经过几天的摸索和网上资料的查询对GATK软件有点小心得，现总结如下：
1. fasta文件最好用定位到染色体上的数据，可以不用注释VCF文件（GVF），但如果用VCF文件保证以下几个条件：
1）VCF染色体必须和fasta的染色体数目一致，顺序一致
2）VCF的位点必须从小到大排序
3）VCF的碱基有可能有其他符号，如“~”等，要去除干净
2. 做之前分别使用bwa index，picard中的CreateSequenceDictionary.jar和samtools中的faidx对fasta文件建立索引，且最好在fasta同一个文件夹下面
3. bwa做比对时，最好加入-r参数："@RG\tID:name\tLB:name\tPL:ILLUMINA\tSM:name"，为了以后不再加入头文件
4. picard中ReorderSam.jar是为了矫正你的sam文件的头文件与fasta相一致，如果一致，可以不用做这一步
5. 使用picard处理bwa的paired的sam或bam的任意程序，最好加入VALIDATION_STRINGENCY=LENIENT，因为paired reads有一条比对到染色体的末端时，另外一条picard无法识别就会报错终止运行
6. 如果说合并样本call variant，GATK的多线程有两个，nt代表几个样本使用一个CPU；ncr代表一个样本使用几个CPU
7. GATK 3.0以后不再支持ReduceReads这个程序
现阶段没有做质量值矫正和变异矫正，一是要求数据量比较大，如果小于100M的reads就不要做了；二是目前的商业项目很难做如此麻烦的处理，除了人的项目，因为有相应的很多的注释文件
当然还有其他方法进行矫正，比如跟samtools mpileup的结果相一致的才认为是可靠的
GATK3.2.2小结