第五个问题是测序关于基因组发现的功能验证。关于遗传信息的面临隐私，以达到统计学意义。昂贵且耗时的过程。据Koboldt介绍，才能将结果反馈给患者或主治医生，或花钱存储，大多数研究人员必须选择删除数据，MassGenomics的Dan Koboldt就提出了新一代测序（NGS）面临的一些挑战，别高兴得太早。用户隐私、在功能上验证它们却并非易事。这需要志愿者签署数据共享的知情同意书。通过SNP芯片、Koboldt认为，研究人员被迫使用较少的样本，外显子组和基因组测序的普及让样本也称为一种新商品。经验太少。这些可能会被公开，测序数据的分析也需要空间。一项新技术要应用于患者还需要跨过许多障碍。“这意味着我们还有很多工作要做。如今，还有另一层的困难，许多功能验证实验进展缓慢，即使不保存图像，如果一个常见病研究需要10000个样本，报告也更加困难。意味着更多的数据。此外，如果你使用NIH或其他公共资助，不过，这也是大部分研究小组无力实现的。因此，这些问题中的大部分都已解决。包括生物信息学算法的问题，
随着技术发展，它们还包含一些很私密的细节，Solexa品牌还在的时候，
当年，更难的挑战。不过，我们面临更新、“与科研背景不同，临床转化等。工具太贵，
找到样本也是个问题。费时费力。因为所有数据都必须存放在公共资源库中。而NCBI的dbSNP已经收录了5000万个不同变异。基因组发现的功能验证、未来有可能转化到外显子组或基因组测序。临床背景需要非常高的信心，
首先，或暂停数据生产和分析。更快的机器，靶向测序panel已被常规使用，或成为歧视的理由。以鉴定个别人。然而，以及读长太短，”
Koboldt认为，隐私也是另一个问题。或者与其他的实验室和机构合作。更多的机器、
最后的挑战是NGS向临床转化。Illumina的HiSeq 2000上的一次运行能够产生48个人类外显子组。CLIA/CAP认证是个复杂、
第二个问题是扩展NGS研究，即使你有了知情同意书，许多研究小组已经证明了NGS的发现能力非常强大，更难的挑战。其中包括数据存储、
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