但如果没条件的话，可以尝试利用现有的数据（比如：千人基因组项目，GIAB http://jimb.stanford.edu/giab/等）复现它们的成果，甚至只是构建一个分析流程也行，这样子学起来才会比较高效，同时也有利于夯实所学的知识。
找例子：数据库：ATGG
流程图：
常用软件：bwa，samtools，picard，GATK，bedtools，bcftools，vcftools，FastQC，MultiQC，VEP
例子：http://rosalind.info/problems/locations/ 包括：RNA，DNA，蛋白
GWAS
全基因组测序分布-China
软件：比对软件-BWA；
数据转换-samtools
- Picard
基因数据变异检测工具-GATK
[if !supportLists]1. [endif]质控：
软件FASTQC质控，
1. [endif]read各个位置的碱基质量值分布
2. [endif]碱基的总体质量值分布
3. [endif]read各个位置上碱基分布比例，目的是为了分析碱基的分离程度
4. [endif]GC含量分布
5. [endif]read各位置的N含量
6. [endif]read是否还包含测序的接头序列
7. [endif]read重复率，这个是实验的扩增过程所引入的
2． 比对
BWA比对
通常把同一个样本的所有比对结果变成一个：因为有的测序深度深或者需要不同的lane来测序； $ samtools merge [ ...]
gatk \
-T RealignerTargetCreator \ ##目的是定位出所有需要进行序列重比对的目标区域
-R /path/to/human.fasta\
-Isample_name.sorted.markdup.bam \
-known/path/to/gatk/bundle/1000G_phase1.indels.b37.vcf \
-known/path/to/gatk/bundle/Mills_and_1000G_gold_standard.indels.b37.vcf \
-osample_name.IndelRealigner.intervals
Gatk \
-T IndelRealigner \ ## 对所有在第一步中找到的目标区域运用算法进行序列重比对，最后得到捋顺了的新结果。
-R /path/to/human.fasta \
-I sample_name.sorted.markdup.bam \
-known /path/to/gatk/bundle/1000G_phase1.indels.b37.vcf\
-known /path/to/gatk/bundle/Mills_and_1000G_gold_standard.indels.b37.vcf \
-o sample_name.sorted.markdup.realign.bam \
--targetIntervals sample_name.IndelRealigner.intervals
注意：1000G_phase1.indels.b37.vcf和Mills_and_1000G_gold_standard.indels.b37.vcf。这两个文件来自于千人基因组和Mills项目，里面记录了那些项目中检测到的人群Indel区域。
重新校正碱基质量值（BQSR）Base Quality Score Recalibration
主要是通过机器学习的方法构建测序碱基的错误率模型，然后对这些碱基的质量值进行相应的调整。
流程：
gatk \
-T BaseRecalibrator \
-R /path/to/human.fasta \
-I sample_name.sorted.markdup.realign.bam \
--knownSites /path/to/gatk/bundle/1000G_phase1.indels.b37.vcf \
--knownSites /path/to/gatk/bundle/Mills_and_1000G_gold_standard.indels.b37.vcf \
--knownSites /path/to/gatk/bundle/dbsnp_138.b37.vcf \
-o sample_name.recal_data.table
###BaseRecalibrator，这里计算出了所有需要进行重校正的read和特征值，然后把这些信息输出为一份校准表文件（sample_name.recal_data.table）
gatk
-T PrintReads \
-R /path/to/human.fasta \
-I sample_name.sorted.markdup.realign.bam \
--BQSR sample_name.recal_data.table \
-o sample_name.sorted.markdup.realign.BQSR.bam
##PrintReads，这一步利用第一步得到的校准表文件（sample_name.recal_data.table）重新调整原来BAM文件中的碱基质量值，并使用这个新的质量值重新输出一份新的BAM文件。
变异检测 SNP、Indel，CNV和SV等
方法：使用GATK
HaplotypeCaller模块对样本中的变异进行检测，它也是目前最适合用于对二倍体基因组进行变异（SNP+Indel）检测的算法。
一般来说，在实际的WGS流程中对HaplotypeCaller的应用有两种做法，差别只在于要不要在中间生成一个gVCF：
（1）直接进行HaplotypeCaller，这适合于单样本，或者那种固定样本数量的情况，也就是执行一次HaplotypeCaller之后就老死不相往来了。否则你会碰到仅仅只是增加一个样本就得重新运行这个HaplotypeCaller的坑爹情况（即，N+1难题），而这个时候算法需要重新去读取所有人的BAM文件，这将会是一个很费时间的痛苦过程；
gatk \
-T HaplotypeCaller \
-R /path/to/human.fasta \
-I sample_name.sorted.markdup.realign.BQSR.bam \
-D /path/to/gatk/bundle/dbsnp_138.b37.vcf \
-stand_call_conf 50 \
-A QualByDepth \
-A RMSMappingQuality \
-A MappingQualityRankSumTest \
-A ReadPosRankSumTest \
-A FisherStrand \
-A StrandOddsRatio \
-A Coverage \
-o sample_name.HC.vcf
这里我特别提一下-D参数输入的dbSNP同样可以再GATK bundle目录中找到，这份文件汇集的是目前几乎所有的公开人群变异数据集。另外，由于我们的例子只有一个样本因此只输入一个BAM文件就可以了，如果有多个样本那么可以继续用-I参数输入：
（2）每个样本先各自生成gVCF，然后再进行群体joint-genotype。这其实就是GATK团队为了解决（1）中的N+1难题而设计出来的模式。gVCF全称是genome VCF，是每个样本用于变异检测的中间文件，格式类似于VCF，它把joint-genotype过程中所需的所有信息都记录在这里面，文件无论是大小还是数据量都远远小于原来的BAM文件。这样一旦新增加样本也不需要再重新去读取所有人的BAM文件了，只需为新样本生成一份gVCF，然后重新执行这个joint-genotype就行了。
gatk \
-T HaplotypeCaller \
-R reference.fasta \
-I sample1.bam [-I sample2.bam ...] \
...一样了
然而，基因组上各个不同的染色体之间其实是可以理解为相互独立的（结构性变异除外），也就是说，为了提高效率我们可以按照染色体一条条来独立执行这个步骤，最后再把结果合并起来就好了，这样的话就能够节省很多的时间。下面我给出一个按照染色体区分的例子：
gatk \
-T HaplotypeCaller \
-R /path/to/human.fasta \
-I sample_name.sorted.markdup.realign.BQSR.bam\
-D /path/to/gatk/bundle/dbsnp_138.b37.vcf \
-L 1 \
-stand_call_conf 50 \
-A QualByDepth \
-A RMSMappingQuality \
-A MappingQualityRankSumTest \
-A ReadPosRankSumTest \
-A FisherStrand \
-A StrandOddsRatio \
-A Coverage \
-o sample_name.HC.1.vcf
注意到了吗？其它参数都没任何改变，就只增加了一个 -L 参数，通过这个参数我们可以指定特定的染色体（或者基因组区域）！我们这里指定的是 1 号染色体，有些地方会写成chr1，具体看human.fasta中如何命名，与其保持一致即可。其他染色体的做法也是如此，就不再举例了。最后合并：
gatk \
-T CombineVariants \
-R /path/to/human.fasta \
--genotypemergeoption UNSORTED \
--variant sample_name.HC.1.vcf \
--variant sample_name.HC.2.vcf \
...
--variant sample_name.HC.MT.vcf \
-o sample_name.HC.vcf
第二种，先产生gVCF，最后再joint-genotype的做法：
java -jar /path/to/GenomeAnalysisTK.jar \
-THaplotypeCaller \
-R/path/to/human.fasta \
-Isample_name.sorted.markdup.realign.BQSR.bam \
--emitRefConfidence GVCF \
-osample_name.g.vcf
#调用GenotypeGVCFs完成变异calling
java -jar /path/to/GenomeAnalysisTK.jar \
-TGenotypeGVCFs \
-R/path/to/human.fasta \
--variant sample_name.g.vcf \
-osample_name.HC.vcf
其实，就是加了–emitRefConfidence GVCF的参数。而且，假如嫌慢，同样可以按照染色体或者区域去产生一个样本的gVCF，然后在GenotypeGVCFs中把它们全部作为输入文件完成变异calling。也许你会担心同个样本被分成多份gVCF之后，是否会被当作不同的多个样本？回答是不会！因为生成gVCF文件的过程中，GATK会根据@RG信息中的SM（也就是sample name）来判断这些gVCF是否来自同一个样本，如果名字相同，那么就会被认为是同一个样本，不会产生多样本问题。
变异检测质控和过滤（VQSR）
这是我们这个流程中最后的一步了。在获得了原始的变异检测结果之后，我们还需要做的就是质控和过滤。这一步或多或少都有着一些个性化的要求，我暂时就不做太多解释吧（一旦解释恐怕同样是一篇万字长文）。只用一句话来概括，VQSR是通过构建GMM模型对好和坏的变异进行区分，从而实现对变异的质控，具体的原理暂时不展开了。
下面就直接给出例子吧：
## SNP Recalibrator
java -jar /path/to/GenomeAnalysisTK.jar \
-TVariantRecalibrator \
-Rreference.fasta \
-input sample_name.HC.vcf \
-resource:hapmap,known=false,training=true,truth=true,prior=15.0/path/to/gatk/bundle/hapmap_3.3.b37.vcf \
-resource:omini,known=false,training=true,truth=false,prior=12.0/path/to/gatk/bundle/1000G_omni2.5.b37.vcf \
-resource:1000G,known=false,training=true,truth=false,prior=10.0/path/to/gatk/bundle/1000G_phase1.snps.high_confidence.b37.vcf \
-resource:dbsnp,known=true,training=false,truth=false,prior=6.0/path/to/gatk/bundle/dbsnp_138.b37.vcf \
-an QD -an MQ -an MQRankSum -an ReadPosRankSum -an FS -an SOR -an DP \
-mode SNP \
-recalFile sample_name.HC.snps.recal \
-tranchesFile sample_name.HC.snps.tranches \
-rscriptFile sample_name.HC.snps.plots.R
java -jar /path/to/GenomeAnalysisTK.jar -TApplyRecalibration \
-R human_g1k_v37.fasta \
-input sample_name.HC.vcf \
--ts_filter_level 99.5 \
-tranchesFile sample_name.HC.snps.tranches \
-recalFile sample_name.HC.snps.recal \
-mode SNP \
-osample_name.HC.snps.VQSR.vcf
## Indel Recalibrator
java -jar /path/to/GenomeAnalysisTK.jar -TVariantRecalibrator \
-R human_g1k_v37.fasta \
-input sample_name.HC.snps.VQSR.vcf \
-resource:mills,known=true,training=true,truth=true,prior=12.0/path/to/gatk/bundle/Mills_and_1000G_gold_standard.indels.b37.vcf \
-an QD -an DP -an FS -an SOR -an ReadPosRankSum -an MQRankSum \
-mode INDEL \
-recalFile sample_name.HC.snps.indels.recal \
-tranchesFile sample_name.HC.snps.indels.tranches \
-rscriptFile sample_name.HC.snps.indels.plots.R
java -jar /path/to/GenomeAnalysisTK.jar -TApplyRecalibration \
-Rhuman_g1k_v37.fasta\
-input sample_name.HC.snps.VQSR.vcf \
--ts_filter_level 99.0 \
-tranchesFile sample_name.HC.snps.indels.tranches \
-recalFile sample_name.HC.snps.indels.recal \
-mode INDEL \
-osample_name.HC.snps.indels.VQSR.vcf
最后，sample_name.HC.snps.indels.VQSR.vcf便是我们最终的变异检测结果。对于人类而言，一般来说，每个人最后检测到的变异数据大概在400万左右（包括SNP和Indel）。
http://www.huangshujia.me/2017/09/19/2017-09-19-Begining-WGS-Data-Analysis-The-pipeline.html
例子：http://starsyi.github.io/2016/05/24/BWA-%E5%91%BD%E4%BB%A4%E8%AF%A6%E8%A7%A3/