在基因测序的浩瀚数据中，医学统计学如同一双慧眼，揭示着遗传信息的奥秘，一个关键问题是：如何从海量的基因序列数据中，准确无误地提取出与疾病风险、药物反应等医学相关的信息？
答案在于，通过复杂的统计模型和算法，对基因数据进行精细的量化分析，这包括但不限于：
1、关联分析：揭示特定基因变异与疾病之间的关联。
2、回归分析：评估基因与临床表型（如身高、体重）之间的线性关系。
3、聚类分析：将相似的基因或个体聚集成群，揭示潜在的遗传模式。
4、生存分析：评估基因变异对个体生存期的影响。
医学统计学不仅是这些分析的基石，更是确保结果准确性和可重复性的关键，它如同一把精密的尺子，衡量着基因与健康之间的微妙联系，为精准医疗、疾病预防和个性化治疗铺就道路，在基因测序的征途中，医学统计学的“隐秘角色”，正悄然改变着医学的未来。
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