以前、AIに質問した事がありまして、｜はうの投稿-GRAVITY(グラビティ) SNS

まあゲノム解析は生命保持プロセスのデータをゲノム情報が保持してても肝心の病理や医学の性能が次元を解いてないので、これまた人為的関与とその低次元の解釈『医学勝手に用」となるが、
僕のプロセスは未来方に適応しどのように生き残る、や、未来型高次元モデルの理論を解いてる訳なのでね、が、医学部がイメージしてるゲノム解析と僕が解読したゲノムの分離になります
両者のアプローチは当たり前ですが、双方ハズレもあればどちらかは当たってるに着目してもらっても構いません

ゲノム解析とは、生物の全遺伝情報（ゲノム）を構成するDNAの塩基配列（A, T, G, C）を高速で読み解き、その情報をコンピュータで分析して、生命の仕組み、病気の原因、進化の過程などを明らかにする技術です。これらを活用し、医療、新薬開発、ウイルス変異の特定などに応用されています。
ゲノム解析の概要
ゲノム（Genome）とは: 生物が持つ「生きるための設計図」のすべて。ヒトの場合、約30億文字の配列にのぼります。
解析のプロセス:
DNA抽出: 細胞からDNAを取り出す。
シーケンス（解読）: 次世代シーケンサーなどを用いて塩基配列（A・T・G・C）を読み取る。
バイオインフォマティクス: コンピュータを用いて膨大なデータを解析し、機能や役割、個人差を見出す。
ゲノム解析の主な目的とメリット
医療への応用（個別化医療）:
がん・難病の特定: 患者の体質や病気のリスクを把握し、最適な治療法を見つける。
オーダーメイド医療: 薬の効き方や副作用の出方を遺伝情報から予測し、患者に合った薬を選択する。
新薬・治療法開発: 遺伝子の機能を理解し、これまでにない画期的な薬を開発する。
生物学・感染症研究:
進化・遺伝的特徴の解明: 日本人の起源など、集団の歴史を解明する。
ウイルス変異の特定: 新型コロナウイルスの変異株など、ウイルスの特性を素早く特定する。
ゲノム解析の技術
サンガー法: 従来法。精度が高いが時間がかかる。
次世代シーケンサー（NGS）: 現代の主流。短時間で膨大な配列情報を一度に解読できる。
メタゲノム解析: 環境中の微生物群集から直接DNAを抽出し、複合的な機能を分析する手法。
技術の進化により、解析にかかるコストと時間が大幅に削減され、医療現場での応用（特に「全ゲノム解析」）が拡大しています。