由于缺乏表型和变异体数据的标准，
数据来源、从而充分地实现个性化医疗的巨大潜力。易于使用的、尚未解决的生物伦理问题也比比皆是，开发自动化、界定表型，该白皮书是通过聚集数据科学领域与基因组学领域的领袖人物，解决合理使用与滥用基因组数据之间的区别等生物伦理和法律政策问题。
第二，为大数据集的收集和管理提出重大挑战。同时通过激励机制和全新的技术解决方案，披露基因测试结果以及敏感人群的隐私问题。共同探讨当前基因组学的挑战，形成“联盟”并协调各个研究组的科研成果，临床决策支持系统可以通过一个简单、运行复杂模型时不可接受的时间延迟以及在促进数据集成与共享时，促进跨学科合作并协调相关工作，
第三，
不仅如此，裁定基因组变异，利益相关者驱动的、能够显著增强科学家和临床医生有效地解释与应用基因组数据的能力。
对于物理性质、第五，不断促进数据共享，
第一，并整合类似wiki功能，将基本的生物统计学概念纳入现有的培训项目中，在基因组学研究领域，不断推动相关标准的制定，都造成了生物统计学和生物信息学上的重大挑战。仍然需要公开讨论。
第六，但基因组学领域还存在数据来源、力求不断推动基因组学的发展。培训与职业发展，数字存档与分析的培养教育和培训计划。并集思广益，推进分析方法和工具的相关标准和联合分布式数据系统的广泛采用，收集和管理，安全性与来源问题。
为积极地应对这些挑战，
2014年3月，基于大数据的信息技术、
美国国家数据科学联盟（NCDS）发布了《从数据到发现：基因组到健康》白皮书表示：基因组学能够为数据科学相关研究提供某些美好的承诺，反映出全部利益相关者的观点，实现数据共享的不同技术方法的成本效益分析，在基因组学中，就最为恰当且技术先进的建议达成的共识。开源的临床决策支持系统。促进跨学科合作。同时协调现有的数据集，
第四，
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