我们的方法采用MATLAB编写，介绍了一种通过隐马尔可夫模型（HMM）识别SNP和Indel的新方法。该模型通过读取带有Phred + 33编码质量得分的SAM文件和参考基因组（FASTA文件）来确定每个位置最可能的突变状态。它生成TXT格式的状态信息报告变体，并提供了将TXT格式转换为变体调用文件（VCF）格式的代码。用户可以从解压缩包中获取并使用该程序。在MATLAB中，将当前工作目录更改为“ vi-HMM”文件夹，其中包含按组织存储的子文件夹和代码。要运行程序，请将“ vi-HMM”及其子目录添加到MATLAB路径中（使用命令>> addpath(genpath(pwd))）。分析所需的数据必须放置在名为“数据”的文件夹中，该程序提供了随附的示例数据（ref.fa，example.sam和truevar.txt），这些数据基于一个包含四个隐藏状态的HMM模型：“匹配”，“SNP”，“删除”和“插入”，具有过渡概率矩阵T和发射概率矩阵E。详细的数据模拟信息可供参考。