大量基因组的公布为科研工作者提供了更多资源，组装指标的好坏直接影响着整个基因组的质量，而常用的N50指标并不能全方位展示整个基因组的质量，那么如何才能检验一个基因组组装结果的可靠性呢？
大量基因组的公布为科研工作者提供了更多资源，组装指标的好坏直接影响着整个基因组的质量，而常用的N50指标并不能全方位展示整个基因组的质量，那么如何才能检验一个基因组组装结果的可靠性呢？
1. 序列一致性评估
基因组由reads组装得到。那么将reads比到基因组上，验证reads对基因组的覆盖情况，也可以用于评估组装的完整性以及测序的均匀性。较高的mapping rate（90%以上）以及coverage（95%以上）认为组装结果和reads有比较好的一致性。
2. 序列完整性评估
评估组装得到的基因组对基因区的覆盖程度。一般需要借助RNA方面的证据进行评估，如EST数据或RNA reads。由于用来评估的RNA方面证据不同，得到的比例也会有差别。一般来说，50%的scaffold覆盖基因的95%以上，85%的scaffold覆盖基因的90%以上，认为组装较完整。
3. 准确性评估
全长BAC序列，与组装结果的比对一致性较好，则认为组装质量较高
4. 保守基因评估
根据广泛存在于大量真核生物中的保守蛋白家族集合（248个core gene库），对组装得到基因组进行评估，评估组装基因组中的core gene的准确性和完整性。可以通过该物种和同源物种cegma的比例，判断保守基因组装情况。
BUSCO也是这个原理，通过与已有单拷贝直系同源数据库的比较，得到有多少比例的数据库能够有比对，比例越高代表基因组完整度越好。
