随着大规模人口生物样本库的日益普及，全基因组测序（Whole Genome Sequencing, WGS）数据在人类健康和疾病研究中的潜力得到了显著提升。然而，WGS数据的庞大计算和存储需求给研究机构，尤其是资金不足的机构或发展中国家的研究人员带来了巨大挑战。这种资源分配的不平等限制了前沿遗传学研究的公平性。为了解决这一问题，Manuel A. Rivas和Christopher Chang等人开发了新的算法和回归方法，显著减少了WGS研究的计算时间和存储需求，特别是针对罕见变异的处理。 论文来源 这篇论文由Manuel A. Rivas和Christopher Chang共同撰写。Rivas来自斯坦福大学生物医学数据科学系，Chang则供职于Grail Inc.。该论文于2025年2月1...