Bioinformatics Tools for NGS

次世代定序（Next-Generation Sequencing, NGS）產生大量高通量序列資料，需依賴一系列生物資訊工具進行前處理、比對、變異分析與功能註解。以下介紹常見工具及其應用階段。

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一、常見分析流程概覽

1. 資料品質檢查（QC）

   • FastQC：檢視 read 品質、GC 分布、adapter contamination 等

   • MultiQC：整合多個樣本 QC 報告

2. 序列修剪與過濾

   • Trimmomatic / Cutadapt / fastp：去除低品質序列與接頭污染

3. 比對至參考基因組

   • BWA / Bowtie2：短讀序列比對（DNA-seq）

   • STAR / HISAT2：轉錄體資料比對（RNA-seq）

4. SAM/BAM 處理

   • SAMtools / Picard：格式轉換、排序、去除 duplicates

5. 變異偵測（Variant Calling）

   • GATK（HaplotypeCaller）：常用於 germline variant 分析

   • FreeBayes / DeepVariant：替代工具

   • VarScan2 / Mutect2：腫瘤樣本 somatic variant 分析

6. 註解與解釋

   • ANNOVAR / VEP：將 SNP/INDEL 加入基因與疾病資訊

   • SnpEff：功能影響預測

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二、轉錄體分析（RNA-seq）

• FeatureCounts / HTSeq：定量基因表現

• DESeq2 / edgeR：差異表現分析

• clusterProfiler / GSEA：路徑富集分析

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三、表觀遺傳 / ChIP-seq / ATAC-seq

• MACS2：peaks 偵測

• DeepTools：coverage、可視化

• ChIPseeker：結合註解分析

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四、多樣性與菌叢分析（16S/Metagenomics）

• QIIME2 / mothur：微生物族群結構分析

• Kraken2 / MetaPhlAn：物種分類與豐度估計

• HUMAnN3：功能路徑分析

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五、常見輔助工具與平台

工具／平台	用途說明
Galaxy	圖形化介面分析平台，適合非程式背景用戶
Bioconda	安裝 NGS 工具的 Conda 套件管理資源庫
Nextflow/Snakemake	建立重複性與模組化的分析流程
IGV	基因組視覺化瀏覽器

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這些工具組成一套完整的 NGS 生物資訊分析流程，可依據應用目的（癌症研究、轉錄分析、病原檢測等）做適當組合與最佳化，是當代基因體研究的核心能力。