在基因测序的浩瀚数据海洋中，数据挖掘技术如同一盏明灯，照亮了隐藏在复杂序列背后的生物奥秘，一个关键问题是：如何高效地利用数据挖掘技术，从海量的基因测序数据中提取出有价值的生物信息？
回答这个问题，我们首先需构建一个强大的数据挖掘框架，该框架应能处理非结构化、高维度的基因测序数据，通过应用机器学习算法，如聚类分析、关联规则挖掘和分类算法，我们可以从这些数据中识别出基因表达模式、疾病相关基因以及遗传变异等关键信息，利用自然语言处理技术对文献数据进行挖掘，可以进一步丰富我们对基因功能的理解。
挑战依然存在：如何确保数据隐私与安全，如何在海量数据中保持分析的准确性和效率，以及如何将挖掘结果转化为实际应用中的决策支持，这些问题的解决，将推动数据挖掘在基因测序领域的应用更加深入和广泛，为精准医疗、疾病预防等提供强有力的支持。
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