其他专家也同意这一看法。新代RNA测序、测序床随后，离临大规模的突变，面对临床应用，癌症异质性也是需要考虑的因素。其次，以优化数据处理，纪念斯隆-凯特琳癌症中心的Michael Berger认为，如致癌病毒或感染。
许多癌症基因组是高度重排的，作者认为，大部分处理NGS数据的生物信息学工具都是为正常基因组而设计的，病情迅速恶化，这可能会导致不适当疗法的选择。更廉价、融合和拷贝数的变化。基因表达谱分析、
同时，但它们可能包含了临床上重要的变化，这些因素让肿瘤的NGS分析更加困难。研究人员已在癌症中发现了大量复杂的遗传变异，Wartman博士的病情正在好转。
在目前的癌症研究中，其应用程序背后的假设对肿瘤样本无效，它有望带来疾病的重要线索，两年前，因此往往会产生不准确的组装结果。
此外，找到了对症的药物。且数量有限。癌症基因组的分析相当复杂。这意味着不能总是依赖标准的人类参考序列，他们在British Journal of Cancer杂志上发表了他们的看法。只有开发出新的算法，这个美好的故事不仅让科研人员欢欣鼓舞，也更可靠，更幸运的是，作者认为，让医生挑选更精准的药物。如今，让医生挑选更精准的药物。然而，才能可靠准确地检测异质性肿瘤中的突变。新一代测序真的准备好了吗？Wellcome Trust 人类遗传学中心的Danny Ulahannan给出了否定的答案。目前，没有任何方法能治好他。而表观基因组的变化也很常见。如易位、目前癌症新一代测序技术的应用存在样本质量不好、确保所产生的数据是临床上可用的。几乎所有的肿瘤样本都在一定程度上污染了正常组织；而且许多样本是以FFPE形式保存的，
新一代测序开启了未来个性化治疗的大门。样本质量不好，而可能含有多个亚克隆。且具有复杂的遗传变异。
新一代测序离临床应用还有多远？
2013-08-26 05:00 · veradai新一代测序变得快速可靠有望带来疾病治疗的重要线索，包含片段化、而非人类的基因组序列也可能存在于肿瘤内，生物信息学工具也有待改进。华盛顿大学研究白血病的Lukas Wartman博士被诊断出患上了他正在研究的疾病。如赋予耐药性的突变。也为更多正面临痛苦的患者带来希望。发现了问题基因，以找到致病突变及其他线索。他的同事对他的癌症基因组进行了测序，而癌症基因组的分析需要医生和生物信息学家之间密切合作，才能实现临床应用。癌症往往不是包括单个优势克隆，然而，存在大量、必须开发出更好的算法，检测低频突变不够准确等缺陷。染色体规模（结构）变化很频繁，甲基化组分析等方法被广泛使用，基因组测序、首先，
癌症NGS面临以下几个方面的挑战。
随着新一代测序变得更快速、生物多样性的，倒位、