FastQ格式
FASTQ是一种存储了生物序列（通常是核酸序列）以及相应的质量评价的文本格式。
它们都是以ASCII编码的。几乎是高通量测序的标准格式。NCBI Short Read Archive也是这格式，多了一些描述性词汇而已。
概念
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FastQ格式是序列格式中常见的一种，FASTQ格式的序列一般都包含有四行，第一行由'@'开始，后面跟着序列的描述信息，这点跟FASTA格式是一样的。第二行是序列。第三行由'+'开始，后面也可以跟着序列的描述信息。第四行是第二行序列的质量评价（quality values，注：应该是测序的质量评价），字符数跟第二行的序列是相等的。 [1]
FASTQ格式例子
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@SEQ_ID
GATTTGGGGTTCAAAGCAGTATCGATCAAATAGTAAATCCATTTGTTCAACTCACAGTTT
!''((((+))%%%++)(%%%%).1-+''))**55CCF>>>>>>CCCCCCC65
例如在NCBI看到的FASTQ格式如下： [1]
@HWUSI-EAS100R:6:73:941:1973#0/1
GATTTGGGGTTCAAAGCAGTATCGATCAAATAGTAAATCCATTTGTTCAACTCACAGTT
+HWUSI-EAS100R:6:73:941:1973#0/1
!''((((+))%%%++)(%%%%).1-+''))**55CCF>>>>>>CCCCCCC6
其中第一行以@开头，后面是reads的ID以及其他信息，例如上例中 HWUSI-EAS100R代表Illumina设备名称，6代表flowcell中的第六个lane，73代表第六个lane中的第73个tile，941:1973代表该read在该tile中的x：y坐标信息；#0，若为多样本的混合作为输入样本，则该标志代表样本的编号，用来区分个样本中的reads；/1代表paired end中的前一个read。
第二行为read的序列。
紧接着下面两行代表该read的质量。
第三行以“+”开头，跟随着该read的名称（一般于@后面的内容相同），但有时可以省略，但“+”一定不能省。
第四行代表reads的质量。这一行可以详细说一下！Illumina测序仪是按照荧光信号来判断所测序的碱基是哪一种的，例如红黄蓝绿分别对应ATCG，那么一旦出现一个紫色的信号该怎么判断呢，因此对每个结果都有一个概率的问题。起初sanger中心用Phred quality score来衡量该read中每个碱基的质量，既-10lgP ，其中P代表该碱基被测序错误的概率，如果该碱基测序出错的概率为0.001，则Q应该为30，那么30+33=63，那么63对应的ASCii码为“？”，则在第四行中该碱基对应的质量代表值即为“？”，ASCii参考如图2。
一般地，碱基质量从
0-40，既ASCii码为从 “！”（0+33）到“I”(40+33）。以上是sanger中心采用记录read测序质量的方法，Illumina起初没有完全依照sanger中心的方法来定义测序质量，而是把P换成了p/(1-p). 其他完全按照sanger的定义来做。但是他这形式在某些情况下是不准确的，可以看出当测序质量很高的情况下两种形式几乎没区别，但低质量的碱基则有区别了。
格式转换
FASTQ格式与Fasta格式、GenBank等格式可以相互转换。格式转换器如下：
Biopython version 1.51 onwards (interconverts Sanger, Solexa and Illumina 1.3+)
EMBOSS version 6.1.0 patch 1 onwards (interconverts Sanger, Solexa and Illumina 1.3+)
BioPerl version 1.6.1 onwards (interconverts Sanger, Solexa and Illumina 1.3+)
BioRuby version 1.4.0 onwards (interconverts Sanger, Solexa and Illumina 1.3+)
BioJava version 1.7.1 to 1.8.x (interconverts Sanger, Solexa and Illumina 1.3+)
MAQ can convert from Solexa to Sanger (use this patch to support Illumina 1.3+ files).
fastx_toolkit The included fastq_quality_converter program can convert Illumina to Sanger
Illumina中应用
Illmina有多种测序仪，从早期的GA、Hiseq2000、Hiseq2500以及即将推广的Hiseq X,Hiseq2000一个flowcell中包含8个lane，每个lane可以测一个文库或多样本的混合文库，多样本混合文库如果需要后期区分则每个文库需要一个独特的标签，即Index。其中一个lane包含3列(3个Swath)，每一列又包含8个tile，每一个tile又会种下不同的cluster，如图1所示为Hiseq2500的FlowCell的一个表面