在基因测序的浩瀚数据中，应用数学如同一把锐利的钥匙，解锁着遗传信息的奥秘，通过统计学方法，我们可以从海量的DNA序列中筛选出关键的遗传变异，这些变异与疾病风险、药物反应等密切相关。
具体而言，应用数学模型能够量化基因组中不同位点的变异频率和关联性，帮助科学家们识别出那些对特定疾病有重要影响的遗传标记，利用贝叶斯统计，我们可以根据先验知识和新数据不断调整预测，提高遗传变异预测的准确性，机器学习算法在基因测序数据中的应用也日益广泛，它们能够自动学习并识别复杂的遗传模式，从而更精确地预测个体对特定疾病的易感性。
应用数学在基因测序中的挑战同样存在，如何处理高维数据、如何确保预测的可靠性和可解释性，都是亟待解决的问题，但正是这些挑战，推动着应用数学与基因测序的深度融合，共同开启生命科学的新篇章。
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