CN111968705A - 一种基于云架构的基因测序订单处理方法、系统及介质 - Google Patents

Abstract

本发明的提供了一种基于云架构的基因测序订单处理方法、系统及介质，方法包括以下步骤：获取基因测序订单，提取基因测序订单中的患者信息；根据患者信息进行样本采集，其中，上传患者信息以及样本，并将患者信息与样本进行关联，构建样本数据库；从样本数据库中通过轮询策略提取样本进行基因测序，生成测序结果报告，根据测序结果报告更新报告数据库；根据患者信息，得到测序结果报告；方法能够实现方便、快捷地按需获取和释放计算资源，能快速获取资源从而提高订单处理效率，并能够高并发处理业务订单；此外通过本方法可替换大量的人工操作，节约资源成本同时提高时效性，并避免人为因素导致的错误操作，可广泛应用于云计算技术领域。

Description

一种基于云架构的基因测序订单处理方法、系统及介质

技术领域

本发明涉及云计算技术领域，尤其是一种基于云架构的基因测序订单处理方法、系统及介质。

背景技术

随着云计算的普及，越来越多的企业或用户选择将生产实践等行为，迁移到云服务提供商的云计算平台，运行在云计算平台上，成为云用户。云架构可以根据业务的具体需求为其分配计算、存储、带宽等资源，即云资源。但在目前订单服务的过程中，尤其是类似在基因测序等体外诊断的领域中，仍然采用普通的订单管理平台或系统工具。传统的订单管理平台所能处理的业务量小，如需要对平台的业务量进行扩充，则需要消耗大量的计算资源；而且对系统或平台的计算资源的调度能力要求极高，对于计算资源的投入成本极高。

发明内容

有鉴于此，为至少部分解决上述技术问题之一，本发明实施例目的在于提供一种基于云架构，能对抗高并发的基因测序订单处理方法，以及可以对应实现基于云架构的基因测序订单处理方法的系统以及存储介质。

第一方面，本发明的提供了一种基于云架构的基因测序订单处理方法，包括以下步骤：

获取基因测序订单，提取基因测序订单中的患者信息；根据患者信息进行样本采集，其中，样本采集这一过程包括以下至少一个步骤：采集新样本或选择历史样本；

上传患者信息以及样本，并将患者信息与样本进行关联，构建样本数据库；

从样本数据库中通过轮询策略提取样本进行基因测序，生成测序结果报告，根据测序结果报告更新报告数据库；根据患者信息，得到测序结果报告。

在本发明的一些实施例中，方法还包括以下步骤：根据基因测序订单，生成订单记录以及支付路径；根据支付路径的反馈，更新订单记录，根据更新后的订单记录生成支付结果；根据支付结果，从样本数据库中通过轮询策略提取样本进行基因测序，生成测序结果报告，根据测序结果报告更新报告数据库。

在本发明的一些实施例中，从样本数据库中通过轮询策略提取样本进行基因测序这一步骤中，基因测序包括以下至少一个步骤：苏木精—伊红染色、核酸提取、高通量测序以及实时荧光定量PCR。

在本发明的一些实施例中，生成测序结果报告这一步骤，其包括：根据患者信息，结合支付结果，生成请求消息并发送至消息队列；根据消息队列的输出，生成测序结果报告。

在本发明的一些实施例中，构建样本数据库这一步骤，其具体为：根据患者信息以及样本，生成第一样本数据库；复制第一样本数据库得到第二样本数据库。

在本发明的一些实施例中，复制第一样本数据库得到第二样本数据库这一步骤，其包括：将第一样本数据中的记录转换为二进制日志事件；将二进制日志事件复制到第二样本数据库中的中继日志；根据患者信息以及样本更新中继日志。

第二方面，本发明的技术方案还提供一种基于云架构的基因测序订单处理系统，包括用户服务模块、基因测序模块以及数据资源模块，其中：

用户服务模块，用于获取用户信息和基因测序订单，以及下载测序结果报告；

基因测序模块；用于通过轮询策略提取样本进行基因测序，生成测序结果报告，根据测序结果报告更新报告数据库；

数据资源模块，用于根据患者信息进行样本采集，其中，样本采集这一过程包括以下至少一个步骤：采集新样本或选择历史样本；上传患者信息以及样本，并将患者信息与样本进行关联，构建样本数据库；还用于根据测序结果报告更新报告数据库。

在本发明的一些系统实施例中，系统还包括订单处理模块，用于根据基因测序订单，生成订单记录以及支付路径；根据支付路径的反馈，更新订单记录，根据更新后的订单记录生成支付结果。

第三方面，本发明的技术方案还提供一种基于云架构的基因测序订单处理系统，其包括：

至少一个处理器；

至少一个存储器，用于存储至少一个程序；

当至少一个程序被至少一个处理器执行，使得至少一个处理器实现第一方面中的一种基于云架构的基因测序订单处理方法。

第四方面，本发明的技术方案还提供了一种存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，处理器可执行的程序在由处理器执行时用于实现如第一方面中的方法。

本发明的优点和有益效果将在下面的描述中部分给出，其他部分可以通过本发明的具体实施方式了解得到：

本发明所提供的基于云架构的基因测序订单的处理方法，通过构建云端的数据库，并通过云计算的方式进行信息的采集和处理，能够方便、快捷地按需获取和释放计算资源，能快速获取资源从而提高订单处理效率，并能够高并发处理业务订单；此外通过本方法可替换大量的人工操作，节约资源成本同时提高时效性，并避免人为因素导致的错误操作。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例一种基于云架构的基因测序订单处理系统的功能模块图；

图2为本发明实施例一种基于云架构的基因测序订单处理方法的步骤流程图；

图3为本发明实施例一种基于云架构的基因测序订单处理方法的订单支付步骤流程图；

图4为本发明实施例一种基于云架构的基因测序订单处理系统中数据库关系示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。对于以下实施例中的步骤编号，其仅为了便于阐述说明而设置，对步骤之间的顺序不做任何限定，实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。

本发明技术方案所提供的思路是：面向云计算领域的一种基于云架构的基因测序订单处理的方法。基于云计算的架构通过构建一种基因测序下单处理流程，在保护患者信息安全的同时，也提供基因测序的相应预约下单服务，患者可根据需要选择对应的测序项目服务，同时将测序业务线上化，提高了工作效率，也保障了测序进度与各相关方的联系。

第一方面，如图1所示，本实施例提供了一种基于云架构的基因测序订单处理系统，系统采用云架构方式搭建，采用容器化部署，各个模块之间能够实现自由通讯。其主要包括三个功能性模块，分别为用户服务模块、基因测序模块、数据资源模块；其中，用户服务模块，用于获取用户信息和基因测序订单，以及下载测序结果报告；其具体功能包括：患者测序预约；提供历史订单查看；检测报告查看等等。基因测序模块，用于通过轮询策略提取样本进行基因测序，生成测序结果报告，根据测序结果报告更新报告数据库；其具体可实现的功能包括：实验室验收订单和样本以及发布报告报告等。数据资源模块；其为本系统的核心功能模块，其不仅用于根据患者信息进行样本采集，其中，样本采集这一过程包括采集新样本或选择历史样本；还用于上传患者信息以及样本，并将患者信息与样本进行关联，构建样本数据库；还用于根据测序结果报告更新报告数据库。此外，在一些实施例系统中，云架构还可以包括微服务，数据平台，监控平台，消息中间件等。其中，微服务框架又包含有多项服务框架以及机制，该微服务框架包括：后台服务，用于进行消息队列管理、缓存管理、任务调度以及处理数据访问；服务监控机制，其包括监控日志和调用链，并进行系统的健康检查，必要时进行告警；服务部署平台，其用于生成系统镜像、容器调度以及发布系统；服务支撑机制；用于完成网关设置、负载均衡等配置操作；服务容错机制，用于处理订单服务的超时、熔断、隔离、限流以及降级等多种情况。

第二方面，如图2所示，本发明实施例提供了一种基于如图1所示系统的基因测序订单处理方法，其包括步骤S01-S03：

S01、获取基因测序订单，提取基因测序订单中的患者信息；根据患者信息进行样本采集，其中，样本采集这一过程包括以下至少一个步骤：采集新样本或选择历史样本；具体地，系统首先进行用户的权限认证，完成认证之后，根据用户服务模块采集得到的患者信息在系统的数据资源模块中数据库中，进行样本数据的关联，获取其对应的样本信息的历史数据；此外，系统还可以根据需求获取患者提供的新样本的相关信息。

S02、上传患者信息以及样本，并将患者信息与样本进行关联，构建样本数据库；具体地，将在步骤S01获得的样本信息与用户服务模块采集得到的患者信息进行关联，如若是采用的历史样本，则更新对应的关联信息；完成信息的关联后，将样本信息以及对应的患者信息更新至云端的样本数据库进行保存，在云端保存的样本信息以及患者信息，可在进行权限鉴定之后生成以时间戳命名的文件下载到本地。

S03、从样本数据库中通过轮询策略提取样本进行基因测序，生成测序结果报告，根据测序结果报告更新报告数据库；根据患者信息，得到测序结果报告。具体地，数据资源模块首先从样本数据库中抽取待测序的样本信息，并对样本信息关联的患者信息进行关键信息的校验，完成关键信息的校验后，该基因测序订单进入检测状态，在检测状态中订单信息通过远程字典服务(Redis)进行缓存，可以设置过期时效来控制订单信息在缓存的生命周期，以方便高效地访问和处理订单信息。检测过程即为基因测序过程，在一些实施例中基因测序的内容包括以下至少之一：苏木精—伊红染色、核酸提取、高通量测序以及实时荧光定量PCR，其中，高通量测序还可以包括DNA片段化、预文库构建、终文库构建、文库混合、上机测序以及生信分析等具体步骤。待完成基因测序后，系统的基因测序模块根据样本的测序结果数据生成相应的记录中并保存。待样品完成所有测序内容之后，订单进入实验完成状态，并对应生成测序结果报告，将该测序结果报告关联至患者信息，并将该测序结果报告更新上传至云端的报告数据库，可根据完成关联的患者信息，在分布式的云端报告数据库中，根据关联关系调取对应的测序结果报告。

在步骤S03的提取样本的过程中，调度策略为负载调度的处理策略，均为轮询策略，具体地，在一些实施例中，云端的样本数据库采用的是分布式结构，而实施例中的轮询方法是将已有的分布式数据库，按照顺序依次选择一个数据库节点进行查询检索。

除此之外，如图3所示，在一些基因测序订单处理方法的实施例中，方法还包括步骤S04-S05：

S04、根据基因测序订单，生成订单记录以及支付路径；具体地，用户服务模块确定并生成基因测序订单的费用，根据订单费用调用第三方支付接口；系统采用首先支付的方式，即选择一位系统已配置好的授信人，待授信人确认之后，订单更新为已支付状态。例如，系统的用户服务模块，调用支付宝统一支付的API接口，支付宝接口返回一个支付字符串，系的统后台服务统一根据订单信息生成二维码，提供给用户进行扫码操作。

S05、根据支付路径的反馈，更新订单记录，根据更新后的订单记录生成支付结果；具体地，完成支付后的订单，进入到订单队列，根据订单队列顺序，抽取样本数据库中的样本进行样本的测序，即进行步骤S03的流程。因此，在一些其他的方法实施例中，生成测序结果报告这一子步骤，其具体包括：根据患者信息，结合支付结果，生成请求消息并发送至消息队列；根据消息队列的输出，生成测序结果报告。例如，在基因测序模块完成所有基因测序的步骤并得到对应的测序结果报告之后，发送消息到消息队列(RabbitMQ)，然后对应监捕获到，就会立即做出响应，触发生成报告的流程，自动生成PDF报告。使用RabbitMQ可以实现低时延、高可用、任务并行，从而更高效的生成报告。

在一些实施例中，在一些基因测序订单处理方法的实施例中，如图4所示，步骤S02中，构建样本数据库这一步骤，其具体为：根据患者信息以及样本，生成第一样本数据库；复制第一样本数据库得到第二样本数据库。具体地，实施例的构建样本数据库采用主从复制架构，通过复制主数据库得到从属数据库，实现数据库的实时数据备份，提高数据库的容灾能力；更为具体地，步骤S02可以进一步包括有步骤S021-S023；

S021、第一样本数据中的记录转换为二进制日志事件；主数据库(master)将数据变更记录到二进制日志(binary log)中，这些记录叫做二进制日志事件(binary logevents)。

S022、将二进制日志事件复制到第二样本数据库中的中继日志；从属数据库(slave)将主数据库(master)的二进制日志事件(binary log events)拷贝到中继日志(relay log)中。

S023、根据患者信息以及样本更新中继日志；从属数据库(slave)重做中继日志中的事件，将改变反映从属数据库自身的数据；实现了数据的分布式存储，负载均衡，数据实时备份和高可用。

第二方面，本实施例提供了其他基于云架构的基因测序订单处理系统，其包括用户服务模块、基因测序模块以及数据资源模块。

例如，在一些系统实施例中，在微服务框架的服务监控机制可通过Elasticsearch引擎、Fluentd日志管理系统以及Kibana日志分析平台协同实现。实施例中ES负责数据的存储和索引，Fluentd负责数据的调整、过滤、传输，Kibana负责数据的展示，搜索功能很强大，展示功能很丰富，支持分布式。服务安全方面，对于微服务安全认证授权机制，实施例系统采用Spring Security OAuth2安全验证框架。在系统构建上，可采用Jenkins自动化部署构建，从镜像仓库通过dockerfile创建镜像，通过docker容器化部署方式构建应用。微服务通过注册中心统一管理Rest Api接口访问。所有的应用访问都通过服务网关调用后台微服务资源。微服务通过Kubernetes容器管理平台，能够很好的实现部署应用的弹性伸缩，以及分布式和集群化部署能力，能够很好的实现调度任务管理，负载均衡。应用名称是部署在容器中的应用的名称，一个应用对应一个或多个应用实例，并由应用实例提供具体的处理。调度策略为负载调度的处理策略，均为轮询策略。应用实例IP地址是访问容器应用时所使用的IP地址。应用实例端口是访问容器应用时所使用端口。

又例如，在一些系统实施例中，采用Kubernetes容器集群管理系统，为容器化的系统应用提供资源调度、部署运行、服务发现、扩容缩容等整一套功能。在Kubernetes集群架构上，用于自动化容器化应用编排、部署扩展和管理的系统。其核心思想是让Kubernetes节点中的各类组件具备高可用性，消除单点故障。

第三方面，本发明实施例还提供一种基于云架构的基因测序订单处理的硬件系统，其包括至少一个处理器；至少一个存储器，用于存储至少一个程序；当至少一个程序被至少一个处理器执行，使得至少一个处理器实现如第一方面中的一种基于云架构的基因测序订单处理方法。

本发明实施例还提供了一种存储介质内存储有程序，程序被处理器执行如第二方面中的方法。

从上述具体的实施过程，可以总结出，本发明所提供的技术方案相较于现有技术存在以下优点或优势：

1.本发明提供的基于云架构的基因测序订单处理方法、系统等方案能方便、快捷地按需获取和释放计算资源，也就是说，需要时能快速获取资源从而扩展计算能力，不需要时能迅速释放资源，以便降低计算能，从而减少资源的使用费用。

2.本发明提供的基于云架构的基因测序订单处理方法替换大量的人工操作，节约资源成本同时提高时效性，并避免人为因素导致的错误操作。

3.本发明提供的基于云架构的基因测序订单处理的系统，可以随时随地使用云终端设备接入网络并使用云端的计算资源。

在一些可选择的实施例中，在方框图中提到的功能/操作可以不按照操作示图提到的顺序发生。例如，取决于所涉及的功能/操作，连续示出的两个方框实际上可以被大体上同时地执行或所述方框有时能以相反顺序被执行。此外，在本发明的流程图中所呈现和描述的实施例以示例的方式被提供，目的在于提供对技术更全面的理解。所公开的方法不限于本文所呈现的操作和逻辑流程。可选择的实施例是可预期的，其中各种操作的顺序被改变以及其中被描述为较大操作的一部分的子操作被独立地执行。

此外，虽然在功能性模块的背景下描述了本发明，但应当理解的是，除非另有相反说明，功能和/或特征中的一个或多个可以被集成在单个物理装置和/或软件模块中，或者一个或多个功能和/或特征可以在单独的物理装置或软件模块中被实现。还可以理解的是，有关每个模块的实际实现的详细讨论对于理解本发明是不必要的。更确切地说，考虑到在本文中公开的装置中各种功能模块的属性、功能和内部关系的情况下，在工程师的常规技术内将会了解该模块的实际实现。因此，本领域技术人员运用普通技术就能够在无需过度试验的情况下实现在权利要求书中所阐明的本发明。还可以理解的是，所公开的特定概念仅仅是说明性的，并不意在限制本发明的范围，本发明的范围由所附权利要求书及其等同方案的全部范围来决定。

其中，功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。

计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不限于上述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims (10)

1.一种基于云架构的基因测序订单处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取基因测序订单，提取所述基因测序订单中的患者信息；根据所述患者信息进行样本采集，其中，所述样本采集这一过程包括以下至少一个步骤：采集新样本或选择历史样本；

上传所述患者信息以及样本，并将所述患者信息与所述样本进行关联，构建样本数据库；从所述样本数据库中通过轮询策略提取样本进行基因测序，生成测序结果报告，根据所述测序结果报告更新报告数据库；

根据所述患者信息，得到所述测序结果报告。

2.根据权利要求1所述的一种基于云架构的基因测序订单处理方法，其特征在于，所述方法还包括以下步骤：

根据所述基因测序订单，生成订单记录以及支付路径；

根据所述支付路径的反馈，更新所述订单记录，根据更新后的订单记录生成支付结果。

3.根据权利要求1所述的一种基于云架构的基因测序订单处理方法，其特征在于，所述从所述样本数据库中通过轮询策略提取样本进行基因测序这一步骤中，所述基因测序包括以下至少一个步骤：苏木精—伊红染色、核酸提取、高通量测序以及实时荧光定量PCR。

4.根据权利要求2所述的一种基于云架构的基因测序订单处理方法，其特征在于，所述生成测序结果报告这一步骤，包括以下步骤：

根据所述患者信息，结合所述支付结果，生成请求消息并发送至消息队列；

根据所述消息队列的输出，生成测序结果报告。

5.根据权利要求1-4任一项所述的一种基于云架构的基因测序订单处理方法，其特征在于，所述构建样本数据库这一步骤，其具体为：

根据所述患者信息以及所述样本，生成第一样本数据库；复制所述第一样本数据库得到第二样本数据库。

6.根据权利要求5所述的一种基于云架构的基因测序订单处理方法，其特征在于，所述复制所述第一样本数据库得到第二样本数据库这一步骤，包括以下步骤：

将所述第一样本数据中的记录转换为二进制日志事件；将所述二进制日志事件复制到第二样本数据库中的中继日志；

根据所述患者信息以及所述样本更新所述中继日志。

7.一种基于云架构的基因测序订单处理系统，其特征在于，包括用户服务模块、基因测序模块、数据资源模块；

所述用户服务模块，用于获取用户信息和基因测序订单，以及下载测序结果报告

所述基因测序模块；用于通过轮询策略提取样本进行基因测序，生成测序结果报告，根据所述测序结果报告更新报告数据库；

所述数据资源模块，用于根据患者信息进行样本采集，其中，所述样本采集这一过程包括以下至少一个步骤：采集新样本或选择历史样本；上传所述患者信息以及样本，并将所述患者信息与所述样本进行关联，构建样本数据库；还用于根据测序结果报告更新报告数据库。

8.一种基于云架构的基因测序订单处理系统，其特征在于，所述系统还包括订单处理模块，用于根据所述基因测序订单，生成订单记录以及支付路径；根据所述支付路径的反馈，更新所述订单记录，根据更新后的订单记录生成支付结果。

9.一种基于云架构的基因测序订单处理系统，其特征在于，包括：

至少一个处理器；

至少一个存储器，用于存储至少一个程序；

当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如权利要求1-6任一项所述的一种基于云架构的基因测序订单处理方法。

10.一种存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，其特征在于：所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于实现如权利要求1-6中任一项所述的一种基于云架构的基因测序订单处理方法。

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