- 嵌合型UPD可用WES, High-Coverage WGS
- 非嵌合型UPD/IBD,可用WES, Medium-Coverage WGS, High-Coverage WGS
- 50bp-1kb 的极小CNV，可用WES, High-Coverage WGS，用基于splice-alignment reads、discordant read pair 、local assembly contig等信号的SV caller来分析
- 单基因/外显子级别的CNV(可用WES, High-Coverage WGS)，结合表型筛选分析更有效，这类CNV, low-pass CNVseq往往是劣势和盲点
- NGS分析CNV可靠性：Multiple PCR < 液相捕获(WES)<液相捕获(小panel) < low-pass WGS<PCR-free WGS(40x)
- 分析CNV软件算法很重要，捕获的均一性，同一批次、同一实验建库方案的参照样本也很重要，并非阴性对照样本越多越好，还跟样本的质量有关（是否有微生物污染、是否有DNA降解，是否有因为混合多样本测序index hopping引入RNA污染）
- MLPA仍是验证CNV的金标准，如果没有探针，则可考虑设计引物用qPCR来验证。
- 结合基于多重PCR的STR测序，弥补CNVseq在多倍体检测的不足，也可用于产前羊水样本排查是否存在母源污染。
- 查找CNV断点可用WGS、三代测序、长片段PCR产物打断后二代测序等方法（长片段PCR扩增CNVseq确定的CNV的大致区域，打断后用高深度NGS定位断裂点，断裂点的确定更有利于致病性评级）
- 核型分析在产前仍是必须的，是不可替代的，可尝试人工智能阅片提高效率。
- Mate-pair Sequencing（大片段建库），在不增加过高测序量的情况下，可弥补CNVseq在SV（尤其是inversion和translocation）方面检测的不足，但会增加建库成本
- 3x以上测序深度的Medium-Coverage WGS有可能全面替代和超越CMA，且成本已有了绝对优势（下图是3x 测序深度的WGS的6号染色体UPD的例子）。
