GATK处理DNA 水平的snp 经验比较成熟，而RNA 水平较少，所以可能会存在错误
目前的流程兼顾了假阳性（不是真的snp位点）和假阴性（该位点是snp,却没有检测到）；后续会不断改善
GATK SNP calling pipeline 分成3个部分：
1）DATA CLEANUP
2) VARIANT DISCOVERY
3) EVALUATION
DATA CLEANUP ：
1）raw reads 和 参考基因组比对（推荐使用STAT 2-pass）
STAR 建立参考基因组的索引
1-pass 比对：
先用第一次比对生成的SJ.out.tab 文件，重新建立索引：
2-pass 比对：
2） mark duplicates and sort
picard 标记重复序列，并sort
3) split N and reassignMappingQuality
4）Indel realignment （可选的）
5）base recalibration
6） variant calling
7）variant filter
参考资料：
https://software.broadinstitute.org/gatk/documentation/article.php?id=3891
https://software.broadinstitute.org/gatk/documentation/article?id=2801