當我們測完序拿到原始數據之后，第一件事肯定是進行rawdata進行過濾。質控過濾軟件如fastqc、multiQC、trimmomatic等。
得到基因組的clean reads后，無非兩件事，一是denovo組裝，構建參考序列；二是重測序，分析變異及后續基因表達定量、功能等下游分析。
1. 基因組組裝
物種從頭測序的黃金時代已經過去，該測完的、容易測的大多數已經測完了。
一個物種的基因組組裝分析結果及其所用軟件往往包含以下內容：
組裝->注釋->比較基因組分析->后面可能會加點功能分析或者搭建類似JBrowse基因組瀏覽器。
- 組裝軟件：SOAPdenovo，ALLPATH-LG等等；
- 注釋軟件：Fgenesh、GeneWise、Augustus、RepeatModel、RepeatMasker等等。
2. 基因組重測序
有了參考序列的情況下，將原始reads比對回基因組，即重測序分析，可以說現在的絕大部分生信分析都是針對重測序，只是應用到其他各個不同領域，我們也可以說，這就是后基因組時代。分析常常包括：
比對->變異檢測（SNP、InDel、CNV、SV等）->群體分析（PI、LD、Fst等）->后續一些功能方面的分析。
- 比對：BWA、Bowtie2、SOAP、Samtools等。比對完生成sam/bam文件，有人說你對bam文件格式的熟悉程度就是你做重測序項目經驗的體現。
- 變異檢測：常用GATK來進行SNP、InDel等變異檢測，這一步叫做call變異，最后生成一個vcf格式文件。再用vcftools/bcftools等軟件過濾掉質量低的不可靠的變異位點。用SnpEff軟件對變異位點進行注釋，及這些變異對基因功能產生什么影響。
3. 轉錄組測序
以上測的是基因組序列，如果是轉錄組，也是分為有參考基因組和無參考基因組兩種情況來分析。
（組裝->）比對->表達量->差異->功能等分析。當然也會有一些RNA結構的分析，如可變剪接、融合基因等等。
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如果是無參考基因組，需要denovo拼接。軟件如Trinity組裝得到轉錄本序列，然后用軟件如bowtie2比對到轉錄本序列得到sam文件，根據比對結果用軟件如RSEM進行表達定量分析。
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如果有參考基因組，直接使用 HISAT2或STAR等軟件將測序結果比對到基因組上，結合基因注釋就可以計算出每個基因的表達。
后續就是差異基因分析，常用軟件DESeq2和edgeR，最后最一些功能方面的分析。
其他如WES、CHIPseq、ATACseq、lncRNA、甲基化測序、scRNAseq等等其實都是類似的，區別就是前期的樣本處理和建庫流程不同，目的就是得到不同時空條件下的目標序列，然后再進行測序，當然使用的后處理軟件也會有所不同。
Ref：https://www.zhihu.com/question/23566982/answer/131147960