利用一个perl语言写的工具：snpeffTomaf 一行代码即可实现非常方便

github地址链接：https://github.com/tsy19900929/snpeffToMaf

将此仓库中的脚本和示例文件下载下来，参照readme文件，进行操作就可以。

用snpeffToMaf.pl 这个脚本，将示例文件替换成自己需要使用的文件运行下面这行代码即可实现。

### in shell 将vcf文件转化成maf文件

perl snpeffToMaf.pl yourSampleName.snpeff.vcf 100 0.05 100 for minimum depth 0.05 for minimum allele frequency

### 将转化好的maf文件进行整合，变成一个大的总体的maf文件

cat *maf | awk '!/Hugo_Symbol/ || NR==1' > all.maf

concatenate all of yourSampleName.maf, but not necessary

####用maftools进行可视化in R

library(maftools)syn <- c("synonymous_variant","start_retained","stop_retained_variant")df <- data.table::fread("all.maf")vc <- names(table(df$Variant_Classification))nonSyn <- setdiff(vc,syn)colors <- rainbow(length(nonSyn))names(colors) <- nonSynmaf <- read.maf("all.maf", vc_nonSyn = nonSyn)plotmafSummary(maf, rmOutlier = TRUE, addStat = 'median', dashboard = TRUE, titvRaw = FALSE, color = colors)
 

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