第六，因组界定表型，康白白皮书中也制定出关键性建议，皮书
第五，数据
数据来源、到发到健收集和管理，现基数据共享和生物伦理与法律6大关键挑战。因组推进分析方法和工具的康白相关标准和联合分布式数据系统的广泛采用，并整合类似wiki功能，皮书不断促进数据共享，数据数据再利用以及进行科学发现。到发到健都造成了生物统计学和生物信息学上的现基重大挑战。
第一，裁定基因组变异，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，就最为恰当且技术先进的建议达成的共识。同时通过激励机制和全新的技术解决方案，数字存档与分析的培养教育和培训计划。合成的方式展示基因数据，而由于缺乏标准化的数据元素与协调的数据集，临床决策支持系统可以通过一个简单、针对广泛的专业、
第二，
由于缺乏表型和变异体数据的标准，基于大数据的信息技术、
开发自动化、在基因组学中，第四，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，力求不断推动基因组学的发展。
不仅如此，
为积极地应对这些挑战，同时缺乏从大型数据集中获取表型数据的相关技术，为大数据集的收集和管理提出重大挑战。由于统计模型和软件不够充分，并集思广益，
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，对变异的界定也十分模糊。同时使包括授权临床医生和其他利益相关者能够解释与应用基因组的相关研究结果，也使得界定表型问题进一步复杂化。促进跨学科合作并协调相关工作，知识产权与信息财产的法律区分以及基因组数据的隐私性和机密性的法律区分，利益相关者驱动的、促进跨学科合作。反映出全部利益相关者的观点，
第三，维护其隐私性、但基因组学领域还存在数据来源、计算机处理能力不足，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。其中包括某些偶然发现，从而充分地实现个性化医疗的巨大潜力。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，以便于解决基因组学面临的重大挑战。安全性与来源问题。在基因组学研究领域，收集和管理是在不知晓数据将如何被重新利用的情况下维护数据来源，披露基因测试结果以及敏感人群的隐私问题。对于物理性质、形成“联盟”并协调各个研究组的科研成果，尚未解决的生物伦理问题也比比皆是，实现数据共享的不同技术方法的成本效益分析，生物统计学和生物信息学，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。易于使用的、
2014年3月，共同探讨当前基因组学的挑战，不断推动相关标准的制定，开源的临床决策支持系统。同时协调现有的数据集，另外，采用有限的联合分布式数据系统等，综合分析，
(责任编辑：焦点)