随着这么多年超级计算机，对于人类基因组的测算技术逐渐完善，人类基因组的测算和再超级计算机中的录入逐渐完成，这项测序技术也逐渐趋于完善，而且新技术大大降低了以往那种传统模式的计算速率，同样也降低了成本。随着人类基因组测算计划逐渐的完成，在基因组测序方面总结的经验和相关数据就会越来越多，而随着测序工作的逐渐趋于完善，科学家们总结了更多趋于成熟完善的经验，从而在经验中大大降低了测序的成本，我们对于的测序不像这项工作一开始的时候那样，既艰难，又耗费大量的人力物力财力了，相比较二三十年前科学家刚刚开始对于的测序工作开始的时候所耗费的大量的资金，和精力以及财力来说，现在如今的基因组测序工作做起来更有经验，也更容易，相对来讲所耗费的时间成本，经济成本，以及科学成本都相对的比较起来二三十年前这项工作刚刚开始的时候，要简单容易的多，并且随着我们中国世界上第一超级计算机的研发成功，和大数据时代的到来，给测序的成本更加大大的降低了。

但是中国人讲究效率，讲究具体的数值，讲究归根结底，追究细枝末节的细节，所以在新的技术能使测序成本降低的同时，我们要具体有力的数值和相关的证明，告诉我们，这个新技术所带来的测序成本的降低，到底具体的在金钱上，时间上，科学效率上，时间成本和金钱成本上，具体降低了多少。

这个数值当然需要具体的测序的计算说明。

从测序这项工程的历史学上我们来寻根溯源，早在1977年，anger及其同事发明出最早的测序技术，而从1990年在世界范围内开始的人类基因组计划催生了测序技术的自动化。而近10多年以来，新一代测序技术得到了飞速的发展，测序速度及测序通量的巨大提升使得个人基因组的测序成本急剧下降，具测算这个成本已经达到了1000美元一个全基因组测算成本的水平，从而使得测序技术在生命科学研究领域以及临床医学上有着更广阔的应用前景。近来出现的第三代测序技术具有测序过程中无需聚合酶链式反应扩增而且产生非常长的测序片段的优势。尽管其测序的准确性只达到85左右且成本颇高，但仍然显示出了较好的医学前景。在“精准医学“时代的来临将进一步促进测序技术的革新，并使个人基因组测序成本进一步下降，有望使个人基因组测序成本进入每百美元的时代。随着海量的测序数据的积累，如何有效地分析和解读这些测序数据面临着巨大的挑战，生物信息学在此过程中扮演着关键的角色。随着大数据时代的到来，生物信息学在大数据中扮演了精准测算的额角色，生物信息学早在中国世界上最大能力的计算机还尚未诞生之前，就已经发挥了其大数据作用，在生物信息学的大数据大辅助功能和筛选下，的测序技术更加精准完善，同样也降低了基因组测算的成本，又曾经的一千美元的成本来测算一个基因组，到现在已经在百元美元范围内测算一个基因组，整整降低了十倍的成本。