如何解读基因的奥秘，成为当代生命科学界的一大难题；如何通过解读基因大数据，获取与疾病相关的变异，找到致病基因，制定靶向治疗方案，也是精准医疗领域中的核心环节。
随着基因测序成本大幅度降低，基因分析平台与技术日益成熟，基因解读成为现阶段决定测序产业链发展的关键。那么，影响基因解读的环节有哪些？哪些技术在背后支撑着基因解读的发展？
大规模数据库建立
如果要让解读结果更精确可信，首先需要丰富的数据资源。测序技术的不断发展，使得基因数据的获取不再是问题。基因数据库的建成作为目前解读工作最重要的环节之一，不仅仅包括基因数据的积累，还包括相对应的临床数据的整合。
如何进行准确有效的解读与整合，转化成能够具体临床应用的有效信息是精准医疗中的一个关键环节。当我们建立了大规模的基因组数据库和知识库后，就可以将基因变异信息、疾病临床表型、诊疗方案、药物治疗等数据结合起来，从而建立特定基因与疾病的关联。
近年来，世界各国为解读基因组数据做了很多工作。2008年，我国多家机构共同发起了国际“千人基因组计划”；2012年，英格兰提出了十万人基因组计划；2015年，美国提出了百万人基因组和精准医学计划，中国十三五规划准备投资600亿做精准医学......
2016上半年，美国食品药品监督管理局FDA、中国抗癌协会临床肿瘤学协作专业委员会CSCO纷纷推出指南，明确指出需要通过循证的遗传变异知识库对测序分析结果进行临床注释解读来出具报告；同年8月，中国食品药品检定研究院发布了《第二代测序技术检测试剂质量评价通用技术指导原则》，把数据库列入二代测序的原材料中。
2016年9月22日，我国唯一获批筹建的国家基因库——深圳国家基因库正式运营，其数据库目前已建成60PB的数据可访问能力，并规划在二期完成500PB的可访问能力，能力上超越国际三大基因数据中心。
基因组学研究
现阶段，真正被人类所理解的基因组信息仅占总体的2%，基因解读之路任重而道远。数据库和知识库的建立让解读工作得以顺利进行，但解读工作中最根本的问题还是人们对基因组信息的研究与认知不够。只有对基因组信息有了更深刻的认识，科研医者才能更好地挖掘变异信息与疾病之间的联系，推动精准医疗临床决策。
标准管理体制
在解读工作中，相关的标准条例和指南也在规范、指导着科研人员进行临床研究和交流。
HPO（Human Phenotype Ontology）项目即提供了一套描述人类疾病所致的异常表型的标准词语集。2015年3月，美国医学遗传学与基因组学学院（ACMG）发布新版基因变异解读标准和指南，这份指南对于想要确认患者中鉴定出的遗传变异是否与疾病相关的科研人员来说，也是非常重要的指南。
IT+BT深度融合
IT技术也在解读工作中助力不少。IT+BT的概念在行业内已不新鲜，在基因分析阶段，以BGI Online为代表的云计算平台极大地提高了分析效率。目前，一个人的全基因组分析在线下进行需要一周的时间，而在云平台上进行分析，1-2天即可完成。
在基因解读阶段，IT技术不仅在继续提供云计算服务，还可以将部分人工解读转化为自动化解读，为科研医者节省时间与成本，从而投入更多精力于解读和研究中。正大基因在这方面也开展了一些前瞻性的探索工作。
可见，建立大规模数据库、推进基因组学研究、规范标准管理体制、以及生物技术与IT技术进行融合都对解读工作有着极其重要的影响，只有不断完善这些环节，我们才能在解读基因奥秘的海洋中无阻遨游。
