如今基因组测序成本的降低，催生了基因大数据，由此催生了云计算的应用。基因大数据和云计算在生物育种中的应用能走多快，取决于两个因素：1）应用工具的开发；2）用户的衔接；

首先讲应用的开发。我们知道基因大数据，只是数据，如何由数据转变成有价值的知识，再由知识转变成经济价值。基因数据获取后的第一步是过滤，过滤的序列包括污染序列和低质量序列等；第二步是拼接或比对，拼接是把基因给拼接出来，一般耗费的内存比较大，而比对需要的内存较小；第三步是基因变异的检出，包括SNP、indel、SV、CNV等；第四步是与表型的关联，包括QTL定位和关联分析两种方法。第五步是关联数据库的构建，目前表型数据有传统表型和分子表型，传统表型包括农艺性状和品质性状，分子表型包括转录组、蛋白组、代谢组和生理表型等。综合各种表型和基因的关联结果，进行数据挖掘，找到基因之间的关系。还有与环境型的结合，任何表型都是基因型和环境互作的结果，在个性化育种时代，找出适应特殊环境的基因型显得尤其重要。第六步是数据的查询和展示，增强用户体验的方法就是界面友好，能让用户快速找到自己想要的数据，包括图和表的展示。要把这六个步骤实现，需要基因大数据与云计算从业者与育种家通力合作。

再者，用户的衔接。目前的生物育种科研体系得与基因大数据和云计算的特征相衔接。需要整个科研体系人员通力合作。但是我们目前的问题在于通力合作存在阻碍，我们目前的科研群体普遍采用课题组制，每个课题组相对独立，课题组间交流有限，导致每个课题组各自为政，每个课题组间的关系竞争大于合作。导致我们的科研力量不能往一处使，我们的科研不能统筹安排。导致我们的基因大数据不能充分发挥作用。目前科研体系内部是分散的，我们有功能基因组研究课题、有植物营养研究课题、有遗传育种研究课题、有植物保护研究课题、有植物生理研究课题、有加工品质研究课题。但是我们每个课题使用的实验材料存在差异，研究可能存在重复，因为每个课题面对的是独立的考核，之间是竞争关系，导致协同很少。而我们基因大数据和云计算是大平台，只有我们每个课题使用同一套材料，我们这个大平台才会发生作用。

 基因大数据和云计算在生物育种中的应用能走多快？取决于计算机专家、生物信息学家和育种家的合作，取决于科研体系内的通力合作。