面对新一代测序，所引出的生物信息学问题集锦！

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结合基因组、表观基因组、转录组、调控组、宏基因组等各个生物层面上的应用，从数据产生的源头、数据处理的各个环节和对复杂生物机理的解析等方面入手，系统研究新一代测序相关的一系列生物信息学问题。
这些问题包括：
怎样建立各种新一代测序数据产生和误差的数学模型？
能否通过对数据模型和后续应用的研究指导测序的实验设计和技术改进？
怎样通过算法、软件、硬件和系统的策略有效应对超海量测序数据带来的存储、传输与计算问题？
如何通过信号处理、模式识别等手段准确有效地从ChIP-seq、bisulfite-seq、3C、RNA-seq、CLIP-seq等类型的测序数据中提取各种有效信号？
怎样建立比较各种信号的统计模型？
怎样通过高分辨率基因组和表观基因组数据识别各种调控元件、构建调控系统？
如何通过对RNA测序数据的处理精细绘制转录组、精确构建编码和非编码基因的转录谱和剪接加工模式？
如何在没有参考序列的情况下非监督地组装和识别宏基因组和宏转录组中的有效功能单位、进而对微生物群落的功能进行刻画？如何对细胞分化和癌症发生发展等复杂生物过程动态地构建调控网络、解读这些过程中的调控程序？
怎样将不同层次、不同尺度上的组学数据进行整合？
如何定量描述复杂生物网络的功能、定量研究生物网络整体特性与疾病等表型的关联？
在新一代测序数据下，怎样才能更有效地开展群体遗传学研究？
采用混合样本测序策略进行全基因组关联研究的统计学性质是怎样的？
怎样通过高分辨率的功能元件谱建立复杂疾病遗传学因素的功能通路？