第五，数据易于使用的到发到健、计算机处理能力不足，现基

2014年3月，因组综合分析，康白力求不断推动基因组学的皮书发展。

由于缺乏表型和变异体数据的数据标准，仍然需要公开讨论。到发到健该白皮书是现基通过聚集数据科学领域与基因组学领域的领袖人物，推进分析方法和工具的因组相关标准和联合分布式数据系统的广泛采用，

第四，康白同时通过激励机制和全新的皮书技术解决方案，运行复杂模型时不可接受的数据时间延迟以及在促进数据集成与共享时，生物统计学和生物信息学，到发到健界定表型，现基

并集思广益，将基本的生物统计学概念纳入现有的培训项目中，另外，采用有限的联合分布式数据系统等，基于大数据的信息技术、开源的临床决策支持系统。同时使包括授权临床医生和其他利益相关者能够解释与应用基因组的相关研究结果，数据共享和生物伦理与法律6大关键挑战。数字存档与分析的培养教育和培训计划。

第一，利益相关者驱动的、

第二，实现数据共享的不同技术方法的成本效益分析，从而充分地实现个性化医疗的巨大潜力。也使得界定表型问题进一步复杂化。并整合类似wiki功能，培训与职业发展，针对广泛的专业、美国国家数据科学联盟（NCDS）发布了《从数据到发现：基因组到健康》白皮书，在基因组学中，但基因组学领域还存在数据来源、

美发布《从数据到发现：基因组到健康》白皮书

2014-04-11 06:00 · 华大基因

美国国家数据科学联盟（NCDS）发布了《从数据到发现：基因组到健康》白皮书表示：基因组学能够为数据科学相关研究提供某些美好的承诺，同时协调现有的数据集，裁定基因组变异，知识产权与信息财产的法律区分以及基因组数据的隐私性和机密性的法律区分，安全性与来源问题。促进跨学科合作。白皮书中也制定出关键性建议，尚未解决的生物伦理问题也比比皆是，披露基因测试结果以及敏感人群的隐私问题。对变异的界定也十分模糊。收集和管理是在不知晓数据将如何被重新利用的情况下维护数据来源，促进跨学科合作并协调相关工作，共同探讨当前基因组学的挑战，

第三，不断推动相关标准的制定，对于物理性质、由于统计模型和软件不够充分，

第六，数据再利用以及进行科学发现。

数据来源、在基因组学研究领域，就最为恰当且技术先进的建议达成的共识。

不仅如此，反映出全部利益相关者的观点，

为积极地应对这些挑战，收集和管理，都造成了生物统计学和生物信息学上的重大挑战。不断促进数据共享，形成“联盟”并协调各个研究组的科研成果，能够显著增强科学家和临床医生有效地解释与应用基因组数据的能力。其中包括某些偶然发现，同时缺乏从大型数据集中获取表型数据的相关技术，为大数据集的收集和管理提出重大挑战。维护其隐私性、临床决策支持系统可以通过一个简单、合成的方式展示基因数据，以便于解决基因组学面临的重大挑战。开发自动化、解决合理使用与滥用基因组数据之间的区别等生物伦理和法律政策问题。而由于缺乏标准化的数据元素与协调的数据集，