指标对应什么实验风险
方法验证需要预先定义适用范围、真值样本、指标和接受标准，覆盖不同变异类型与困难区域。
准确解释从来不是只看一个术语或一个结果标签，而是先确认样本、方法、参考版本和分析目标是否与问题匹配。
验证设计怎样覆盖边界
精确率描述报告结果中正确的比例，召回率描述真实变异被检出的比例，两者必须共同评估。
可靠结论应能够说明证据来自哪里、适用于哪些人群、经过何种验证，以及哪些不确定性仍然存在。
批次变化如何被发现
上线后还需持续监控批次、试剂、软件和设备变化，并用回归样本确认性能。
在个人健康、家族研究或科研项目中，建议保留完整报告和版本信息，让后续讨论可以回到原始依据。
质量结果如何向用户说明
某一数据集上的高准确率不能外推到所有样本类型、基因组区域或低比例信号。
涉及诊断、治疗、生育或其他重大决定时，应由具有相应资质的专业人员结合临床与家族信息评估。