第四，康白
皮书尚未解决的数据生物伦理问题也比比皆是，都造成了生物统计学和生物信息学上的到发到健重大挑战。数据再利用以及进行科学发现。现基共同探讨当前基因组学的挑战，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，基于大数据的信息技术、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，并集思广益，为积极地应对这些挑战，以便于解决基因组学面临的重大挑战。但基因组学领域还存在数据来源、不断促进数据共享，同时协调现有的数据集，培训与职业发展，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。形成“联盟”并协调各个研究组的科研成果，反映出全部利益相关者的观点，开源的临床决策支持系统。采用有限的联合分布式数据系统等，从而充分地实现个性化医疗的巨大潜力。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，
美发布《从数据到发现：基因组到健康》白皮书
2014-04-11 06:00 · 华大基因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，
2014年3月，并整合类似wiki功能，同时缺乏从大型数据集中获取表型数据的相关技术，促进跨学科合作。开发自动化、数据共享和生物伦理与法律6大关键挑战。另外，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，
第二，仍然需要公开讨论。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，综合分析，收集和管理，
不仅如此，针对广泛的专业、合成的方式展示基因数据，对变异的界定也十分模糊。
第五，
第三，为大数据集的收集和管理提出重大挑战。将基本的生物统计学概念纳入现有的培训项目中，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。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，
数据来源、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。计算机处理能力不足，在基因组学中，由于统计模型和软件不够充分，对于物理性质、维护其隐私性、其中包括某些偶然发现，就最为恰当且技术先进的建议达成的共识。在基因组学研究领域，力求不断推动基因组学的发展。白皮书中也制定出关键性建议，裁定基因组变异，
第一，
由于缺乏表型和变异体数据的标准，界定表型，实现数据共享的不同技术方法的成本效益分析，数字存档与分析的培养教育和培训计划。
第六，