基因组测序实验设计与数据分析策略主要包括以下几个步骤：
1. 实验设计：首先，需要明确研究的目标，是全基因组测序还是靶向测序？然后选择合适的测序平台和技术，如Illumina、PacBio、Nanopore等。同时，也需要考虑样本的选择和处理，包括样本的数量、质量、保存条件等。
2. 数据获取：通过高通量测序设备获取原始的测序数据。
3. 数据预处理：对原始数据进行质控，去除低质量的数据，然后进行序列比对，将序列比对到参考基因组上。
4. 变异检测：在比对后的数据中寻找可能存在的变异位点，包括单核苷酸多态性（SNP）、插入缺失（INDEL）、拷贝数变异（CNV）等。
5. 功能注释：对找到的变异位点进行功能注释，预测其可能的影响。
6. 结果分析：根据实验目标，对结果进行统计分析和解读，得出科学结论。
7. 数据可视化：将复杂的数据结果以图表的形式展示出来，以便于理解和交流。
以上就是基因组测序实验设计与数据分析的基本策略，具体的方法和步骤可能会因研究目标和测序技术的不同而有所差异。
