算資源，線下計算集群往往無法適應快速的擴縮容。
3 目前的三代測序已成為重要的技術趨勢，云計算能夠更好的滿足其對算力方面的要求。
上述所說的是算力方面，而實際上，基因測序企業更偏愛云計算平臺，這就和傳輸/存儲拖不了干系：
1 基因測序最高每天甚至有十幾個T的基因下機數據，海量的數據傳輸需求和存儲對傳輸帶寬要求極高。
2 行業數據存儲包括規劃、分配、回收、歸檔等過程，運維成本極高。
3 基因測序中涉及到相當多的敏感數據，對于安全的要求極高。
北鯤云為基因測序行業用戶提供高性能計算完整解決方案，搭建NGS數字化全流程平臺，幫助用戶降低計算資源成本，解決IT/運維問題，提高研發效率。對于基因測序的各大痛點，都有招數一一化解。
最近北鯤云贊助天津大學生命科學學院團隊TJUSLS_China參賽并斬獲金獎（Gold Medal）。
今年 TJUSLS_China 團隊的研究對象是 Proteinase K（蛋白酶 K）。目前商業化的 Proteinase K 產品大都面臨鈣離子依賴性及不耐熱的問題。
展開 基因測序、生物信息分析平臺工作站硬件配置探討（2020）
為了使NGS（下一代測序）分析的工作負荷最大化，硬件配置三個關鍵瓶頸：可用的CPU核數、內存容量以及I/O帶寬
2.2 生信分析對硬件配置要求
如何處理454和Illumina數據？ 全基因組裝配/組裝？序列拼接？映射讀取到參考基因組？
（1）需要多少存儲空間才能保持數據實時讀取（硬盤容量）？
開發下一代測序（高通量測序）的臨床應用的瓶頸是存儲和分析所生成的大量數據。應用程序多種多樣，但共同的主題在計算和分析上具有挑戰性。
（2）要分析的每個文件有多大（RAM容量，硬盤讀寫速度）？
（3）要使用的軟件準備好使用多處理器運行時間是否有要求（CPU核數）？
展開 加速基因測序進程，北鯤云高性能計算平臺再發力
而基因的數量之龐大，基因結構之復雜，如何能有效地進行基因測序，同時滿足海量的基因組序列的存儲要求，成為制約基因技術發展的難題，也就成為制約生命科學領域前進的絆腳石。因此具有強大儲存功能的高性能計算平臺北鯤云的出現解決了這部分的困難。
在實驗的過程中，主要包括GSsflx測序平臺，Solexa Genome Analyzer測序平臺和SOLiD測序平臺，通過生物分子的測量，在使用后期軟件對得到的數據進行處理，在和原始的海量數據進行匹配處理和分析，通過對于基因序列的同源性和相似性進行比對，分析，遺傳分析等等，獲得實驗結果。
這就要求在處理數據的過程中，軟件或者說平臺具有強大的計算能力，以及足夠對原始數據的存儲空間，同時要滿足大數據的更新需求。北鯤云超算平臺通過對國內外六大主流公有云計算平臺的整合，配合公司獨家開發的計算調度模塊，給用戶提供一個“私有”的云端超算平臺。
北鯤云超算平臺提供從數據存儲，軟件供應，算力支持的流程化服務，有效地幫助生命科學領域研究人員做到管理大數據，存儲現有數據，以及對新的基因序列組進行處理對比，分析的作用。
北鯤云超算平臺還可以定制需求，面對不同的研究人員不同的計算需求，憑借對于云計算行業的深入了解，平臺就預先安裝了300多款軟件，隨時使用隨時打開，無需下載。同時更豐富場景，深入了解生命科學領域基因技術的各個需求層面，搭建了從基因測序，標靶發現，虛擬篩選到分子動力等全部流程的研發環境。
除此之外作為高性能計算平臺，北鯤云超算平臺持續更新硬件資源，在價格上卻和傳統的超算平臺持平，同時數據傳輸（HTTP網頁/高速UDP傳輸客戶端）可獲得10倍加速，讓用戶降低使用成本的同時獲得更好的服務。
展開 
你說我的核酸結果為啥還不出來啊！
而在流行病學調查中，我們需要通過分析序列差異來尋找傳播途徑和來源，想要知道具體序列，就要進行基因測序。
基因測序可不就是我們的老朋友了！
基因測序短時間內就能夠產出PB級的海量數據，因此只有通過更高性能的服務器與更快速的分析算法，才能滿足里面大量且多樣化的數據需求。快速精準的結果一定是基于龐大的計算數據。
算力不足、存儲需求大、部署困難等種種因素都成了影響基因測序效率的因素。
這已經變成了“算力”的比拼。
作為Cloud-HPC的先行者，北鯤云面向不同行業，不同場景的業務需求，為用戶提供SaaS、混合和私有化等多種業務模式。在基因行業，北鯤云也充分發揮自身在HPC、存儲和數據安全方面等優勢，根據不同場景為用戶量身定制解決方案。
在我們過往和客戶合作的經驗中了解到，大型基因測序機構動輒涉及到數萬/數十萬個基因測序及模型建立,依賴大量的計算和存儲資源,隨著業務量的進一步擴展,傳統IT架構定將面臨以下挑戰:
在使用峰值時，任務需要排隊等候。
由于基因測序對算力的需求是波動的,這會導致服務器的數量無法得到很好的控制。如果選擇采購可以滿足最大峰值的集群,那么在業務量不能時刻保持高峰時,就會存在很大的成本浪費。而一旦服務器不足,則無法滿足業務高峰時的測序任務。
在各個測序分析的階段需要借助不同規格的計算資源,線下計算集群往往無法適應快速的擴縮容。
在此場景，北鯤云解決方案如下:
整合本地服務器資源和云上資源
當測序需要大量資源時,平臺能夠在多地域、多云廠商中調度海量的計算資源，保障大規模測序工作的穩定運行;在業務低谷時,可以釋放資源,降低成本。
展開 基因測序、生物信息分析平臺工作站硬件配置推薦2021v3
新冠疫情席卷全球，對于人類而言是前所未有的挑戰，迅速找到未知病毒的發源地及特效治療方案，需要海量檢測、基因測序、生物信息分析等研究，對計算機計算能力要求至關重要，
西安坤隆計算機科技有限公司自2020年1月推出相應硬件配置：基因測序、生物信息分析平臺工作站硬件配置推薦2020
到2021年8月，已經升級換代，我們更新了基于生物信息分析的最新圖形工作站基準配置，另外增加了生物信息分析集群方基準配置方案（即將推出），詳見配置如下：
（一）生物信息分析圖形工作站配置推薦2021v3
O
品牌與型號
配置規格
價格
備注
1
AX410 144128-16TA
14核4.4GHz /128GB DDR4 /QuaroP620 /2TB P-SSD系統盤 +16TB SATA企業級/塔式(750w)/23寸圖顯
38000
2
AX410 142256-16TA
18核4.2GHz / 256GB DDR4 / QuaroP620 /2TB P-SSD系統盤/16TB SATA企業級/塔式(750w)/23寸圖顯
53500
3
EX650i 228256-32TA
2顆Xeon 金4316處理器（40核2.8GHz ）/ 256GB DDR4 /QuaroP620 /2TB P-SSD系統盤/32TB SATA企業級/塔式(865w)/23寸圖顯
65000
4
EX650i 233384-48TA
2顆Xeon 金6342處理器（48核3.3GHz ）/ 384GB DDR4 /QuaroP620 /2TB P-SSD系統盤/48TB SATA企業級/塔式(865w)/23寸圖顯
107000
展開 《Chem. Rev.》綜述：基于蛋白質生物材料的分子設計和人工生產
作者從歷史的角度開始這篇綜述，了解早期為獲得承載蛋白的主要序列所做的努力，然后是測序和蛋白質組學技術的最新發展，這些技術極大地加速了細胞外蛋白的測序。接下來，作者介紹了四大類蛋白質材料，即纖維材料、具有高可逆變形能力的生物彈性體、硬塊狀材料和生物粘合劑。在每一節中都專注于一級和二級結構級別的設計，并討論它們與機械響應的相互作用（圖1）。
相關綜述論文以“Protein-Based Biological Materials: Molecular Design and Artificial Production”為題于2023年1月24日發表在《Chem. Rev.》上。
圖1 蛋白質基生物材料的分子設計和人工生產
1. 細胞外蛋白質的測序：歷史視角
在過去十年中，下一代測序(NGS)和蛋白質組學技術及其相關生物信息學軟件的快速發展大大緩解了這些限制，提供了一系列加速發現的強大工具，尤其是在協同使用時。雖然這些先進的方法占據了蛋白質發現的中心舞臺，但仍然需要傳統的生化和分子生物學方法來識別調節蛋白質材料最終功能的重要分子特征，例如PTM或交聯化學。一旦獲得這些信息，再加上對序列-特性關系的深入了解，就可以將其轉化為通過DNA重組技術人工制造基于蛋白質的材料。
本節重點介紹了四種細胞外纖維和彈性蛋白材料，它們舉例說明了完全識別其端到端序列所需的廣泛時間線，即：(i)節肢彈性蛋白，(ii)彈性蛋白，(iii)絲素蛋白，和(iv)貽貝粘附蛋白（圖1）。
圖2 承載蛋白的時間軸
在21世紀初，下一代測序(NGS)方法是另一個技術飛躍，極大地促進了基因組和轉錄組的研究。
展開 微滴式數字PCR(ddPCR)技術及應用
新一代測序的驗證
美國福瑞德?哈金森癌癥研究中心的研究人員去年在《BioTechniques》雜志上發表文章，稱ddPCR可作為一種精確的方法，用于NGS文庫的質量控制。
在新一代測序的樣品制備中，準確定量測序文庫很關鍵，這可保證測序平臺的高效利用。若測序運行時的文庫分子過多或過少，都會使數據質量受損，有時甚至沒有數據。這不僅浪費寶貴的樣品和試劑，也浪費用戶和儀器的時間。ddPCR系統可以融入NGS的文庫制備流程中，精確定量測序文庫。
基因表達分析
準確定量樣品中存在的RNA轉錄本，有助于更好地了解基因表達和調控。ddPCR系統以其高靈敏度，特別適合發現和定量稀有轉錄本，讓研究人員更深入地探究單細胞轉錄組學，并更好地了解RNA的實際功能。同時，其高精確度也使其能夠檢測樣品之間基因表達的微小變化。
去年發表在《Nature Methods》上的一篇文章稱，ddPCR技術能在不同情況下，準確重復地定量血漿和血清中的microRNA。作者認為ddPCR能幫助我們更加精確地追蹤病人在治療期間不同時間段中的血清microRNA濃度變化情況，這對于實時PCR來說，有時是不可能實現的。
總體來說，ddPCR的優點就是能夠準確靈敏地檢測出微量基因的變化及差異，提供給我們更可靠的數據，尤其是在臨床醫學研究領域其作用非常重要。
轉載自轉化醫學網
展開 一個咖啡杯裝下全世界的數據，DNA存儲芯片神奇在哪？
目前DNA存儲技術的解碼過程，還需要依賴測序儀對DNA分子進行排序，市面上量產的測序儀大多都用于小型實驗室、臨床應用等時效性要求較高的場景，距日常使用還很遠。
▲測序服務供應商Illumina的測序儀產品iSeq 100（圖片來源為Illumina官網）
此外，DNA存儲技術的讀寫速度慢。2021年12月初，佐治亞理工學院的研究將DNA存儲速度提升到了每天寫入20GB數據，目前固態硬盤的讀寫速度大約為每秒500MB。IDC《數據時代2025》的報告顯示，全球每年產生的數據在2025年將達到175ZB，相當于每天產生491EB的數據。即使DNA存儲芯片的密度足夠大，其實時讀取速度也無法滿足當前的數據存儲需求。
DNA存儲芯片是未來大容量存儲較為理想的介質，目前的研究進展大部分都處于概念驗證階段，其硬件設備的落地還需要很長一段時間。
04.
結語：DNA存儲商業化的關鍵，
實現低成本、高密度
DNA存儲芯片存儲密度高、穩定性高、易于維護的優勢決定了它成為下一代存儲設備的可能。不過該項技術的進一步商業化還有很多限制，例如成本高昂、存儲環境限制較多、實時讀取速度慢等，這些都表明其變成主流存儲設備還有很長一段路要走。
我們處于數字時代，從智能手機、平板、PC到可穿戴設備每天都會產生大量信息，因此這個現實條件決定，找到性能要求更高且更加低成本的存儲設備迫在眉睫。
DNA的半衰期為521年，在一個冰冷或合適的條件下，DNA可以持續存在數十萬年，甚至幾百萬年，如果DNA存儲技術真正實現商用，在未來，我們的數據檔案可能將變成“化石”留存下來。
展開 北鯤云超算平臺為藥物研發提供哪些解決方案？
這中間就離不開藥物篩選以及基因測序的環節。
而進行基因測序和藥物篩選需要大量的蛋白質分子結構與基因序列數據進行匹配。這也就不可避免地需要用到高性能計算，北鯤云作為一個致力于為有高性能計算需求的企業和科研人員提供算力 SaaS 服務的云計算平臺，對于國內高性能計算行業的現狀有著深刻的認識，藥企在面臨轉型的大趨勢下，研發成本也越來越高。許多藥企的自建機房，存在機型老舊，算力不足的情況。而對于企業來說，一次性更換機型顯然是一筆不小的預算，北鯤云超算平臺通過基于基因測序、靶標發現、虛擬篩選、分子動力學模擬等應用場景， 為生命科學行業用戶提供一站式的生物信息學及計算化學領域整體解決方案。
北鯤云超算平臺通過幫助管理企業自有的線下工作站、計算節點等計算資源，最大化提高本地資源利用率，優化私有云算力資源，幫助企業實現資源最優化，同時當企業本地算力資源不能滿足自身需求時，自動溢出到云上，提高企業研發效率，對于沒有本地集群的企業，也可以通過北鯤云超算平臺的部署快速利用云上無限資源啟動 Cloud-HPC 集群，靈活、經濟的高性能計算方案。
同時，北鯤云在生命科學領域將繼續打磨產品，讓產品與藥物研發所需要的屬性更好地相融合，希望能夠為為客戶提供帶有更多更具體的也更具附加值的整體算力解決方案。
展開 北鯤云超算在生命科學領域的使用場景中有什么作用？
而目前我們所使用的第二代，第三代基因測序技術都依賴于高性能計算發展，北鯤云超算平臺推出有效解決方案，協助生命科學領域中的生物信息研究獲得進一步的發展。
高性能計算在生命科學領域的應用是近10年才出現的，并且在生命科學的虛擬篩選，分子動力模擬等場景中起到了十分重要的作用。在生命科學領域當中，對于包含生物信息的蛋白質和DNA大分子的研究需要對分子結構進行預測，研究它們的動力學特性，熱力學特性以及在過程中會發生什么樣的作用，在生命當中有什么樣的效果等等，而這些研究都隨著高性能計算的提高和發展有了更多的應用，對現下社會上的醫學，農業發展都有不小的推動作用。
通過北鯤云超算平臺協助解讀生物信息主要體現在，在之前分析生物信息基因測序數據的時候，有很多步驟需要在計算機上運行幾天，甚至幾個禮拜，在接入北鯤云超算平臺之后，可以大大地減少計算的時間，反復優化核心運算，同時擴充數據儲存量，擁有更多可以比對數據庫的支持，在研究過程中，提高計算效率，解讀更多的生物信息獲取更多數據。
除了提高計算效率之前，北鯤云超算平臺在分子折疊、基因測序等場景下，還能提供PB級別的存儲空間，對于數據的存儲提供了足夠的保障。在計算過程中經常遇到的篩選數據基數過大導致的空間不足的問題。在提高計算效率的同時降低計算成本，在不高于傳統超算中心計算價格的前提下，有效提高科研效率，是北鯤云超算平臺面做的十分出色的。如今北鯤云是讓任何有高性能計算需求的企業和學校都能放開用、盡管用的超算平臺。
北鯤云超算平臺使用一體化的服務，簡便快捷的操作方式對生命科學領域的生物信息研究提供巨大的助力，讓曾經制約生物信息研究發展的障礙一一化解。在此基礎上，提供更有效率的服務，通過預先安裝軟件，軟件自動更新的方式讓使用更便捷，讓研究人員有更多的精力和財力投入到研究當中。
展開 
北鯤云超算平臺如何加速生命科學研究
眾所周知，高性能計算在生命科學領域中的應用是近幾年才出現的，而且主要應用在基因測序、分子動力學模擬，以及虛擬篩選等流程。簡單來說就是通過實驗儀器對生物分子進行測量，然后使用一些后處理軟件對原始的大量數據進行處理和分析，接著對序列數據進行同源及相似性搜尋、比對、序列分析、遺傳發育分析等。而分子動力學模擬則是對于原子和電子所構成的多體系統，用計算機模擬原子核的運動過程，從而計算這個多體系統的結構和性質。虛擬篩選是根據模擬小分子配體與生物大分子受體的相互作用，預測兩者間的結合模式和親和力，從而進行藥物的虛擬篩選。
藥物的虛擬篩選是依靠其所收集的基因測序的數據以及生物分子結構的數據庫為基礎，首先通過X射線-單晶衍射等技術獲得受體大分子結合部位的結構，然后通過數據庫搜尋或者全新藥物分子設計技術識別得到分子形狀和理化性質與受體作用相匹配的分子。簡單來說，有些類似與AI建模。對于人工智能系統來說，其所建立的參數規模越大，往往就越聰明。藥物的虛擬篩選也是一樣，當其數據庫中，所收集的生物分子信息與基因序列越多，其所能產生先導化合物的可能性就越大。因此，效率也就越高。
然而，對于生命科學而言，基因測序與分子動力模擬所產生的數據量巨大，要建立如此大的模型算力成本自然十分高昂，很大程度上阻礙了科研人員對藥物虛擬篩選的深入研究。
針對這一難題，北鯤云創始人馮建新在公司成立之初就曾表示，北鯤云超算平臺是專注于為高算力需求的企業和科研人員提供靈活、高效的算力產品及服務，幫助客戶提升業務運行效率并有效降低成本。北鯤云超算平臺，通過接入主流公有云資源，并在全球擁有25個地域節點，超過10萬臺服務器，單集群節點可提供10，000核時算力，算力資源豐富，可隨時開啟高性能計算，作業排隊時間趨近于0.
展開 高性能計算對生命科學研究有何幫助？
目前，高性能計算在生命科學領域中的應用主要包括：基因測序，分子動力，虛擬篩選。而對于高性能計算在生命科學領域的主要作用是對實驗儀器測量數據處理和分析，分子動力學模擬以及計算機輔助藥物設計類計算。
隨著人類基因組計劃的相繼完成，以及各種模式的生物基因組計劃的實施，基因測序技術也在不斷發展。同時，關于生物基因組序列的海量數據不斷涌現，因此就需要用通過高性能計算對這些數據加以整理和存儲。
實驗儀器測量數據處理和分析，首先通過實驗儀器對生物分子進行測量，使用一些后處理軟件對原始的大量數據進行處理和分析，然后對序列數據進行同源及相似性搜尋、比對、序列分析、遺傳發育分析等，應用軟件數量巨大，各種軟件在同源性分析算法上各有特點，最常用的有BLAST，FASTA，HMMER，ClustalW，DNASTAR，PHYLIP，PAML，PAUP，T-Coffee，EMBOSS等。有對蛋白質分子進行研究的三維冷凍電鏡方法及結構解析軟件EMAN，SPIDER;利用Xray方法測量用軟件CCP4、ARP/wARP，CNS進行解析等;質譜儀測序以及后續處理軟件tandom(X!tandom)等。
分子動力學模擬是在原子水平上利用牛頓經典力學方程模擬分子的運動，隨著高性能計算能力的提高，分子動力學模擬已經成為生物大分子理論研究的有力工具，目前，用于分子動力學模擬的主要軟件有AMBER ，Charmm，NAMD，Gromacs等，這類應用非常適合大規模并行。
計算機輔助藥物設計是根據受體的結構是否已知，分為直接藥物設計和間接藥物設計。通過分子模擬軟件分析結合部位的結構性質。然后運用數據庫搜尋或者全新藥物分子設計技術識別得到分子形狀和理化性質與受體作用位點相匹配的分子，合成并測試這些分子的生物活性，經過幾輪的循環，就可以發現新的先導化合物。
展開 技術加持、服務先行：北鯤云超算平臺助力生命科學領域研究與發展
自2019年3月進入中國大陸市場以來，不斷為客戶提供一站式Cloud-HPC產品和服務，主要應用于生命科學、人工智能、芯片設計、高科技制造、CAE/CFD、大氣海洋環境、天文地球物理、影視與動漫制作、高性能計算超級計算機等領域，除分子動力學模擬外，北鯤云還提供了基因測序、蛋白折疊、虛擬篩選、分子設計、蛋白結構模擬等應用場景的解決方案，助力生命科學領域的研究和發展。
小心！3天59例，49個地區突發“告急”！停工、停運、停課
1月4日，山東省疾病預防控制中心完成對青島報告的1例英國輸入病例樣本全基因測序分析，經比對，與近期高度關注的英國變異株序列高度同源。該病例為山東省第一例輸入的新冠病毒VUI-202012/01突變體感染病例。
省疾控中心對這一病例進行了新冠病毒全基因組測序，成功獲取該病例全基因組序列，同參考序列比對分析，該輸入病例序列為新冠病毒歐洲家系L2.1型，與近期高度關注的英國變異株序列（VUI-202012/01或B.1.1.7突變株）相比同源性達99.99%。
當前，全國各地對入境人員實行閉環管理，山東省也執行了嚴格的“點對點”閉環管理，青島市嚴格執行了“加密檢測”“閉環轉運”等措施，使患者能夠在隔離期間確診。因此，一般情況下，在入境人員中發現的無論是確診病例還是無癥狀感染者，都不可能進入普通社區，公眾無需恐慌。
廣東省出現變異病毒案例
英國報告了新冠病毒變異株后，廣東省疾控中心加強了對境外輸入個案的新冠病毒基因測序分析，并對去年9月以來廣東省境外輸入確診病例、無癥狀感染者的樣本進行了回顧性的基因測序分析。
2021年1月2日，廣東省疾控中心在一名英國輸入新冠肺炎確認病例的咽拭子樣本中發現了B.1.1.7突變株，與近期英國報道的變異病毒基因序列高度相似。
沈陽“淪陷”，必要崗位工作人員不上班，公共場所全部停業，學生停課
為進一步加大新冠肺炎疫情篩查力度，保障全市人民生命健康安全，沈陽市統籌推進新冠肺炎疫情防控和經濟社會發展工作指揮部定于1月5日起，對沈陽市和平區、沈河區、大東區、渾南區、沈北新區、蘇家屯區開展第二輪新冠肺炎疫情全員核酸檢測工作，3日內檢測完畢。
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