多组学分析大行其道的今天，同一个病人我们可以对其做多次不同技术的测序，比如TCGA计划就有不下8种数据：
- DNA Sequencing
- miRNA Sequencing
- Protein Expression array
- mRNA Sequencing
- Total RNA Sequencing
- Array-based Expression
- DNA Methylation
- Copy Number array
对tcga那样的超大规模协同组织，样品弄混的事情可能很少发生，但是该做的质量控制仍然是必不可少的。对小课题组来说，怀疑自己的多个样品是否来自于同一个病人就很正常不过了，比如大清早我就在群里看到了这样的问题：
他对同一个病人做了hic和重测序，但是不确认是不是搞混了，其实很简单的，这些数据，都是可以比对到参考基因组，然后提取snp位点，看看相关性就好了！
germline的snp的相关性
这里借用一个队列研究，看中国人和高加索人，越南人的族群差异，方法描述如下：
理论上，不同地理区域的人之间的差异应该是要小于区域外的人。
细节知识点
- SNP和SNV
- dbSNP
- 使用0，1，2这样的数值来编码野生型，杂合，纯合子位点
- dendextend
其实，该文章进化树的形式展现结果并不好，如下：
