实现来自不同测序设备的数据互通以及质量控制，可以遵循以下步骤：

1. **数据收集和预处理**：首先，需要收集来自不同测序设备的原始数据，并对其进行预处理，包括去除低质量的序列、去除接头序列、拼接序列等。
2. **数据标准化**：对于来自不同设备的测序数据，由于不同的设备使用的测序策略和试剂可能会有所不同，因此需要进行数据标准化，以确保所有数据具有相同的单位和量纲。
3. **质量控制**：使用一些工具和算法进行质量控制，例如评估序列的质量值（Q值）、检查序列的长度、识别突变、重复序列等。可以使用一些现有的工具，如FastQC、Trim Galore等，或者自己编写代码进行质量控制。
4. **数据对齐**：使用生物信息学软件将标准化和质量控制后的测序数据对齐到参考基因组上。常用的软件包括BWA、GATK等。
5. **变异检测**：在对齐后的数据中，可以检测基因组变异，包括单核苷酸变异（SNP）和插入删除变异（INDEL）。可以使用现有的软件，如GATK等进行变异检测。
6. **结果整合**：将来自不同测序设备的分析结果整合到一起，以确保所有数据的一致性。可以使用一些工具，如Bioinformatics pipeline manager（如 Galaxy 或 Apache Spark）进行结果整合。
7. **结果解释和报告**：根据分析结果，编写报告或图表，展示不同测序设备的数据互通和质量控制情况。

此外，还可以考虑以下方法来提高互通性和质量控制：

* **开发跨设备的数据分析接口**：可以开发跨设备的数据分析接口，以简化不同设备之间的数据交换和整合过程。
* **建立数据共享平台**：建立数据共享平台，以便不同设备之间的研究人员可以共享和交换数据。
* **定期进行设备性能评估**：定期对测序设备进行性能评估，以确保其性能稳定可靠。
* **使用多组学联合分析**：在进行基因组分析的同时，还可以考虑进行其他类型的组学分析（如转录组、表观遗传学等），以更全面地了解生物体的遗传信息。

通过以上方法，可以更好地实现来自不同测序设备的数据互通和质量控制。