如今，多组学数据的综合计算分析已成为大数据驱动的生物研究方法的核心原则。然而，在评估和分类可广泛应用于多组学分析的整合方法方面，仍然缺乏黄金标准。
更重要的是，缺乏统一或通用的大数据集成方法也给多组学分析的新计算方法的开发带来了新的挑战。
然而，序列搜索和比较的一个方面并没有发生太大变化——预定义且可接受的数据格式的生物序列仍然是大多数研究的主要输入。这种方法在许多（如果不是大多数）现实世界的研究场景中可能都是有效的。
以机器学习 (ML) 模型为例，它在基因组大数据分析中发挥着越来越重要的作用。生物数据提出了几个独特的挑战，例如缺失值和跨组学模式的精度变化，这些挑战只是扩大了解决每个特定挑战所需的集成策略范围。
例如，组学数据集通常包含缺失值，这会妨碍下游的综合生物信息学分析。这需要额外的插补过程来推断这些不完整数据集中的缺失值，然后才能应用统计分析。然后是高维低样本量 (HDLSS) 问题，其中变量数量远远超过样本数量，导致 ML 算法过度拟合这些数据集，从而降低它们对新数据的通用性。
此外，无论采用何种分析方法 玻利维亚手机数据 或框架，所有生物数据都面临多重挑战。首先，组学数据具有极大的异质性，包括来自各种数据模式的各种数据集，以及完全不同的数据分布和类型，必须进行适当处理。
整合异构多组学数据带来了一系列挑战，涉及每个数据集独特的数据缩放、规范化和转换要求。任何有效的整合策略还必须考虑来自不同组学层的数据集之间的调控关系，以便准确、全面地反映这种多维数据的性质。
此外，还存在整合组学和非组学(OnO) 数据（例如临床、流行病学或影像数据）的问题，以提高分析效率并更深入地了解生物事件和过程。目前，非组学数据与高通量组学数据的大规模整合极其有限，原因是存在一系列因素，例如异质性和亚表型的存在。
问题的关键在于，如果没有有效、高效的数据整合，多组学分析只会变得更加复杂和资源密集，而不会在生产力、性能或洞察力生成方面取得任何比例甚至显著的提升。