我用到的Samtools介绍
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了我用到的Samtools介绍相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
参考技术A 记录一下我用到的samtools的用法。samtools的说明文档: http://samtools.sourceforge.net/samtools.shtml
bam文件优点:bam文件为二进制文件,占用的磁盘空间比sam文本文件小;利用bam二进制文件的运算速度快。
首先需要意识到的是samtools是一个非常强大的工具,想要熟练的使用它,还需要不断的摸索。
samtools的用法
(1)View
samtools view -bS abc.sam > abc.bam #将sam文件转换为bam文件
参数:
-b bam 输出bam
-S sam 输入sam
-@ 线程
在比对完成的sam文件中,包含着mapped reads 和unmapped reads
$ samtools view -bF 4 abc.bam > abc.F.bam #提取没有比对到参考序列上的比对结果,步包含标签
$ samtools view -bF 12 abc.bam > abc.F12.bam #提取paired reads中两条reads都比对到参考序列上的比对结果,只需要把两个4+8的值12作为过滤参数即可
$ samtools view -bf 4 abc.bam > abc.f.bam #提取没有比对到参考序列上的比对结果,包含标签
$ samtools view abc.bam scaffold1 > scaffold1.sam #提取bam文件中比对到caffold1上的比对结果,并保存到sam文件格式
$ samtools view abc.bam scaffold1:30000-100000 $gt; scaffold1_30k-100k.sam #提取scaffold1上能比对到30k到100k区域的比对结果
$ samtools view -T genome.fasta -h scaffold1.sam > scaffold1.h.sam #根据fasta文件,将 header 加入到 sam 或 bam 文件中
samtools的view不就可以进行格式转换,还可以进行数据的提取
例:提取1号染色体上1234~123456区域的以对read
samtools view SRR3589957_sorted.bam chr1:1234-123456| head
samtools view SRR3589957_sorted.bam chr1:1234-123456 > sub.bam
使FLAG更具可读性
samtools view -X sample.sorted.bam | head -n 5
计算总的比对数量
samtools view sample.sorted.bam | wc -l
显示标题,-H选项
samtools view -H sample.sorted.bam
将bam文件转换为sam文件
samtools view -h abc.bam > abc.sam
(2)Sort
samtools sort对bam文件进行排序,不能对sam文件进行排序。
以leftmost coordinates的方式对比对结果进行排序,或者使用-n参数以read名称进行排序。将会添加适当的@HD-SO排序顺序标头标签或者如果有必要的话,将会更新现存的一个排序顺序标头标签。sort命令的输出默认是标准输出写入,或者使用-o参数时,指定bam文件输出名。sort命令还会在内存不足时创建临时文件tmpprefix.%d.bam。
也就是说:samtools的排序方式有两种(常用)
默认方式,按照染色体的位置进行排序
samtools sort test.bam default
参数-n则是根据read名进行排序。
samtools sort -n test.bam sort_left
usage: samtools sort [-l level] [-m maxMem] [-o out.bam] [-O format] [-n] [-T tmpprefix] [-@ threads] [in.sam|in.bam|in.cram]
例如:samtools sort abc.bam abc.sort
samtools sort -O bam -@ 2 SRR1909070.bam -o SRR1909070.sorted.bam
RNA-seq 的数据比对结果 BAM 文件使用 samtools 进行 sort 之后文件压缩比例变化会比DNA-seq 更甚。另外,samtools 对 BAM 文件进行排序之后那些没有比对上的 reads 会被放在文件的末尾。
参数:
-l INT 设置输出文件压缩等级。0-9,0是不压缩,9是压缩等级最高。不设置此参数时,使用默认压缩等级;
-m INT 设置每个线程运行时的内存大小,可以使用K,M和G表示内存大小。
-n 设定排序方式按short reads的ID排序。默认下是按序列在fasta文件中的顺序(即header)和序列从左往右的位点排序。
-o FILE 设置最终排序后的输出文件名;
-O FORMAT 设置最终输出的文件格式,可以是bam,sam或者cram,默认为bam;
-T PREFIX 设置临时文件的前缀;
-@ INT 设置排序和压缩是的线程数量,默认是单线程。
(3)index
samtools index 建立索引,在建立索引之前应该先对bam文件进行排序。必须对bam文件进行 默认情况下的排序后 ,才能进行index。否则会报错。
建立索引后将产生后缀为.bai的文件,用于快速的随机处理。很多情况下需要有bai文件的存在,特别是显示序列比对情况下。比如samtool的tview命令就需要;gbrowse2显示reads的比对图形的时候也需要。
samtools index abc.sort.bam
如果想要建立索引的,具体可以看看比对的内部的算法,链接具体是怎么建立索引的
建立索引的目的应该是为了提高比对的效率
以下两种命令结果一样
$ samtools index abc.sort.bam
$ samtools index abc.sort.bam abc.sort.bam.bai
(4)flagstat
samtools flagstat 给出BAM文件的比对结果
samtools flagstat [options] <in.bam>
-@ 线程
-O FORMAT 设置最终输出的文件格式,可以是txt,json或者tsv,默认为json,tsv;
samtools flagstat输出结果解释:
11945742 + 0 in total (QC-passed reads + QC-failed reads)
#总共的reads数
0 + 0 duplicates
7536364 + 0 mapped (63.09%:-nan%)
#总体上reads的匹配率
11945742 + 0 paired in sequencing
#有多少reads是属于paired reads
5972871 + 0 read1
#reads1中的reads数
5972871 + 0 read2
#reads2中的reads数
6412042 + 0 properly paired (53.68%:-nan%)
#完美匹配的reads数:比对到同一条参考序列,并且两条reads之间的距离符合设置的阈值
6899708 + 0 with itself and mate mapped
#paired reads中两条都比对到参考序列上的reads数
636656 + 0 singletons (5.33%:-nan%)
#单独一条匹配到参考序列上的reads数,和上一个相加,则是总的匹配上的reads数。
469868 + 0 with mate mapped to a different chr
#paired reads中两条分别比对到两条不同的参考序列的reads数
243047 + 0 with mate mapped to a different chr (mapQ>=5)
#paired reads中两条分别比对到两条不同的参考序列的reads数,并且其中比对质量>=5的reads的数量
(5)depth
得到每个碱基位点的测序深度,并输出到标准输出。
usage: samtools depth [options] in.bam [in.bam ...]
注意 :做depth之前必须做samtools index;
示例:
samtools depth in.bam > out.depth.txt
注意: in.bam 必须经过了排序。
(6)samtools rmdup
NGS上机测序前需要进行PCR一步,使一个模板扩增出一簇,从而在上机测序的时候表现出为1个点,即一个reads。若一个模板扩增出了多簇,结果得到了多个reads,这些reads的坐标(coordinates)是相近的。在进行了reads比对后需要将这些由PCRduplicates获得的reads去掉,并只保留最高比对质量的read。使用rmdup命令即可完成.
Usage:
samtools rmdup[-sS]
-s对single-end reads。默认情况下,只对paired-endreads
-S将Paired-endreads作为single-endreads处理。
$samtools rmdup input.sorted.bam output.bam
(7)mpileup
samtools还有个非常重要的命令mpileup,以前为pileup。该命令用于生成bcf文件,再使用bcftools进行SNP和Indel的分析。bcftools是samtool中附带的软件,在samtools的安装文件夹中可以找到。
最常用的参数有2个:
-f来输入有索引文件的fasta参考序列;
-g输出到bcf格式。用法和最简单的例子如下
Usage:samtoolsmpileup[-EBug][-CcapQcoef][-rreg][-fin.fa][-llist][-McapMapQ][-QminBaseQ][-qminMapQ]in.bam[in2.bam[...]]
$samtoolsmpileup-fgenome.fastaabc.bam>abc.txt
$samtoolsmpileup-gSDfgenome.fastaabc.bam>abc.bcf
$samtoolsmpileup-guSDfgenome.fastaabc.bam|\bcftoolsview-cvNg->abc.vcf
mpileup不使用-u或-g参数时,则不生成二进制的bcf文件,而生成一个文本文件(输出到标准输出)。该文本文件统计了参考序列中每个碱基位点的比对情况;该文件每一行代表了参考序列中某一个碱基位点的比对结果。比如:
(8)faidx
对fasta文件建立索引,比如基因组的文件,生成的索引文件以.fai后缀结尾。该命令也能依据索引文件快速提取fasta文件中的某一条(子)序列
Usage: samtools faidx <in.bam> [ [...]]
对基因组文件建立索引
$ samtools faidx genome.fasta
生成了索引文件genome.fasta.fai,是一个文本文件,分成了5列。
第一列是子序列的名称;
第二列是子序列的长度;
第三列是序列所在的位置,因为该数字从上往下逐渐变大,最后的数字是genome.fasta文件的大小;
第4和5列不知是啥意思。于是通过此文件,可以定
位子序列在fasta文件在磁盘上的存放位置,直接快速调出子序列。
由于有索引文件,可以使用以下命令很快从基因组中提取到fasta格式的子序列
$ samtools faidx genome.fasta scffold_10 > scaffold_10.fasta
拓展:bcftools软件
bcftools和samtools类似,用于处理vcf(variant call format)文件和bcf(binary call format)文件。前者为文本文件,后者为其二进制文件。
bcftools使用简单,最主要的命令是view命令,其次还有index和cat等命令。index和cat命令和samtools中类似。此处主讲使用view命令来进行SNP和Indel calling。该命令的使用方法和例子为:
$ bcftools view -cvNg abc.bcf > snp_indel.vcf
生成的结果文件为vcf格式,有10列,分别是:1 参考序列名;2 varianti所在的left-most位置;3 variant的ID(默认未设置,用’.'表示);4 参考序列的allele;5 variant的allele(有多个alleles,则用’,'分隔);6 variant/reference QUALity;7 FILTers applied;8 variant的信息,使用分号隔开;9 FORMAT of the genotype fields, separated by colon (optional); 10 SAMPLE genotypes and per-sample information (optional)。
参考链接:
原文链接:https://blog.csdn.net/u013553061/article/details/53179945
https://www.cnblogs.com/emanlee/p/4316581.html
http://events.jianshu.io/p/794d82bccf6c
http://blog.sina.com.cn/s/blog_13de3725c0102v7rd.html
https://www.cnblogs.com/shuaihe/articles/6802246.html
无root权限下利用miniconda2成功安装samtools1.5
刚开始学生信,首先碰到的问题就是在没有root权限的前提下服务器上安装各种生信软件,一开始就碰到一个钉子。搜索了网络上各大论坛关于samtools安装教程,从中学到了很多,在此表示对各位战友的详细解说表示感谢。在此介绍一个比较简单实用的samtools安装方法。首先,安装miniconda2,安装过程可参考博文“BioConda --生信工作者的福音”,网址:http://blog.sciencenet.cn/blog-2970729-1074395.html;其次,运行命令conda install samtools=1.5,即可。提示:不要安装最新版本,往往会有问题。
以上是关于我用到的Samtools介绍的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章