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nbsp; Gene Logic的产品销售经理Cynthia Gregory认为研究人员必需”超越实验室，走向硅谷模式并使遗传学研究者接受生物技术遗传学。“ Qiagen实验室培训经理Camilla Heinzmann建议”科学家与生物技术领域需要更好地交流，我们需要开放更多的讯息。“ Illumina业务拓展副总裁John Stuelpnagel认为 “取得医学上有价值信息的唯一方法就是做大量的实验，如SNP核型分析、表达模式以及蛋白质组学等。” Orchid BioSciences业务拓展主管Robert O’Fee补充道：“你必需证明SNP作用与其应用之间的相互关系。” Roche Genetics罗氏的全球项目领头人Gonzalo Acuña指出 “我们在诊断疾病、揭示疾病机理和治疗疾病 之间有着巨大的鸿沟。我们可以从分子水平上治疗一种疾病，但我们真的不知道这种病到底是怎么回事。我们正尽力填补这个鸿沟。”。 国家生物技术信息中心的的科学家Donna Maglott认为科学家需要“让信息学从基础科学走向临床应用”。 “需要扩大基因组学研究的规模，以一个前所未有的规模去研究和发现。将其产业化。另外还需要一个容易操作的方法，这是关键。”Third Wave Technologies的CEO Lance Fors说道。 Sequenom的高级销售经理Edvin Munk建议：“需要一个能够阐明SNP与疾病的相互关系的图谱，然后在快速、经济和准确的基础上选择适当的技术，设计合适的实验方案。” Affymetrix的核型分析高级主管Gregory Yap最后做了这样的总结：“利用更多的信息，利用更多有价值的信息。” －－摘译自 GENOMEWEB 2001-10-15
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