基因测序技术进入"亿级时代"后，海量数据的存储和分析成为生命科学发展的主要瓶颈。传统单一参考基因组模式无法全面反映物种遗传变异，而现有泛基因组数据又存在存储成本高、计算效率低的问题，制约了传染病溯源、耐药性研究和群体遗传学等领域的突破。
随着测序成本下降和数据规模激增，生命科学的重点正从"能否测序"转向"如何用好数据"。PanMAN等创新技术表明：面对"亿级时代"的挑战，单纯增加算力和存储已不足够，必须在方法和工具上实现突破；未来，谁能将海量基因组数据转化为可解释、可共享、可快速应用的知识，谁就能在公共卫生和生命科技领域占据先机。