现在基因测序的瓶颈主要在哪里？精度？速度？
准确度（不是精度），读长对基因组的组装有重要影响： 理论上，如果生物基因组没有重复、杂合的影响，即使短序列(30~40bp)的也能够完美的组装出其基因组。但是考虑二者的影响（测序错误造成影响某种程度与杂合类似）则仅仅利用短reads来组装是不现实的，因此还需要大片段文库（bac, fosmid）来辅助组装，而大片段文库主要还是传统的方法，这就是主要的成本所在（1s M~10s M rmb），当然比10年前成本已经大为降低。 3代测序其中一个优势就是解决2代读长过短的缺点，因此理论上，如果reads长度能跨过repeat region的长度，则理论上就能够实现基因组的完美组装，之前有人（可能是Myers,不太记得）认为>10kb的片段足够跨越任意repeat region。除此之外，2代通常在GC含量高或低的区域存在bias（sanger测序也有这样的问题），这样一个后果是造成基因组某些区域无法检测到从而造成基因组的不完整，3代在这一点上也是号称无GC content bias. 当然，虽然3代目前吹的天花乱坠，但是实际应用中的也就PacBio（ion torrent算2.5代），其通量现在无法与illumina比，另外其reads的质量之差可以用丧心病狂来形容(> 15%)，其矫正仍需要2代的reads，不过相应的软件太少，而且最要命的是慢的要死（我们自己的项目32 core已经跑了4个月还是没有结果），而直接利用raw reads拼接的软件几乎没有（需要重新设计实现高容错度），因此PacBio目前也只用在少数细菌基因组，老实说，没有人会对细菌的组装感兴趣吧。 最后，以发展的眼光，3代迟早会取代2代，如果真有这一天，会带来很多改变，对搞bioinformatics的人来说，研究基于De brujin组装算法的人会失业，主流拼接算法又会回到overlap-layout-consensus，后者实现起来更简单，速度更快，结果会更好。当然，如果某一天，长度达到基因组全长，搞拼接算法的人会集体失业。