我有研发团队，比较熟悉Postgresql数据库开发，C语言都比较精通，也有前后端工具开发团队。
我在处理生物信息数据的时候，发现有以下痛点：
现在的生信分析 像在用一堆文件级别的小工具拼装流水线，效率低、维护难、不易扩展；科研和临床都迫切需要 统一的数据管理与计算平台，就像数据库之于结构化数据那样。
1、数据量巨大，存储与检索困难
一个癌症全基因组样本的原始测序数据（FASTQ）通常在 100–200 GB，做完 BAM、VCF 等文件后还会继续膨胀。
数百个或上千个样本后，数据管理和检索就成了瓶颈。
现有工具大多是基于文件（BAM/VCF/TSV），缺少数据库级的存储和查询优化。
2、工具链复杂、碎片化严重
流行的工具如 BWA、Samtools、GATK、Bcftools、IGV 等，功能分散，需要频繁在命令行切换。
每个工具的输入/输出格式不同，还需要人工建索引、转换格式，非常麻烦。
新手入门成本高，研究人员需要花大量时间在工具使用和调试上，而不是科研本身。
3、重复计算与缺乏统一平台
不同实验室常常重复跑相同的流程，浪费算力。
缺少统一的存储和查询系统，导致无法直接对已有结果进行交互式分析。
每次分析都需要重新写脚本或跑 pipeline，效率低下。
4、并行化和可扩展性不足
传统工具多是单机为主，虽然可以分布式调度，但需要外部平台（如 Slurm、Nextflow、Snakemake）。
当样本数上百上千时，I/O 和调度开销巨大，成为性能瓶颈。
缺少像数据库那样“天然支持 MPP（大规模并行处理）”的框架。
5、数据集成与下游分析困难
生信不仅有测序数据，还有甲基化、拷贝数变异、表达谱、临床表型等多模态数据。
这些数据通常散落在不同文件和格式中，难以统一管理。
跨数据类型的联合分析（比如突变 × 表达 × 临床）非常繁琐。
6、科研到临床的“最后一公里”
现有 pipeline 更多是科研工具，缺少可溯源、合规、安全的数据管理能力。
医疗机构需要“结果可信、可追踪”的系统，而不仅仅是跑出一个 VCF 文件。
缺少从原始数据到临床解释/报告的一体化闭环。
我计划开发的产品是：Genomics 生信原生数据库，这是一个面向海量基因组学数据的原生数据库，融合存储、计算与分析，用户只需 SQL或web界面就能完成从 BAM/VCF 操作到多组学联合分析，大幅降低门槛、提升性能，适用于科研和临床。
1、原生支持生信数据格式
直接在数据库中存储和操作 FASTQ、BAM/CRAM、VCF、BED 等文件，无需额外工具转换。
避免反复建索引、文件解析，查询即用。
2、统一 SQL 接口，简化流程
研究人员通过 SQL 就能完成传统 Samtools / GATK / VCFtools 的操作。
不再需要记几十条命令行参数，降低学习门槛。
3、高性能并行处理（MPP 架构）
基于 PostgreSQL + MPP 改造，天然支持分布式计算，能处理数百节点、PB 级别数据。
从单样本到上千样本的全基因组分析，性能线性扩展。
4、空间/区间索引，快速基因组检索
针对基因组位置（chromosome, start, end）优化索引。
子秒级响应任意区域的 reads 或变异查询，替代传统 BAM/VCF 慢速扫描。
5、一体化多组学数据管理
不仅能存 DNA 突变，还能统一管理 RNA 表达、甲基化、拷贝数变异、临床表型等数据。
支持跨组学的 SQL 查询和联合分析。
6、内置生信算法与分析函数
提供常用函数：对齐（alignment）、变异检测、QC、过滤等。
内置数据清洗与质控逻辑，减少重复劳动。
未来可扩展 ML/AI 算法，支持突变预测、患者亚型分类。
7、科研 + 临床双场景
科研端：交互式、快速迭代，避免重复计算，提升效率。
临床端：结果可溯源、可追踪，满足医疗合规要求，支持一键生成报告。
8、差异化定位
不是 pipeline 工具拼装，而是 原生数据库级别的生信处理引擎。
类似“TimescaleDB for Genomics”或“Snowflake for Bioinformatics”，具备独立产品价值。
但是这只是我的一个想法，不知道是否可行。请各位生物大佬给点意见，如果想合作开发也可以私信我。
