在基因测序的复杂流程中，实验设计是至关重要的第一步，运筹学，作为一门应用数学学科，其优化理论和方法能够为这一过程提供强有力的支持，一个关键问题是：如何利用运筹学模型来最小化成本、最大化信息获取，并确保测序实验的高效性？
通过构建成本-效益模型，我们可以将测序过程中的各种资源（如试剂、时间、人力）作为决策变量，将测序的准确性和覆盖率作为目标函数，利用线性规划、整数规划等运筹学工具，我们可以找到最优的实验设计方案，考虑实验的随机性和不确定性，如测序错误率的变化，可以通过随机规划或鲁棒优化来增强方案的稳健性。
在实施过程中，还需注意模型的实时更新和调整，以应对实验中可能出现的新情况，通过这样的方式，运筹学不仅能帮助我们“精打细算”地完成基因测序实验设计，还能为后续的生物信息学分析和科研发现奠定坚实的基础。
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