REF https://www.plob.org/article/5987.html
解壓後，檢視html格式的結果報告。結果分為如下幾項：
結果分為綠色的"PASS"，黃色的"WARN"和紅色的"FAIL"。
1 Basic statistics
如下面例子所示：
2 Per base sequence quality
quality就是Fred值，-10*log10(p)，p為測錯的概率。所以一條reads某位置出錯概率為0.01時，其quality就是20。影象如下面例子：
橫軸代表位置，縱軸代表quality。紅色表示中位數，黃色是25%-75%區間，觸鬚是10%-90%區間，藍線是平均數。
若任一位置的下四分位數低於10或中位數低於25，報"WARN"；若任一位置的下四分位數低於5或中位數低於20，報"FAIL".
3 Per Sequence Quality Scores
每條reads的quality的均值的分佈：
橫軸為quality，縱軸是reads數目。當出現上圖的情況時，我們就會知道有一部分reads具有比較差的質量。
當峰值小於27（錯誤率0.2%）時報"WARN"，當峰值小於20（錯誤率1%）時報"FAIL"。
4 Per Base Sequence Content
對所有reads的每一個位置，統計ATCG四種鹼基（正常情況）的分佈：
橫軸為位置，縱軸為百分比。 正常情況下四種鹼基的出現頻率應該是接近的，而且沒有位置差異。因此好的樣本中四條線應該平行且接近。當部分位置鹼基的比例出現bias時，即四條線在某些位置紛亂交織，往往提示我們有overrepresented sequence的汙染。當所有位置的鹼基比例一致的表現出bias時，即四條線平行但分開，往往代表文庫有bias (建庫過程或本身特點)，或者是測序中的系統誤差。
當任一位置的A/T比例與G/C比例相差超過10%，報"WARN"；當任一位置的A/T比例與G/C比例相差超過20%，報"FAIL"。
5 Per Base GC Content
對所有reads的每個位置，統計GC含量。
如果建庫足夠均勻，reads的每個位置應當是沒有差異的，所以GC含量的線應當平行於X軸，反映樣品（基因組、轉錄組等）的GC含量。當部分位置GC含量出現bias時，往往提示我們有overrepresented sequence的汙染。當所有位置的GC含量一致的表現出bias時，往往代表文庫有bias (建庫過程或本身特點)，或者是測序中的系統誤差。
當任一位置的GC含量偏離均值的5%時，報"WARN"；當任一位置的GC含量偏離均值的10%時，報"FAIL"。
6 Per Sequence GC Content
統計reads的平均GC含量的分佈。
紅線是實際情況，藍線是理論分佈（正態分佈，均值不一定在50%，而是由平均GC含量推斷的）。 曲線形狀的偏差往往是由於文庫的汙染或是部分reads構成的子集有偏差（overrepresented reads）。形狀接近正態但偏離理論分佈的情況提示我們可能有系統偏差。
偏離理論分佈的reads超過15%時，報"WARN"；偏離理論分佈的reads超過30%時，報"FAIL"。
7 Per Base N Content
當測序儀器不能辨別某條reads的某個位置到底是什麼鹼基時，就會產生“N”。對所有reads的每個位置，統計N的比率：
正常情況下N的比例是很小的，所以圖上常常看到一條直線，但放大Y軸之後會發現還是有N的存在，這不算問題。當Y軸在0%-100%的範圍內也能看到“鼓包”時，說明測序系統出了問題。當任意位置的N的比例超過5%，報"WARN"；當任意位置的N的比例超過20%，報"FAIL"。
8 Sequence Length Distribution
reads長度的分佈。
當reads長度不一致時報"WARN"；當有長度為0的read時報“FAIL”。
9 Duplicate Sequences
統計序列完全一樣的reads的頻率。測序深度越高，越容易產生一定程度的duplication，這是正常的現象，但如果duplication的程度很高，就提示我們可能有bias的存在（如建庫過程中的PCR duplication）。
duplication_levels
橫座標是duplication的次數，縱座標是duplicated reads的數目，以unique reads的總數作為100%。 上圖的情況中，相當於unique reads數目～20%的reads是觀察到兩個重複的，～7%是觀察到三次重複的，依此類推。
可以想象，如果原始資料很大（事實往往如此），做這樣的統計將非常慢，所以fastqc中用fq資料的前200,000條reads統計其在全部資料中的重複情況。重複數目大於等於10的reads被合併統計，這也是為什麼我們看到上圖的最右側略有上揚。大於75bp的reads只取50bp（不知道怎麼選的）進行比較。但由於reads越長越不容易完全相同（由測序錯誤導致），所以其重複程度仍有可能被低估。
當非unique的reads佔總數的比例大於20%時，報"WARN"；當非unique的reads佔總數的比例大於50%時，報"FAIL“。
10 Overrepresented Sequences
如果有某個序列大量出現，就叫做over-represented。fastqc的標準是佔全部reads的0.1%以上。和上面的duplicate analysis一樣，為了計算方便，只取了fq資料的前200,000條reads進行統計，所以有可能over-represented reads不在裡面。而且大於75bp的reads也是隻取50bp。如果命令列中加入了-c contaminant file，出現的over-represented sequence會從contaminant_file裡面找匹配的hit（至少20bp且最多一個mismatch），可以給我們一些線索。
當發現超過總reads數0.1%的reads時報”WARN“，當發現超過總reads數1%的reads時報”FAIL“。
11 Overrepresented Kmers
如果某k個bp的短序列在reads中大量出現，其頻率高於統計期望的話，fastqc將其記為over-represented k-mer。預設的k = 5，可以用-k --kmers選項來調節，範圍是2-10。出現頻率總體上3倍於期望或是在某位置上5倍於期望的k-mer被認為是over-represented。fastqc除了列出所有over-represented k-mers，還會把前6個的per base distribution畫出來。
kmer_profiles
當有出現頻率總體上3倍於期望或是在某位置上5倍於期望的k-mer時，報”WARN“；當有出現頻率在某位置上10倍於期望的k-mer時報"FAIL"。