生信技能57 - Samtools获取指定外显子区域depth和提取BAM文件序列

1. Samtools depth

根据指定bed文件,获取指定区域的覆盖度信息。

# 提取IDT xGen V1 HBA1 exon bed
cat xgen-exome-hyb-panel-v1-targets-hg19.bed|grep -w HBA1 > hba.exon.bed

# 提取HBA1 外显子的覆盖度
# -b: 提取depth的bed文件
samtools depth -b hba.exon.bed sample.sorted.bam  > hba.exon.depth

2. Samtools fastq

### 息学中的全基因组测序(WGS)分析流程及相关工具 #### 一、全基因组测序概述 全基因组测序(Whole Genome Sequencing, WGS)是一种高通量测序技术,通过对整个基因组进行测序来获取全面的遗传息。相比于全外显子测序(WES),WGS覆盖范围更广,不仅限于编码区,还包括非编码区其他功能未知的区域[^2]。 #### 二、WGS的主要应用领域 WGS被广泛应用于多个物学医学领域,包括但不限于疾病关联研究、种群进化分析以及个性化医疗等。通过识别单核苷酸多态性(SNP)、插入删除突变(Indel)以及其他结构性变异,研究人员能够深入理解基因组的功能及其与特定表型之间的关系[^4]。 #### 三、典型的WGS数据分析流程 以下是基于息学的标准WGS数据分析工作流: 1. **原始数据质量控制** 使用FastQC或其他类似的软件评估原始读取的质量,并利用Trimmomatic或Cutadapt去除低质量序列片段及接头污染。 2. **比对到参考基因组** 将高质量处理后的短读序列映射至相应的参考基因组上。常用的比对工具有BWA-MEM、Bowtie2或者STAR[^3]。此过程会成SAM/BAM文件作为后续步骤的基础输入材料。 3. **重复标记与局部重新调整** 鉴定并标注PCR扩增过程中产的重复reads;同时执行局部重排操作以提高复杂区域内的准确性。这一步骤通常借助Picard Tools完成去冗余任务,而GATK HaplotypeCaller负责实施局部组装优化策略^. 4. **变异调用** 运用专门设计用来发现DNA水平变化点位的方法来进行最终的变异检测。例如,在人类样本中推荐采用GATK Best Practices指南下的Mutect2针对体细胞突变探测方案或是HaplotypeCaller面向胚系改变探索计划. 5. **注释与解读** 对所获得的所有候选变异进行全面详尽的息补充说明,比如它们可能影响哪些蛋白质产物?这些更改是否可能导致某种疾病风险增加等等。Annovar、VEP(Ensembl Variant Effect Predictor)都是优秀的选项之一. 6. **统计验证与报告撰写** 最终阶段涉及运用各种统计模型测试假阳性率控制情况如何,确保只有真正可靠的结论才会进入正式文档记录之中. #### 四、常用计算资源平台介绍 为了支持上述复杂的运算需求,科研人员往往会选择高性能计算机集群环境配合云计算服务共同作业。Amazon Web Services(AWS), Google Cloud Platform(GCP)均提供灵活易扩展的服务框架帮助用户高效管理大规模的数据集. ```bash # 示例命令:使用 BWA SAMtools 处理 FASTQ 文件 bwa mem reference_genome.fa sample_R1.fastq.gz sample_R2.fastq.gz | samtools view -bS - > aligned.bam samtools sort aligned.bam -o sorted_aligned.bam samtools index sorted_aligned.bam ``` ---
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生信与基因组学

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