VCF文件处理工具PyVCF
vcf格式示例
##fileformat=VCFv4.1
##FILTER=<ID=LowQual,Description=”Low quality”>
##FORMAT=<ID=AD,Number=.,Type=Integer,Description=”Allelic depths for the ref and alt alleles in the order listed”>
##FORMAT=<ID=DP,Number=1,Type=Integer,Description=”Approximate read depth (reads with MQ=255 or with bad mates are filtered)”>
##FORMAT=<ID=GQ,Number=1,Type=Integer,Description=”Genotype Quality”>
##FORMAT=<ID=GT,Number=1,Type=String,Description=”Genotype”>
##FORMAT=<ID=PL,Number=G,Type=Integer,Description=”Normalized, Phred-scaled likelihoods for genotypes as defined in the VCF specification”>
##INFO=<ID=AC,Number=A,Type=Integer,Description=”Allele count in genotypes, for each ALT allele, in the same order as listed”>
##INFO=<ID=AF,Number=A,Type=Float,Description=”Allele Frequency, for each ALT allele, in the same order as listed”>
##INFO=<ID=AN,Number=1,Type=Integer,Description=”Total number of alleles in called genotypes”>
##INFO=<ID=BaseQRankSum,Number=1,Type=Float,Description=”Z-score from Wilcoxon rank sum test of Alt Vs. Ref base qualities”>
##INFO=<ID=DP,Number=1,Type=Integer,Description=”Approximate read depth; some reads may have been filtered”>
##INFO=<ID=DS,Number=0,Type=Flag,Description=”Were any of the samples downsampled?”>
##INFO=<ID=Dels,Number=1,Type=Float,Description=”Fraction of Reads Containing Spanning Deletions”>
##INFO=<ID=FS,Number=1,Type=Float,Description=”Phred-scaled p-value using Fisher’s exact test to detect strand bias”>
##INFO=<ID=HaplotypeScore,Number=1,Type=Float,Description=”Consistency of the site with at most two segregating haplotypes”>
##INFO=<ID=InbreedingCoeff,Number=1,Type=Float,Description=”Inbreeding coefficient as estimated from the genotype likelihoods per-sample when compared against the Hardy-Weinberg expectation”>
##INFO=<ID=MLEAC,Number=A,Type=Integer,Description=”Maximum likelihood expectation (MLE) for the allele counts (not necessarily the same as the AC), for each ALT allele, in the same order as listed”>
##INFO=<ID=MLEAF,Number=A,Type=Float,Description=”Maximum likelihood expectation (MLE) for the allele frequency (not necessarily the same as the AF), for each ALT allele, in the same order as listed”>
##INFO=<ID=MQ,Number=1,Type=Float,Description=”RMS Mapping Quality”>
##INFO=<ID=MQ0,Number=1,Type=Integer,Description=”Total Mapping Quality Zero Reads”>
##INFO=<ID=MQRankSum,Number=1,Type=Float,Description=”Z-score From Wilcoxon rank sum test of Alt vs. Ref read mapping qualities”>
##INFO=<ID=QD,Number=1,Type=Float,Description=”Variant Confidence/Quality by Depth”>
##INFO=<ID=RPA,Number=.,Type=Integer,Description=”Number of times tandem repeat unit is repeated, for each allele (including reference)”>
##INFO=<ID=RU,Number=1,Type=String,Description=”Tandem repeat unit (bases)”>
##INFO=<ID=ReadPosRankSum,Number=1,Type=Float,Description=”Z-score from Wilcoxon rank sum test of Alt vs. Ref read position bias”>
##INFO=<ID=SOR,Number=1,Type=Float,Description=”Symmetric Odds Ratio of 2x2 contingency table to detect strand bias”>
##INFO=<ID=STR,Number=0,Type=Flag,Description=”Variant is a short tandem repeat”>
#CHROM POS ID REF ALT QUAL FILTER INFO FORMAT NA00001 NA00002 NA00003
20 14370 rs6054257 G A 29 PASS NS=3;DP=14;AF=0.5;DB;H2 GT:GQ:DP:HQ 0 | 0:48:1:51,51 1 | 0:48:8:51,51 1/1:43:5:.,. |
vcf字段详解
CHROM: 表示变异位点是在哪个contig 里call出来的,如果是人类全基因组的话那就是chr1…chr22,chrX,Y,M。
POS: 变异位点相对于参考基因组所在的位置,如果是indel,就是第一个碱基所在的位置。
ID: 如果call出来的SNP存在于dbSNP数据库里,就会显示相应的dbSNP里的rs编号。
REF和REF: 在这个变异位点处,参考基因组中所对应的碱基和研究对象基因组中所对应的碱基。
QUAL: 可以理解为所call出来的变异位点的质量值。Q=-10lgP,Q表示质量值;P表示这个位点发生错误的概率。因此,如果想把错误率从控制在90%以上,P的阈值就是1/10,那lg(1/10)=-1,Q=(-10)*(-1)=10。同理,当Q=20时,错误率就控制在了0.01。
FILTER: 理想情况下,QUAL这个值应该是用所有的错误模型算出来的,这个值就可以代表正确的变异位点了,但是事实是做不到的。因此,还需要对原始变异位点做进一步的过滤。无论你用什么方法对变异位点进行过滤,过滤完了之后,在FILTER一栏都会留下过滤记录,如果是通过了过滤标准,那么这些通过标准的好的变异位点的FILTER一栏就会注释一个PASS,如果没有通过过滤,就会在FILTER这一栏提示除了PASS的其他信息。如果这一栏是一个“.”的话,就说明没有进行过任何过滤。
FORMAT标签详解
GT: 表示这个样本的基因型,对于一个二倍体生物,GT值表示的是这个样本在这个位点所携带的两个等位基因。0表示跟REF一样;1表示表示跟ALT一样;2表示第二个ALT。当只有一个ALT 等位基因的时候,0/0表示纯和且跟REF一致;0/1表示杂合,两个allele一个是ALT一个是REF;1/1表示纯和且都为ALT; The most common format subfield is GT (genotype) data. If the GT subfield is present, it must be the first subfield. In the sample data, genotype alleles are numeric: the REF allele is 0, the first ALT allele is 1, and so on. The allele separator is ‘/’ for unphased genotypes and ‘ | ’ for phased genotypes. |
0 - reference call
1 - alternative call 1
2 - alternative call 2
AD: 对应两个以逗号隔开的值,这两个值分别表示覆盖到REF和ALT碱基的reads数,相当于支持REF和支持ALT的测序深度。
DP: 覆盖到这个位点的总的reads数量,相当于这个位点的深度(并不是多有的reads数量,而是大概一定质量值要求的reads数)。
PL: 对应3个以逗号隔开的值,这三个值分别表示该位点基因型是0/0,0/1,1/1的没经过先验的标准化Phred-scaled似然值(L)。如果转换成支持该基因型概率(P)的话,由于L=-10lgP,那么P=10^(-L/10),因此,当L值为0时,P=10^0=1。因此,这个值越小,支持概率就越大,也就是说是这个基因型的可能性越大。
GQ: 表示最可能的基因型的质量值。表示的意义同QUAL。
#CHROM POS ID REF ALT QUAL FILTER INFO FORMAT NA12878
chr1 873762 . T G 5231.78 PASS AC=1;AF=0.50;AN=2;DP=315;Dels=0.00;HRun=2;HaplotypeScore=15.11;MQ=91.05;MQ0=15;QD=16.61;SB=-1533.02;VQSLOD=-1.5473 GT:AD:DP:GQ:PL 0/1:173,141:282:99:255,0,255
chr1 877664 rs3828047 A G 3931.66 PASS AC=2;AF=1.00;AN=2;DB;DP=105;Dels=0.00;HRun=1;HaplotypeScore=1.59;MQ=92.52;MQ0=4;QD=37.44;SB=-1152.13;VQSLOD= 0.1185 GT:AD:DP:GQ:PL 1/1:0,105:94:99:255,255,0
chr1 899282 rs28548431 C T 71.77 PASS AC=1;AF=0.50;AN=2;DB;DP=4;Dels=0.00;HRun=0;HaplotypeScore=0.00;MQ=99.00;MQ0=0;QD=17.94;SB=-46.55;VQSLOD=-1.9148 GT:AD:DP:GQ:PL 0/1:1,3:4:25.92:103,0,26
chr1 974165 rs9442391 T C 29.84 LowQual AC=1;AF=0.50;AN=2;DB;DP=18;Dels=0.00;HRun=1;HaplotypeScore=0.16;MQ=95.26;MQ0=0;QD=1.66;SB=-0.98 GT:AD:DP:GQ:PL 0/1:14,4:14:60.91:61,0,255
我们就可以解释上面的例子:
chr1:873762 是一个新发现的T/G变异,并且有很高的可信度(qual=5231.78)。
chr1:877664 是一个已知的变异为A/G 的SNP位点,名字rs3828047,并且具有很高的可信度(qual=3931.66)。
chr1:899282 是一个已知的变异为C/T的SNP位点,名字rs28548431,但可信度较低(qual=71.77)。在这个位点,GT=0/1,也就是说这个位点的基因型是C/T;GQ=25.92,质量值并不算太高,可能是因为cover到这个位点的reads数太少,DP=4,也就是说只有4条reads支持这个地方的变异;AD=1,3,也就是说支持REF的read有一条,支持ALT的有3条;在PL里,这个位点基因型的不确定性就表现的更突出了,0/1的PL值为0,虽然支持0/1的概率很高;但是1/1的PL值只有26,也就是说还有10^(-2.6)=0.25%的可能性是1/1;但几乎不可能是0/0,因为支持0/0的概率只有10^(-10.3)=5*10-11。
chr1:974165 是一个已知的变异为T/C的SNP位点,名字rs9442391,但是这个位点的质量值很低,被标 成了“LowQual”,在后续分析中可以被过滤掉。
VCF格式文件操作工具PyVCF
1.安装
$ pip install pyvcf
2.使用
a.作为python模块使用
>>> import vcf
>>> vcf_reader = vcf.Reader(open('vcf/test/example-4.0.vcf', 'r'))
>>> for record in vcf_reader:
... print record
Record(CHROM=20, POS=14370, REF=G, ALT=[A])
Record(CHROM=20, POS=17330, REF=T, ALT=[A])
Record(CHROM=20, POS=1110696, REF=A, ALT=[G, T])
Record(CHROM=20, POS=1230237, REF=T, ALT=[None])
Record(CHROM=20, POS=1234567, REF=GTCT, ALT=[G, GTACT])
b.Shell命令行使用
pyvcf自带两个两个命令脚本vcf_filter.py和vcf_melt,前一个是过滤脚本,后面一个使vcf格式转换为tab分割字段的文件的脚本
$ vcf_melt < vcf/test/gatk.vcf
SAMPLE AD DP GQ GT PL FILTER CHROM POS REF ALT ID info.AC info.AF info.AN info.BaseQRankSum info.DB info.DP info.DS info.Dels info.FS info.HRun info.HaplotypeScore info.InbreedingCoeff info.MQ info.MQ0 info.MQRankSum info.QD info.ReadPosRankSum
BLANK 6,0 6 18.04 0/0 0,18,211 . chr22 42522392 G [A] rs28371738 2 0.143 14 0.375 True 1506 True 0.0 0.0 0 123.5516 253.92 0 0.685 5.9 0.59
NA12878 138,107 250 99.0 0/1 1961,0,3049 . chr22 42522392 G [A] rs28371738 2 0.143 14 0.375 True 1506 True 0.0 0.0 0 123.5516 253.92 0 0.685 5.9 0.59
NA12891 169,77 250 99.0 0/1 1038,0,3533 . chr22 42522392 G [A] rs28371738 2 0.143 14 0.375 True 1506 True 0.0 0.0 0 123.5516 253.92 0 0.685 5.9 0.59
NA12892 249,0 250 99.0 0/0 0,600,5732 . chr22 42522392 G [A] rs28371738 2 0.143 14 0.375 True 1506 True 0.0 0.0 0 123.5516 253.92 0 0.685 5.9 0.59
NA19238 248,1 250 99.0 0/0 0,627,6191 . chr22 42522392 G [A] rs28371738 2 0.143 14 0.375 True 1506 True 0.0 0.0 0 123.5516 253.92 0 0.685 5.9 0.59
NA19239 250,0 250 99.0 0/0 0,615,5899 . chr22 42522392 G [A] rs28371738 2 0.143 14 0.375 True 1506 True 0.0 0.0 0 123.5516 253.92 0 0.685 5.9 0.59
NA19240 250,0 250 99.0 0/0 0,579,5674 . chr22 42522392 G [A] rs28371738 2 0.143 14 0.375 True 1506 True 0.0 0.0 0 123.5516 253.92 0 0.685 5.9 0.59
BLANK 13,4 17 62.64 0/1 63,0,296 . chr22 42522613 G [C] rs1135840 6 0.429 14 16.289 True 1518 True 0.03 0.0 0 142.5716 242.46 0 2.01 9.16 -1.731
NA12878 118,127 246 99.0 0/1 2396,0,1719 . chr22 42522613 G [C] rs1135840 6 0.429 14 16.289 True 1518 True 0.03 0.0 0 142.5716 242.46 0 2.01 9.16 -1.731
NA12891 241,0 244 99.0 0/0 0,459,4476 . chr22 42522613 G [C] rs1135840 6 0.429 14 16.289 True 1518 True 0.03 0.0 0 142.5716 242.46 0 2.01 9.16 -1.731
NA12892 161,85 246 99.0 0/1 1489,0,2353 . chr22 42522613 G [C] rs1135840 6 0.429 14 16.289 True 1518 True 0.03 0.0 0 142.5716 242.46 0 2.01 9.16 -1.731
NA19238 110,132 242 99.0 0/1 2561,0,1488 . chr22 42522613 G [C] rs1135840 6 0.429 14 16.289 True 1518 True 0.03 0.0 0 142.5716 242.46 0 2.01 9.16 -1.731
NA19239 106,135 242 99.0 0/1 2613,0,1389 . chr22 42522613 G [C] rs1135840 6 0.429 14 16.289 True 1518 True 0.03 0.0 0 142.5716 242.46 0 2.01 9.16 -1.731
NA19240 116,126 243 99.0 0/1 2489,0,1537 . chr22 42522613 G [C] rs1135840 6 0.429 14 16.289 True 1518 True 0.03 0.0 0 142.5716 242.46 0 2.01 9.16 -1.731
参考文章
http://blog.sina.com.cn/s/blog_12d5e3d3c0101qv1u.html
VCF文件处理工具PyVCF的更多相关文章
- 基因组与Python --PyVCF 好用的vcf文件处理器
vcf文件的全称是variant call file,即突变识别文件,它是基因组工作流程中产生的一种文件,保存的是基因组上的突变信息.通过对vcf文件进行分析,可以得到个体的变异信息.嗯,总之,这是很 ...
- 文件类型工具类:FileTypeUtil
个人学习,仅供参考! package com.example.administrator.filemanager.utils;import java.io.File;/** * 文件类型工具类 * * ...
- bcftools或vcftools提取指定区段的vcf文件(extract specified position )
下载安装bcftools 见如下命令: bcftools filter 1000Genomes.vcf.gz --regions 9:4700000-4800000 > 4700000-4800 ...
- 利用SHAPEIT将vcf文件进行基因型(genotype)定相(phasing):查看两个突变是否来源于同一条链(染色体或父本或母本),two mutations carried by the same read
首先,下载SHAPEIT. 按照里面的步骤安装完后,将vcf文件进行基因型定相,分四步走. 第一步,将vcf文件转化为plink二进制文件(.bed, .bim, .fam). 这一步需要用到GATK ...
- VCF文件导入导出
参考资料 通讯录导入导出vcf格式文件方法可参考: https://qiaodahai.com/android-iphone-mobile-phones-contacts-import-and-exp ...
- putty提供的两个文件传输工具PSCP、PSFTP详细介绍
用 SSH 来传输文件 PuTTY 提供了两个文件传输工具 PSCP (PuTTY Secure Copy client) PSFTP (PuTTY SFTP client) PSCP 通过 SSH ...
- [软件推荐]快速文件复制工具(Limit Copy) V4.0 绿色版
快速文件复制工具(Limit Copy)绿色版是一款智能变频超快复制绿色软件. 快速文件复制工具(Limit Copy)功能比较完善,除了文件复制还可以智能变频,直接把要复制的文件拖入窗口即可,无需手 ...
- 日志文件清理工具V1.1
上次做完日志文件清理工具V1.0 的版本后,确实给自己的工作带来不少的方便.虽然只是一个小工具,代码也比较简单,但有用就是好东西.上次开发比较匆忙,有些细节没来得及完善,今天吃完晚饭,边看亚冠比赛边把 ...
- 软件打包为exe NSIS单文件封包工具V2.3
NSIS单文件封包工具V2.3 这是一款基于NSIS模块的封包制作工具,lzma算法最大压缩率,支持制作单文件,以及NSIS自定义解压封包. 支持注册dll,exe,reg,bat文件 默认提取设置程 ...
随机推荐
- [原创]java WEB学习笔记24:MVC案例完整实践(part 5)---删除操作的设计与实现
本博客为原创:综合 尚硅谷(http://www.atguigu.com)的系统教程(深表感谢)和 网络上的现有资源(博客,文档,图书等),资源的出处我会标明 本博客的目的:①总结自己的学习过程,相当 ...
- python3 函数 二
1.函数嵌套 1.1函数嵌套定义 :在一个函数的内部,又定义另外一个函数. def f1(): x=1 def f2(): print('from f2') f ...
- CSS3响应式侧边菜单
在线演示 本地下载
- PyVmomi Clone_VM with CustomizaitonSpec
调用CustomizaitonSpec来Clone VM ''' Created on 2017-09-03 @author: Vincen ''' from pyVmomi import vim f ...
- Luogu-4049 [JSOI2007]合金
题目中给出了三种金属的比例,实际上只用考虑两个就可以,第三个可以由另外两个确定qwq 如果把原料和需求看做二维平面上的点,可以发现两种原料能混合成的比例就在他们相连的线段上,也就是说线段上的点都能混合 ...
- KbmMemTable的简单应用(增删改查示例)
//kbmMemTable unit Unit1; interface uses Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graph ...
- c语言代码风格2
1.注释 注释的目的是为了说明做了什么,而不是怎么做,所以注释表达应该准确而又简洁.注释要放在被注释内容的上方或右方.注释一般采用/*.........*/或//........ 对代码源文件和函数应 ...
- Idea_学习_03_IDEA中使自定义类型的文件进行代码高亮识别
如果你只是想用xml的编辑模式来编辑*.screen文件的话,可以在 Settings->Editor->File Types 中,在Recognized File Types选中XML, ...
- stl_stack.h
stl_stack.h // Filename: stl_stack.h // Comment By: 凝霜 // E-mail: mdl2009@vip.qq.com // Blog: http:/ ...
- 幻想乡三连B:连在一起的幻想乡
$G[k][x]$表示所有$x$个点的无向图中每一个图的边数的$k$次方之和. $F[k][x]$就是在$G[k][x]$的基础上加了一个整体连通的性质. 有一个经典的套路就是对于$F$在对应的$G$ ...