在基因测序的浩瀚数据海洋中，信息论为我们提供了一盏明灯，面对海量的基因序列数据，如何高效地传输和存储这些宝贵的信息成为了一个亟待解决的问题。
信息论的熵概念告诉我们，数据中蕴含的信息量可以通过压缩编码来减少冗余，提高传输效率，在基因测序中，这意味着我们可以利用熵编码技术，如Burrows-Wheeler Transform（BWT）和Run-Length Encoding（RLE），对原始数据进行压缩，减少存储空间需求，加快传输速度。
信息论的信道容量理论指导我们如何选择最优的传输方式，在基因测序数据的传输过程中，信道噪声和带宽限制是两个关键因素，通过优化信道编码（如LDPC码和Polar码），我们可以提高数据的抗干扰能力，确保在有限带宽下实现高效、可靠的传输。
信息论为基因测序数据的处理提供了强有力的理论支持和技术指导，通过优化数据压缩、传输和存储策略，我们可以更好地应对基因测序带来的数据挑战，为生命科学的进步贡献力量。
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通过信息论优化基因测序数据传输与存储，可利用压缩编码和信道容量理论减少冗余、提升效率。
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