中心法则确立了遗传信息从 DNA 经转录、翻译流向蛋白质的基本规律，而基因测序技术正是读取这一信息流底层代码（ATCG 排列顺序）的核心手段。其技术路线经历了从第一代 Sanger 测序到高通量测序（NGS）、再到单分子测序的迭代，各阶段的竞争壁垒分别体现在读长与准确性、通量与成本、以及长读长与实时性上。
从中心法则到测序技术：信息流驱动的技术路线
1953 年 DNA 双螺旋结构模型提出后，中心法则明确了遗传信息的流动方向：DNA 通过转录产生 mRNA，mRNA 作为模板翻译产生蛋白质。测序技术的本质，就是读取 DNA 片段中 A、T、C、G 四种碱基的排列顺序，将生物“代码化”。这一能力在基础生物学研究、医学诊断、法医生物学等领域都是最重要的基础技术。
第一代测序技术由桑格（Sanger）和考尔森（Coulson）于 1975 年开创，其特点是测序读长可达 1000bp，准确性高达 99.999%，在单基因病的基因诊断和产前诊断中仍广泛使用。但其缺点同样突出：离不开 PCR 扩增、通量小、自动化程度低、成本高，无法进行基因组层面的分析。
高通量测序（NGS）：通量与成本的“超摩尔定律”竞赛
高通量测序技术（NGS）是对传统 Sanger 测序的革命性改变，可一次对几百万到几十亿条核酸分子进行序列测定，因此也叫大规模并行测序。其原理是把 DNA 打成碎片后并行读取，再像拼图一样还原成完整序列。自 NGS 诞生后，测序通量及成本以“超摩尔定律”的速度发展，人类全基因组测序成本出现断崖式下跌。
从成本变化看，2001 年人类基因组测序成本高达 9526.3 万美元，2009 年降至 10 万美元左右，2015 年降至约 1000 美元，2022 年进一步降至 100 美元左右。这一阶段的核心壁垒在于通量规模与单位成本的控制能力，谁能在更短时间内完成更多样本的测序、并把单例成本压到更低，谁就掌握了行业话语权。
单分子测序（第三代）：长读长与实时测序的新护城河
在 NGS 将成本大幅降低之后，行业竞争重心开始转向读取长度与实时性。单分子测序技术不再依赖 PCR 扩增，能够直接读取单个 DNA 分子，具备更长的读长和实时监测能力，在解决基因组复杂区域组装、结构变异检测等问题上具有独特优势。这一阶段的壁垒在于长读长能力、实时测序速度以及数据处理算法的成熟度。
从竞争格局看，基因测序上游设备领域呈现高度集中态势，因美纳（Illumina）长期占据龙头地位，而后来者通过超摩尔定律带来的后发优势不断追赶，最终将成本推进到 100 美元级别的并非因美纳，而是 Ultima Genomics 和华大智造。上游成本的大幅下降，也为中下游应用企业的爆发性增长打开了空间。
常见问题
第一代测序技术为什么还没有被完全淘汰？
因为它在特定场景下仍有不可替代的优势。第一代 Sanger 测序的读长可达 1000bp、准确性高达 99.999%，且基本适用于所有突变类型，在单基因病的基因诊断和产前诊断中依然广泛使用。它的劣势在于通量小、成本高，不适合大规模测序，因此与高通量技术形成互补而非完全替代。
NGS 的成本下降速度有多快？
NGS 的成本下降遵循“超摩尔定律”。根据美国国家卫生院数据，人类全基因组测序成本从 2001 年的 9526.3 万美元降至 2022 年的 100 美元左右，降幅显著。2023 年发布的超高通量测序仪 DNBSEQ-T20×2 每年可完成高达 5 万例人全基因组测序，单例成本低于 100 美元。
单分子测序相比 NGS 的核心优势是什么？
单分子测序的核心优势在于长读长与实时测序。它无需 PCR 扩增，可直接读取单个 DNA 分子，有助于解决基因组中复杂重复区域的组装难题。不过，单分子测序在通量和成本上仍与 NGS 存在差距，两种技术路线在当前阶段更多是互补关系。