本课程全面讲授基因组重测序数据分析的核心环节。第一章介绍重测序原理（与从头测序对比）及应用场景。第二章讲解BWA比对软件（backtrack、SW、MEM三种算法）、SAM/BAM格式详解（flag、CIGAR、可选字段）及samtools工具链（排序、索引、统计）。第三章聚焦GATK最佳实践流程：标记PCR/Optical重复、HaplotypeCaller生成gVCF、多样本合并（GenomicsDBImport/CombineGVCFs）及联合基因分型，并重点讲解变异位点质控策略，包括VQSR（需已知变异集）与硬过滤（基于QUAL、DP等阈值）的适用条件，同时详解VCF格式字段（GT、AD、DP、AC、AF等）。第四章引入snpEff注释，解读注释报告中的变异类型分布（SNP/MNP/INS/DEL）、影响等级（HIGH/MODERATE/LOW/MODIFIER）、功能分级（错义/无义/沉默）及转换/颠换比值。第五章讲解结构变异（SV）检测原理（Read-Pair、Split-Read、Read-Depth、Assembly四种策略），对比lumpy、manta、gridss等常用软件的特点与适用场景，并强调SV结果过滤的必要性。课程融合理论与实践，为大规模重测序数据挖掘提供系统指导。