生信软件8 - bedtools进行窗口划分、窗口GC含量、窗口测序深度和窗口SNP统计

本文介绍了如何利用bedtools软件进行基因组窗口划分,以及在此基础上统计窗口的GC含量、平均测序深度和SNP变异位点数量。详细讲解了软件安装、染色体大小文件准备、窗口划分方法,以及针对fasta序列、排序后的bam文件和VCF文件的常见统计操作。同时推荐了其他生信软件用于比对结果可视化、质量评估等任务。

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使用bedtools进行窗口划分、窗口GC含量、窗口测序深度和窗口SNP变异位点数量统计

软件安装

1. conda 安装

conda install bedtools -y

2. 源码安装

wget https://github.com/arq5x/bedtools2/releases/download/v2.28.0/bedtools-2.28.0.tar.gz
tar -zxvf bedtools-2.28.0.tar.gz
cd bedtools2
make

1. 准备染色体大小文件

# 安装python库
pip install pyfaidx

# 使用faidx获取hg19参考基因组序列每条染色体的大小
faidx hg19.fa -i chromsizes > size.genome

# 获取不包含线粒体chrM的大小文件
faidx hg19.fa -i chromsizes |grep -v 'chrM' > size.genome.no.mt

size.genome.no.mt

2. 窗口划分获取BIN文件

bedtools makewindows -g size.genome.no.mt -w 1000000 > windows.bed
  • g sizes.genome是要划分的基因组,格式为两列:染色体、染色体长度
  • w 1000000 为窗口大小为1M
  • windows.bed为输出文件,格式为三列:染色体、区间开始位点、区间结束位点。

windows.bed

3. 常见统计 - 统计fasta序列每个窗口的GC含量

以获取参考基因组hg19.fa序列每1M窗口的GC含量为例

bedtools nuc -fi hg19.fa -bed windows.bed |cut -f 1-3,5 > gc.1M.bed

gc.1M.bed

4. 常见统计 - 统计每个窗口的平均覆盖深度

bedtools coverage -a windows.bed -b Sample.sorted.bam > Sample.depth.txt
  • Sample.sorted.bam 为比对后排序的bam文件
  • windows.bed文件为步骤2获得的窗口划分BIN文件
  • 生成的Sample.depth.txt文件共有7列,分别为序列编号、起始位置、结束位置、reads数、碱基数、区间大小、平均覆盖深度
    Sample.depth.txt

5. 常见统计 - 统计每个窗口的SNP变异位点数量

bedtools coverage -a windows.bed -b Sample.snp.filter.vcf -counts > snp.1M.txt
  • windows.bed文件为步骤2获得的窗口划分BIN文件
  • Sample.snp.filter.vcf为存储过滤后SNP变异位点的VCF文件
  • snp.1M.txt 结果文件中共4列,分别为染色体、窗口起始位置、窗口结束位置和窗口SNP变异位点数量

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