2025年大學(xué)《生物信息學(xué)》專業(yè)題庫(kù)——生物信息學(xué)在基因檢測(cè)中的應(yīng)用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（請(qǐng)將正確選項(xiàng)的字母填入括號(hào)內(nèi)）1.在基因檢測(cè)的流程中，下列哪一步主要負(fù)責(zé)對(duì)原始測(cè)序數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估和初步過(guò)濾？A.序列比對(duì)B.變異檢測(cè)C.質(zhì)量控制（QC）D.數(shù)據(jù)注釋2.對(duì)于長(zhǎng)讀長(zhǎng)測(cè)序數(shù)據(jù)（如PacBio或OxfordNanopore數(shù)據(jù)），在生成基因型數(shù)據(jù)時(shí)，其主要挑戰(zhàn)之一是如何準(zhǔn)確地處理和整合重復(fù)序列區(qū)域的信號(hào)。以下哪種方法通常不用于解決此問(wèn)題？A.重復(fù)序列過(guò)濾B.基因組組裝C.保守區(qū)域比對(duì)D.機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)3.在使用GATK進(jìn)行SNP和InDel檢測(cè)時(shí)，一個(gè)關(guān)鍵的步驟是“Realignment”，其主要目的是什么？A.提高對(duì)高變異區(qū)域的覆蓋率B.將短讀長(zhǎng)序列比對(duì)到基因組參考序列上C.將Indel位點(diǎn)周圍的測(cè)序讀長(zhǎng)重新比對(duì)，以減少映射歧義D.對(duì)原始測(cè)序數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量分?jǐn)?shù)調(diào)整4.在臨床基因檢測(cè)報(bào)告中，對(duì)檢測(cè)到的變異進(jìn)行致病性預(yù)測(cè)時(shí)，以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)或資源是國(guó)際公認(rèn)的權(quán)威來(lái)源？A.NCBISRA數(shù)據(jù)庫(kù)B.Ensembl基因組瀏覽器C.ClinVar數(shù)據(jù)庫(kù)D.GeneCards數(shù)據(jù)庫(kù)5.對(duì)于靶向測(cè)序（TargetedSequencing）應(yīng)用，選擇生物信息學(xué)分析流程時(shí)，相較于全基因組測(cè)序，通常可以簡(jiǎn)化或省略哪個(gè)環(huán)節(jié)？A.變異檢測(cè)B.重復(fù)序列過(guò)濾C.基因組組裝D.變異注釋6.在進(jìn)行腫瘤基因檢測(cè)時(shí)，除了檢測(cè)點(diǎn)突變和Indel外，拷貝數(shù)變異（CNV）的分析也具有重要意義。以下哪種生物信息學(xué)工具或方法通常用于檢測(cè)體細(xì)胞CNV？A.GATKB.SamtoolsC.VarScanD.Control-FREEC7.如果一個(gè)生物信息學(xué)分析流程的目的是識(shí)別基因組中特定的結(jié)構(gòu)變異（SV），那么以下哪種工具或算法可能是核心組成部分？A.Bowtie2B.FreeBayesC.DELLYD.VEP8.當(dāng)需要對(duì)大量基因檢測(cè)樣本進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化分析時(shí)，為了確保結(jié)果的可比性，通常會(huì)在流程開(kāi)始時(shí)進(jìn)行嚴(yán)格的質(zhì)量控制（QC）。以下哪項(xiàng)不是QC的關(guān)鍵指標(biāo)？A.測(cè)序讀長(zhǎng)分布B.平均比對(duì)率C.GC含量偏移D.變異頻率分布9.在生物信息學(xué)分析中，對(duì)于來(lái)自不同測(cè)序平臺(tái)（如Illumina和PacBio）的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析時(shí)，通常需要進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)齊和比對(duì)。以下哪種策略是常用的數(shù)據(jù)整合方法？A.直接混合不同平臺(tái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一分析B.先分別分析，再合并結(jié)果C.將所有數(shù)據(jù)統(tǒng)一比對(duì)到一個(gè)高質(zhì)量參考基因組或組裝版本上D.使用特定的歸一化方法消除平臺(tái)差異10.對(duì)于藥物基因組學(xué)應(yīng)用，分析基因檢測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)，主要關(guān)注的是目標(biāo)藥物代謝酶基因的哪個(gè)方面？A.基因表達(dá)水平B.等位基因頻率C.基因結(jié)構(gòu)變異D.mRNA剪接異構(gòu)體二、填空題（請(qǐng)將正確答案填入橫線處）1.高通量測(cè)序（NGS）產(chǎn)生的原始數(shù)據(jù)通常以______和______兩種格式存儲(chǔ)。2.生物信息學(xué)工具SAMtools主要用于處理序列比對(duì)文件（如BAM文件），其常用的命令包括______（查看文件內(nèi)容）、______（排序）和______（索引）。3.在進(jìn)行變異檢測(cè)后，使用______等工具對(duì)變異進(jìn)行注釋，可以判斷變異發(fā)生的功能區(qū)域（如外顯子、內(nèi)含子）及其可能的影響（如錯(cuò)義突變、無(wú)義突變、移碼突變）。4.基因檢測(cè)報(bào)告中，對(duì)于預(yù)測(cè)為致病的變異，通常會(huì)標(biāo)注其所在的基因和人類基因突變數(shù)據(jù)庫(kù)（HGMD）的參考信息，這體現(xiàn)了變異的______屬性。5.在分析腫瘤樣本的基因檢測(cè)結(jié)果時(shí)，需要區(qū)分體細(xì)胞突變和胚系突變，這通常通過(guò)比較腫瘤組織與正常組織（如血液）的______來(lái)實(shí)現(xiàn)。6.基因檢測(cè)數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制（QC）不僅關(guān)注原始測(cè)序數(shù)據(jù)，也關(guān)注比對(duì)和變異檢測(cè)結(jié)果，例如評(píng)估變異的______和______。7.對(duì)于RNA測(cè)序（RNA-Seq）數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，除了檢測(cè)基因表達(dá)量，還可以進(jìn)行______分析，以研究基因的剪接異構(gòu)體。8.在設(shè)計(jì)針對(duì)特定遺傳病的基因檢測(cè)方案時(shí)，需要根據(jù)疾病的遺傳模式選擇合適的檢測(cè)技術(shù)，例如單基因遺傳病多采用______，而復(fù)雜遺傳病可能需要全外顯子組或全基因組測(cè)序。9.生物信息學(xué)在基因檢測(cè)中的應(yīng)用流程通常包括數(shù)據(jù)質(zhì)控、______、變異檢測(cè)、變異注釋和結(jié)果解讀等主要步驟。10.使用生物信息學(xué)方法對(duì)基因檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析時(shí)，常用的工具包括R語(yǔ)言中的______包和Python中的______庫(kù)。三、簡(jiǎn)答題1.簡(jiǎn)述在基因檢測(cè)流程中，生物信息學(xué)方法在“變異檢測(cè)”環(huán)節(jié)所起的作用以及常用的分析工具類型。2.描述一下公共基因組數(shù)據(jù)庫(kù)（如NCBIGenBank或Ensembl）在生物信息學(xué)分析基因檢測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)可以提供哪些類型的資源或信息支持？3.解釋為什么在進(jìn)行腫瘤基因檢測(cè)時(shí)，區(qū)分體細(xì)胞突變和胚系突變對(duì)于臨床診斷和治療方案的選擇至關(guān)重要？生物信息學(xué)分析中通常采用什么策略來(lái)輔助區(qū)分這兩種突變？4.比較一下高通量測(cè)序（NGS）技術(shù)相比于傳統(tǒng)的Sanger測(cè)序技術(shù)在生物信息學(xué)分析方面的主要優(yōu)勢(shì)和挑戰(zhàn)。四、論述題1.假設(shè)你需要為一個(gè)醫(yī)院的遺傳咨詢門診設(shè)計(jì)一套針對(duì)遺傳性乳腺癌/卵巢癌綜合征的基因檢測(cè)分析流程。請(qǐng)闡述你會(huì)如何選擇分析策略（包括測(cè)序類型、分析工具和流程步驟），并說(shuō)明在分析過(guò)程中需要重點(diǎn)關(guān)注哪些生物信息學(xué)問(wèn)題或質(zhì)量控制環(huán)節(jié)？如何解讀分析結(jié)果，特別是當(dāng)檢測(cè)到不確定意義變異（VUS）時(shí)，你會(huì)建議如何處理？2.隨著基因檢測(cè)技術(shù)的普及，生物信息學(xué)分析在臨床應(yīng)用中扮演著越來(lái)越重要的角色。請(qǐng)論述生物信息學(xué)分析在基因檢測(cè)臨床轉(zhuǎn)化過(guò)程中面臨的主要挑戰(zhàn)（如數(shù)據(jù)復(fù)雜性、分析標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)果解讀、計(jì)算資源等），以及為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，生物信息學(xué)領(lǐng)域正在采取哪些應(yīng)對(duì)策略或發(fā)展趨勢(shì)？---試卷答案一、選擇題1.C*解析思路：質(zhì)量控制（QC）是在數(shù)據(jù)進(jìn)入后續(xù)分析步驟之前，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估和過(guò)濾的過(guò)程，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量滿足分析要求。序列比對(duì)是比對(duì)過(guò)程，變異檢測(cè)是識(shí)別變異，數(shù)據(jù)注釋是解釋變異。原始測(cè)序數(shù)據(jù)在比對(duì)前需要進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估。2.A*解析思路：長(zhǎng)讀長(zhǎng)數(shù)據(jù)的主要挑戰(zhàn)是處理重復(fù)序列，重復(fù)序列過(guò)濾是針對(duì)所有平臺(tái)都可能存在的問(wèn)題進(jìn)行處理，而基因組裝、整合重復(fù)序列區(qū)域的信號(hào)、機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)都是處理重復(fù)序列挑戰(zhàn)的方法或策略。3.C*解析思路：GATK的Realignment（重對(duì)齊）步驟的核心目的是將目標(biāo)區(qū)域（尤其是Indel豐富的區(qū)域）周圍的測(cè)序讀長(zhǎng)進(jìn)行更精確的比對(duì)，減少由于參考基因組錯(cuò)誤或不完善導(dǎo)致的映射歧義，提高變異檢測(cè)的準(zhǔn)確性。4.C*解析思路：ClinVar是專門收集和整理基因變異信息及其臨床意義（包括致病性）的國(guó)際數(shù)據(jù)庫(kù)，是臨床遺傳學(xué)和基因檢測(cè)領(lǐng)域權(quán)威的變異解讀資源。NCBISRA是序列讀長(zhǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)，Ensembl是基因組瀏覽器，GeneCards是基因信息數(shù)據(jù)庫(kù)，但都不是專門用于致病性預(yù)測(cè)的權(quán)威數(shù)據(jù)庫(kù)。5.C*解析思路：靶向測(cè)序只關(guān)注預(yù)選的目標(biāo)區(qū)域（如已知基因或hotspot位點(diǎn)），因此其基因組背景相對(duì)干凈，通常不需要進(jìn)行復(fù)雜的基因組組裝或大規(guī)模的重復(fù)序列過(guò)濾，這是與全基因組測(cè)序相比的一個(gè)顯著簡(jiǎn)化點(diǎn)。6.D*解析思路：Control-FREEC是一款專門設(shè)計(jì)用于檢測(cè)拷貝數(shù)變異（CNV）的軟件，特別適用于分析腫瘤樣本中的體細(xì)胞CNV。GATK主要用于SNP和Indel檢測(cè)，Samtools是序列工具，VarScan是變異檢測(cè)工具。7.C*解析思路：DELLY是一款專門用于檢測(cè)基因組中結(jié)構(gòu)變異（SV），如缺失、重復(fù)、易位、倒位等的高通量生物信息學(xué)工具。Bowtie2是序列比對(duì)工具，F(xiàn)reeBayes是基于比對(duì)的變異檢測(cè)工具，VEP是變異注釋工具。8.C*解析思路：QC指標(biāo)通常包括測(cè)序讀長(zhǎng)分布、平均比對(duì)率、Q30分?jǐn)?shù)、接頭/低質(zhì)量讀長(zhǎng)比例、變異頻率分布等與數(shù)據(jù)質(zhì)量和分析流程相關(guān)的指標(biāo)。GC含量偏移（指樣本間GC含量有明顯差異）雖然可能影響分析，但不是常規(guī)的、核心的QC指標(biāo)。9.C*解析思路：整合不同平臺(tái)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)策略是將所有數(shù)據(jù)統(tǒng)一比對(duì)到一個(gè)高質(zhì)量的參考基因組或通過(guò)某種方式（如組裝）獲得的參考序列上，這樣可以消除平臺(tái)差異，進(jìn)行統(tǒng)一的分析和比較。10.B*解析思路：藥物基因組學(xué)關(guān)注的是與藥物代謝、轉(zhuǎn)運(yùn)或作用相關(guān)的基因變異，特別是影響藥物代謝酶活性的等位基因。分析時(shí)主要關(guān)注這些基因的特定單核苷酸多態(tài)性（SNP）等位基因頻率及其可能導(dǎo)致的酶活性改變。二、填空題1.FASTQ,BAM*解析思路：FASTQ是存儲(chǔ)測(cè)序原始讀長(zhǎng)和質(zhì)量分?jǐn)?shù)的標(biāo)準(zhǔn)文本格式，BAM是其壓縮的二進(jìn)制格式，存儲(chǔ)速度快，更適合大規(guī)模分析。2.samtoolsview,samtoolssort,samtoolsindex*解析思路：這三個(gè)是SAMtools工具的常用命令，`view`用于從SAM/BAM文件中提取序列，`sort`用于對(duì)BAM文件進(jìn)行排序，`index`用于創(chuàng)建BAM文件的索引以加速查詢。3.VEP(orANNOVAR,SnpEff)*解析思路：VEP(VariantEffectPredictor)是目前最常用、功能最強(qiáng)大的變異注釋工具之一，可以提供詳細(xì)的變異注釋信息。ANNOVAR和SnpEff也是常用的變異注釋工具。4.臨床意義(orPathogenicity)*解析思路：在臨床報(bào)告中，對(duì)變異進(jìn)行致病性預(yù)測(cè)是為了評(píng)估該變異對(duì)個(gè)體健康和疾病風(fēng)險(xiǎn)的影響，即其臨床意義。5.等位基因頻率譜(orAlleleFrequencySpectrum)*解析思路：通過(guò)比較腫瘤組織和正常組織的等位基因頻率譜（即不同變異在兩個(gè)樣本中的比例），可以發(fā)現(xiàn)只在腫瘤組織中顯著富集的高頻體細(xì)胞突變，從而區(qū)分體細(xì)胞和胚系突變。6.精度(orAccuracy),變異通量(orVariantSensitivity/CallRate)*解析思路：變異檢測(cè)的精度指檢測(cè)到的變異中正確變異的比例，變異通量指檢測(cè)到的變異數(shù)量占實(shí)際存在變異數(shù)量的比例。這兩個(gè)是評(píng)估變異檢測(cè)效果的關(guān)鍵指標(biāo)。7.剪接(orSplicing)*解析思路：RNA-Seq數(shù)據(jù)不僅可以用于檢測(cè)基因表達(dá)量，還可以通過(guò)分析轉(zhuǎn)錄本序列，研究基因的剪接異構(gòu)體（即mRNA的加工方式）。8.單基因檢測(cè)(orMonogenicTesting)*解析思路：對(duì)于已知遺傳模式的單基因遺傳病，通常只需要檢測(cè)相關(guān)致病基因，因此多采用單基因檢測(cè)策略。9.序列比對(duì)(orAlignment)*解析思路：基因檢測(cè)分析流程的核心步驟之一是將原始測(cè)序讀長(zhǎng)與參考基因組進(jìn)行比對(duì)，這是后續(xù)變異檢測(cè)的基礎(chǔ)。10.ggplot2,matplotlib*解析思路：ggplot2是R語(yǔ)言中功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化包，matplotlib是Python中基礎(chǔ)且廣泛使用的繪圖庫(kù)，兩者都是進(jìn)行生物信息學(xué)數(shù)據(jù)可視化的常用工具。三、簡(jiǎn)答題1.變異檢測(cè)是基因檢測(cè)流程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其核心任務(wù)是利用生物信息學(xué)工具從測(cè)序數(shù)據(jù)中識(shí)別出基因組序列的差異。生物信息學(xué)方法通過(guò)比對(duì)測(cè)序讀長(zhǎng)到參考基因組、識(shí)別映射到多個(gè)位置或存在映射歧義的讀長(zhǎng)、統(tǒng)計(jì)序列變異（如SNP、Indel）、并結(jié)合算法模型（如基于概率或機(jī)器學(xué)習(xí)的方法）來(lái)推斷基因組中存在的變異位點(diǎn)。常用的分析工具類型包括：序列比對(duì)工具（如BWA,Bowtie2,HISAT2）、變異檢測(cè)工具（如GATKUnifiedGenotyper,FreeBayes,VarScan）、以及專門用于結(jié)構(gòu)變異檢測(cè)的工具（如DELLY,Lumpy）。這些工具利用復(fù)雜的算法和模型來(lái)處理海量測(cè)序數(shù)據(jù)，盡可能準(zhǔn)確地找出基因組中的所有變異位點(diǎn)。2.公共基因組數(shù)據(jù)庫(kù)（如NCBIGenBank或Ensembl）為生物信息學(xué)分析基因檢測(cè)數(shù)據(jù)提供了豐富的資源支持。首先，它們提供了高質(zhì)量的參考基因組序列，是進(jìn)行序列比對(duì)的基礎(chǔ)。其次，它們包含了海量的基因注釋信息，如基因結(jié)構(gòu)、外顯子/內(nèi)含子邊界、轉(zhuǎn)錄起始/終止位點(diǎn)等，這對(duì)于后續(xù)的變異注釋至關(guān)重要。此外，這些數(shù)據(jù)庫(kù)還收錄了大量的基因轉(zhuǎn)錄本序列（mRNA）、蛋白質(zhì)序列以及基因功能注釋信息，有助于理解變異的生物學(xué)意義。它們還整合了來(lái)自不同實(shí)驗(yàn)的技術(shù)數(shù)據(jù)（如轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)、表觀遺傳學(xué)數(shù)據(jù)），并提供了變異數(shù)據(jù)庫(kù)（如dbSNP,ClinVar），為變異的注釋和臨床意義解讀提供了依據(jù)。最后，這些數(shù)據(jù)庫(kù)通常提供API接口和下載工具，方便生物信息學(xué)分析流程的集成。3.在腫瘤基因檢測(cè)中區(qū)分體細(xì)胞突變和胚系突變非常重要。體細(xì)胞突變僅在腫瘤細(xì)胞中存在，可能是驅(qū)動(dòng)腫瘤發(fā)生的根本原因，指導(dǎo)靶向治療或免疫治療的選擇。胚系突變?cè)趥€(gè)體所有細(xì)胞中都存在，通常由父母遺傳，可能增加患癌風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)家族成員的遺傳咨詢和預(yù)防性措施有指導(dǎo)意義。如果錯(cuò)誤地將胚系突變解讀為體細(xì)胞突變，可能導(dǎo)致不必要的過(guò)度治療或錯(cuò)誤的家族管理建議；反之，漏檢或錯(cuò)誤區(qū)分關(guān)鍵的體細(xì)胞突變，則可能錯(cuò)過(guò)有效的靶向治療機(jī)會(huì)。生物信息學(xué)分析中通常采用以下策略輔助區(qū)分：比較腫瘤組織與正常組織（如血液ctDNA、外周血細(xì)胞）的變異譜，通過(guò)等位基因頻率譜的差異（腫瘤組織中的高頻體細(xì)胞突變）來(lái)判斷；利用專門的算法模型（如基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法）結(jié)合組織特異性信息進(jìn)行分析；結(jié)合患者的臨床信息（如腫瘤類型、病程）進(jìn)行綜合判斷。4.高通量測(cè)序（NGS）技術(shù)相比傳統(tǒng)Sanger測(cè)序的主要優(yōu)勢(shì)在于：通量高，可以在短時(shí)間內(nèi)對(duì)數(shù)百萬(wàn)甚至數(shù)十億個(gè)DNA片段進(jìn)行測(cè)序，極大地提高了研究效率；成本效益，隨著技術(shù)發(fā)展，單位堿基測(cè)序成本顯著下降；測(cè)序速度快，可以更快地獲得大規(guī)模測(cè)序數(shù)據(jù)；應(yīng)用范圍廣，不僅可以用于基因組測(cè)序，還可以進(jìn)行轉(zhuǎn)錄組、表觀基因組等多種組學(xué)分析。主要挑戰(zhàn)包括：數(shù)據(jù)量巨大，產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)對(duì)存儲(chǔ)空間和計(jì)算資源提出了巨大需求；分析復(fù)雜，生物信息學(xué)分析流程長(zhǎng)、步驟多、涉及多種算法和工具，對(duì)分析人員的技術(shù)要求高；質(zhì)量控制嚴(yán)格，NGS數(shù)據(jù)質(zhì)量直接影響分析結(jié)果，需要更復(fù)雜的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制流程；生物信息學(xué)分析瓶頸，數(shù)據(jù)分析速度往往跟不上測(cè)序速度，成為整個(gè)研究流程的瓶頸；結(jié)果解讀困難，尤其是在臨床應(yīng)用中，對(duì)大量檢測(cè)到的變異進(jìn)行準(zhǔn)確的生物學(xué)功能和臨床意義的解讀具有挑戰(zhàn)性。四、論述題1.設(shè)計(jì)遺傳性乳腺癌/卵巢癌綜合征基因檢測(cè)分析流程：首先，根據(jù)臨床需求選擇合適的測(cè)序類型，通常推薦使用全外顯子組測(cè)序（WES），因?yàn)樗芨采w所有已知與該綜合征相關(guān)的基因，兼顧效率與成本。分析流程大致如下：接收原始測(cè)序數(shù)據(jù)（FASTQ格式），進(jìn)行嚴(yán)格的質(zhì)量控制（QC），包括讀長(zhǎng)質(zhì)量評(píng)估（如使用FastQC）、去除接頭序列和低質(zhì)量讀長(zhǎng)（如使用Trimmomatic或Cutadapt）、評(píng)估比對(duì)率和均勻性。接著，將數(shù)據(jù)比對(duì)到人類參考基因組（如GRCh38），使用比對(duì)工具（如BWA或HaplotypeCaller）。比對(duì)后再次進(jìn)行QC，檢查比對(duì)質(zhì)量（如使用SAMtoolsflagstat）。然后，使用變異檢測(cè)工具（如GATKHaplotypeCaller或FreeBayes）進(jìn)行SNP和Indel檢測(cè)，并進(jìn)行變異過(guò)濾（如使用GATKFilterGenotypes或VQSR），去除低質(zhì)量和高重復(fù)性變異。對(duì)過(guò)濾后的變異進(jìn)行注釋，使用工具（如VEP或ANNOVAR）注釋變異位置、參考/變異堿基、影響類型（如錯(cuò)義、移碼、無(wú)義、剪接位點(diǎn)）、以及其所在的基因和通路信息，并關(guān)聯(lián)ClinVar等數(shù)據(jù)庫(kù)獲取臨床意義。最后，整理分析報(bào)告，列出檢測(cè)到的致病或疑似致病變異，對(duì)VUS（不確定意義變異）進(jìn)行特別標(biāo)注，并根據(jù)變異的基因、功能、臨床證據(jù)和患者信息給出綜合解讀建議。重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題：確保數(shù)據(jù)QC的嚴(yán)格性，特別是目標(biāo)基因區(qū)域的覆蓋率和質(zhì)量；選擇合適的變異檢測(cè)和過(guò)濾參數(shù)，平衡變異檢測(cè)的靈敏度和特異性；選擇可靠的注釋工具和數(shù)據(jù)庫(kù)，確保變異注釋信