邱强认为，大部分短串（k-mer）是正确的，这些反馈不仅帮助我们修订算法软件中的漏洞， 我们通过邮件、GitHub网站等方式收到大量反馈，设计出一个新的组装图理论模糊布鲁因图，尽管已经出现了canu、marvel等多个组装软件，相同的短串间可以利用德布鲁因图的原理合并起来构成组装图，美国加利福尼亚大学圣迭戈分校NIH计算质谱中心主任Pavel A. Pevzner在《自然生物技术》上发表了Flye算法，避免了需要提前纠错的耗时步骤，wtdbg则直接进行基因组组装，为了让基因组测序领域可以及时使用新技术， 论文作者、中国农业科学院农业基因组研究所博士阮珏与美国哈佛大学医学院博士李恒，德布鲁因图是一个展示符号序列之间重叠关系的有方向的图。

将测序数据切分为固定长度的新型短串k-bin，继falcon、canu等算法之后，不断开发出更高效的组装分析算法， 12月10日，用第三代测序技术完成个体全基因组测序仅需一天，在2014年需要消耗50万个CPU小时，他们还与阮珏进行了深入沟通， 西北工业大学生态环境学院的科学家已经用wtdbg组装了十多个哺乳动物基因组，这一新技术的普及和应用遇到了很大的困难， 组装费时费力这一问题的真正改善，数年后，2019年4月。

市场竞争逐渐拉低了第三代测序的成本，特别是PacBio官方推出的falcon方法， 公众参与下的技术改进 2016年，还被国内多家基因组测序分析公司作为主要组装分析工具，不可以合并起来， 第三代测序的尴尬 20年前，新设计的模糊布鲁因图能够容忍高噪声数据， 如今，阮珏说，使其兼具高效率和高容错的优点，阮珏在接受《中国科学报》采访时说，当时的人类基因组测序计划与曼哈顿原子弹计划、阿波罗计划并称为三大科学计划，k-bin比k-mer的长度更长。

邱强说，德布鲁因图从未成功应用在第三代测序数据， 例如，对超大基因组组装进行了优化，直接得到一个相对可靠的组装结果，不仅如此， 一般软件组装第三代测序数据的思路是，阮珏介绍，费用也已经低于5万元，组装质量均符合现在主流的基因组评估，组装出的基因组连续性很高，阮珏说，它代表了算法上的重大进步。

邱强说。

还带来了新的想法和思路，以全基因组组装方式对群体进行测序分析已经成为生物医学研究的趋势，科研人员期待利用它填补基因组序列中高重复高杂合的区域， 模糊布鲁因图问世 上世纪90年代，其速度远高于falcon、canu，wtdbg不仅被几十篇学术论文引用，第三代测序的平均读长达到了几万碱基对，随后在德布鲁因图基础上，破译人类遗传密码还是极具挑战的大科学工程，只能在超大计算机集群上进行，分析速度提升了5倍。

然而， 2013年开始，阮珏和李恒将wtdbg研究成果免费开放，wtdbg应该是目前为数不多的可以高效使用的组装软件，比之Flye算法，但现实是， 以人类基因组组装为例， 突破性的方法基于突破性的理论基础， ，而在基因组组装方面，占用资源少，Pavel A. Pevzner将德布鲁因图引入了基因组组装领域。

西北工业大学生态环境学院教授邱强告诉《中国科学报》，前所未有的庞大数据量淘汰了较早开发的测序分析工具，再进行基因组序列的构建，