二、当前基因组学面临的核心挑战

（1）数据层面的挑战
- 数据量爆炸：全球测序数据已超100 EB（Exabyte），存储和传输成本急剧上升
- 数据异质性：不同平台（Illumina/PacBio/Nanopore）、不同版本（hg19/hg38/T2T-CHM13）的数据整合困难
- 数据质量不均：公共数据库中大量低质量组装和错误注释存在
（2）分析层面的挑战
- 计算资源需求：T2T组装、泛基因组构建、单细胞分析需要PB级内存和万核级计算
- 算法瓶颈：高度重复序列、复杂结构变异、多倍体基因组仍是组装的难点
- 标准化缺失：不同分析流程的结果可比性差，缺乏统一的金标准
（3）解读层面的挑战
- 功能未知基因：即使在人类基因组中，仍有数千个基因功能不明
- 非编码区解读：增强子、沉默子、绝缘子等调控元件的精确预测和功能验证困难
- 变异临床意义：大量罕见变异的致病性难以判定（ACMG指南仍依赖专家判断）
- 多基因复杂疾病：大多数常见疾病（糖尿病、高血压、精神疾病）受数千个微效变异影响，单一基因解释力有限