基因组重测序是指，对一个有参考基因组的物种的不同个体，进行基因组测序。而后将测序所得的数据和参考基因组进行比对分析，查找突变信息的一种测序项目。

根据上述定义，可以知道其基本特征：

A） 必须有参考基因组；

B） 必须是同一个物种的参考基因组，对细菌而言，必须是同一个菌株的参考基因组；

C） 分析策略是不同个体相对参考基因组的突变；

D）该分析策略不做基因组拼接，因此实际不会获得被测序样品的基因序列。

所以，如果没有参考基因组的物种，拿近缘物种参考基因组来比对，严格意义上说，是不可以的。因为两个物种间基因组肯定会有一些基因序列是不一样的。另外，对于细菌而言，最好是同一个菌株是有参考基因组的，同一个物种，但是不同菌株的细菌，基因组也有一些差别。

SNV, 是single nucleotide variant的缩写，其定义是单碱基突变。合理的解释是，在单个个体上，其基因组上某个碱基被其它碱基替换了。而SNP则是single nucleotide polymorphism的缩写，其定义是群体中，突变率大于1%的单碱基多态性，是可遗传的突变。

以人基因组为例，假如，某个正常人，抽一管血，去检测rs2043556(T>C)位点的基因型，那么他只有三种可能，T/T纯合子，T/C杂合子以及C/C纯合子三种情况，而且这个位点是可遗传的。这就是我们说的SNP，即单碱基多态性，携带突变的人不一定患病。

但是，假如，某个人不幸罹患肿瘤，医生手术切割其肿瘤组织（不免会切下正常细胞），将这份样品拿去测序，可能肿瘤细胞内就有一些单碱基突变。这个时候，对这份样品而言，其突变率可能只有10%，因为还有其它正常细胞没有突变。而且，这种肿瘤细胞的突变是不会遗传给后代的。这种单碱基突变就称为SNV。

在实际分析数据中，经常搞混SNV和SNP。其实SNV是SNP的来源，而且对单个样品而言有许多SNV本身也是和SNP重叠的。

在细菌基因组重测序中，测序深度（偶尔也有称为覆盖度）经常表述为sequencing depth，更严格的说，是平均测序深度。其计算公式是：测序深度=（总测序序列条数×序列平均长度）/基因组大小。大约意思就是，基因组上平均每个碱基被测到了几次。实际情况是，由于基因组不同区域GC含量等不同，实际不同区域的测序深度还是有区别的。

而覆盖度则表述为breadth of coverage，含义是测到的有效序碱基数列占参考基因组大小的百分比，这个比值自然是越大越好，这样没有被测到的区域越小。外显子捕获测序中，这个覆盖度意思是中靶率。

共有突变和差异突变

首先，要理解，相对于参考基因组而言，它们都是突变。其次，突变都是相对而言的。举个例子，如果做了2个样品，编号分别是A、B，它们分别和参考基因组C比对分析突变情况。如果某个位置，A、B两个样品都突变了，由G突变为T，它们二者相对于序列C是突变了，但是A和B相对而言，是没有突变的。

所以，当做很多样品基因组重测序的时候，需要对样品分组，如果是要找样品间差异突变的，还需要搞清楚差异是谁相对谁而言的。有的时候，A相对于B和B相对于A发生的突变是不一样的。

一般只能分析50bp以内的插入缺失突变。主要是因为，主流的建库插入片段长度都在200-300bp，测序模式都是双端各测150bp。如果插入/缺失片段大于50bp以上，在单个序列上无法直观体现出来。很多区域也不能确定是没有测到还是真的缺失。