在生物信息学领域，随着高通量测序技术的飞速发展，基因组学数据量呈爆炸式增长，面对如此庞大的数据集，如何高效地挖掘其中的复杂模式和关联，成为了一个亟待解决的问题。
一个关键挑战在于，基因组数据不仅量大且复杂，包含着大量的非编码序列、重复序列以及单核苷酸多态性等，传统的数据分析方法往往难以应对这种高维、高复杂度的数据，如何利用大数据技术，如机器学习、深度学习等，来解析这些复杂模式，成为了一个研究热点。
具体而言，可以通过构建基因组数据的特征提取模型，将高维数据降维至可管理的维度；再利用聚类、分类等算法，发现不同基因之间的关联和模式；结合生物学知识进行验证和解释，为疾病诊断、药物研发等提供新的思路和工具。
生物信息学领域正经历一场由大数据技术驱动的变革，如何更好地利用这些技术解析基因组学中的复杂模式，不仅对基础研究具有重要意义，也对临床应用和疾病预防等具有深远影响。
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大数据技术为生物信息学提供了强大的工具，助力解析基因组学的复杂模式与隐藏规律。
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