En general, el principal desafío es que cualquier análisis se vuelve exponencialmente más costoso computacionalmente como 1) aumenta el tamaño de un conjunto de datos dado y 2) aumenta la complejidad del modelo utilizado para el análisis. La buena y la mala noticia es que ambas cosas están sucediendo a un ritmo alarmante gracias a los avances tecnológicos. Ahora podemos secuenciar genomas completos por una pequeña fracción del costo en el que se habría incurrido hace solo una década, y el software de genética puede hacer inferencias más significativas sobre la historia de una población gracias al desarrollo de modelos evolutivos más potentes. Sin embargo, combinar un método de análisis complejo con un conjunto de datos grande y robusto (como datos de secuencia de locus múltiples o de próxima generación) a menudo da como resultado un tiempo de ejecución de varios días para un solo archivo de resultados. Además, gran parte de la simple manipulación de datos que es posible para conjuntos de datos secuenciados en Sanger de múltiples locus, como alinear secuencias a una plantilla, estimar distancias genéticas, etc., no se puede hacer fácilmente cuando se trabaja con datos de próxima generación. Probablemente se bloquee una computadora de escritorio normal simplemente tratando de alinear 100 secuencias de la próxima generación entre sí, ya que cada secuencia puede tener cientos de miles, si no millones, de bases de longitud.
El poder de la computación tendrá que seguir el ritmo de otras innovaciones tecnológicas en genética, o terminará convirtiéndose en el factor limitante en futuras investigaciones.
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