在“大数据”时代，基因测序产生的数据量呈爆炸式增长，如何高效、准确地从海量数据中提取有用信息，成为基因测序领域的一大挑战，统计学，作为数据分析的基石，在基因测序中扮演着至关重要的角色。
传统的统计学方法在处理小规模数据时游刃有余，但面对基因测序产生的大数据集，其局限性和不足便显露无遗，为了克服这一难题，我们需要引入更先进的统计学习方法，如机器学习算法和深度学习技术，它们能够自动学习数据的特征和模式，从而在复杂的数据中挖掘出隐藏的生物信息。
这些先进方法的应用也带来了新的挑战，如何选择合适的模型、如何调整参数以获得最佳性能、如何评估模型的稳定性和可靠性等问题，都需要我们运用统计学的知识进行深入研究和优化，我们还需考虑数据的可解释性，确保从基因测序数据中得出的结论能够被科学界广泛接受和认可。
统计学不仅是基因测序数据分析的必备工具，更是推动该领域不断进步的关键，在“大数据”时代，我们需要不断探索和优化统计学的应用，以更好地服务于基因测序的未来发展。
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