本发明公开了基于工作流自动化的全基因组遗传多样性云分析方法，具体涉及基因多样性分析领域，用于解决裁剪失衡问题，是基于序列首尾特征划分读长区段并构建分位标签，质控与裁剪步骤实现对原始读长结构的精准刻画；利用映射矩阵关联质量分布与区段特征，通过变点势能与尖谷对称性测度双参数风险映射模型量化截断敏感系数，实现隐蔽过度截断区段的准确识别；敏感索引集驱动缓释式裁剪策略更新，替代静态阈限后裁剪结果在比对覆盖与变异完整性上恢复稳定；结合覆盖曲线与变异分布数据，参数缓存动态更新，形成自校正流程；构建协同联动的数据驱动工作流，有效平抑多样性分析过程中的异常波峰，优化云端并行稳定性与资源利用效率。

在跨实验室场景中，大量原始测序文件经云端工作流依次调用FastQC与Trimmomatic完成质量检查与裁剪。前端界面将早期短读测序经验阈限直接写入流程，阈限未与实时抽取的读长分布建立联动，因而缺乏对样本类型与读长差异的自适应调节能力。

然而，当上传样本包含超长读片段时，静态阈限连续触发裁剪窗口，功能区段被无差别截断，比对阶段出现覆盖缺口，变异检测输出字段缺漏，最终在群体多样性曲线上形成异常波峰，引导群体结构分析作出错误划分。阈限未随实时读长统计动态调整，日志又被并行线程分割，成因难以溯源，流程稳定性和结果可靠性均受到影响。

为了解决上述问题，现提供一种技术方案。