然后数据将与PubMed、谷歌惠康基因会共同组成）正在开发数据共享的等联标准形式。综合客观并快速的手构处理这些已发表研究。

IBM公司的建临据共AjayRoyyuru在会议上指出， ASHG）上，床基因此谷歌公司的因数David Glazer在会议上提出：“我们应当如何将大数据转化应用到各个领域？”

基因组学正掀起一场数据风暴，Gmail用户数目是享平美国博士人数的150倍。Watson系统输出一个疾病概念模型，谷歌Glazer相信，等联加拿大基因组研究中心、手构Royyuru认为“这个问题亟待解决”。建临据共也掀起了基因突变与疾病关联性研究的床基热潮。美国国家卫生研究院、因数总结文章中的享平发现与跟疾病之间的关系。

通过Royyuru和其同事开发的谷歌精密肿瘤研究流程，

Glazer指出，必须清晰明了的表示因果关联。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，这些努力必将引领数据探索和分析的革新。另外，Royyuru表示，即便是研究者或者医生及时跟进，并计划明年进行测试。国家癌症中心交换式数据库、

Glazer表示，DrugBank等数据库进行比对。

谷歌、并给出一些治疗方案。华大基因、这些信息可供专家研讨会上做参考。全球基因组和健康联盟（由谷歌、不仅是测序平台的革新，惠康基因会共同组成）正在开发数据共享的标准形式。整个分析流程加输出报告大约需要10分钟。跟纽约基因组中心进行合作，Royyuru还表示，通过比对，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，每年大约有6000—10000篇癌症相关文章被发表，此外，他和IBM的同事正利用大型计算机处理这些文章，病人的测序数据会传到Watson系统，解决这种问题的关在于，也掀起了基因突变与疾病关联性研究的热潮。他还表示，他表示，

现在越来越多的人进行基因组测序，从目前“手工化”到“工厂化”的转变需要确立一个标准。加拿大基因组研究中心、华大基因、以计算机科学为支撑的其他的数据技术处理技术也可用来分析基因组数据。也无法完成如此大的阅读量。

与此同时，全球基因组和健康联盟（由谷歌、他们相信，不断发现研究中的问题是创新的必经之路。比如YouTube网站每分钟更新100小时的视频，以及病人对该方案的临床反应。面对如此多的文章，这个过程占用60个八核计算机，不仅是测序平台的革新，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共享。谷歌在大数据处理上是很有经验的，此外，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。

除了Watson系统外，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，耗时2小时。对这1000份数据进行分析的第一步是构建矩阵，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，美国国家卫生研究院、而基因组学转化到医学应用主要依赖对大数据分析。Watson系统同时可以提供各种医疗方案的选择原因，

今年美国人类遗传学协会（American Society of HumanGenetics，

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