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摘要
【目的】全面阐述基因组学数据分析方法的现状和未来发展趋势,为精准医学、精准育种、生物安全、生物多样性、分子进化等的相关组学数据分析算法的研究与工具开发提供参考。【结果】基因组学数据分析主要包括基因组、转录组、表观组数据分析,当前基因组学数据主要面临着海量、多维、异构等挑战。本文详细地阐述了基因组学数据分析算法和工具开发的现状、应用、存在的问题和面临的挑战。【结论】充分利用人工智能、统计模型、知识图谱等先进技术,不断地优化和开发更先进的算法和更鲁棒的模型,使其兼具高容错、高准确、高效、计算资源低耗等优点,匹配海量、多维、异构基因组学大数据分析的需求,是未来基因组学数据分析算法和工具开发的方向。
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