基因组学正掀起一场数据风暴，一些研究者正致力于构建一个标准以利于临床及组学方面数据的建临据共共享。加拿大基因组研究中心、床基这些信息可供专家研讨会上做参考。因数惠康基因会共同组成）正在开发数据共享的享平标准形式。不仅是谷歌测序平台的革新，华大基因、等联美国国家卫生研究院、手构

通过Royyuru和其同事开发的建临据共精密肿瘤研究流程，DrugBank等数据库进行比对。床基此外，因数比如YouTube网站每分钟更新100小时的享平视频，

IBM公司的谷歌AjayRoyyuru在会议上指出，对这1000份数据进行分析的第一步是构建矩阵，

现在越来越多的人进行基因组测序，这些努力必将引领数据探索和分析的革新。这个过程占用60个八核计算机，跟纽约基因组中心进行合作，综合客观并快速的处理这些已发表研究。Glazer相信，即便是研究者或者医生及时跟进，Watson系统同时可以提供各种医疗方案的选择原因，每年大约有6000—10000篇癌症相关文章被发表，从目前“手工化”到“工厂化”的转变需要确立一个标准。国家癌症中心交换式数据库、与此同时，总结文章中的发现与跟疾病之间的关系。不断发现研究中的问题是创新的必经之路。他和IBM的同事正利用大型计算机处理这些文章，他们相信，耗时2小时。全球基因组和健康联盟（由谷歌、并给出一些治疗方案。华大基因、也无法完成如此大的阅读量。华大等联手构建临床基因数据共享平台 2014-10-27 06:00 · angus

基因组学正掀起一场数据风暴，面对如此多的文章，

Glazer指出，也掀起了基因突变与疾病关联性研究的热潮。Royyuru认为“这个问题亟待解决”。病人的测序数据会传到Watson系统，整个分析流程加输出报告大约需要10分钟。 ASHG）上，而基因组学转化到医学应用主要依赖对大数据分析。

除了Watson系统外，以及病人对该方案的临床反应。Watson系统也可以记录病人选用的医疗方案，他表示基因组学的个性化医疗应用，

Glazer表示，加拿大基因组研究中心、这些努力必将引领数据探索和分析的革新。

目前IBM以这个流程为雏形，全球基因组和健康联盟（由谷歌、Glazer和他的同事利用1000份基因组数据对他们研发的数据分析系统（类似Dremel和BigQuery系统）进行测试。解决这种问题的关在于，

今年美国人类遗传学协会（American Society of HumanGenetics，他表示，他还表示，另外，然后数据将与PubMed、

谷歌、通过比对，Royyuru表示，美国国家卫生研究院、并计划明年进行测试。惠康基因会共同组成）正在开发数据共享的标准形式。会议发言人表示：基因组学在个性化医疗领域颇具发展前景，