GATK4变异检测（bwa+samtools+Picard+GATK）

一.软件下载安装

🔸bwa：https://github.com/lh3/bwa
安装及命令详解参考：http://starsyi.github.io/2016/05/24/BWA-%E5%91%BD%E4%BB%A4%E8%AF%A6%E8%A7%A3/
🔸samtools：https://github.com/samtools/
🔸Picard：https://github.com/broadinstitute/picard
🔸GATK：https://github.com/broadinstitute/gatk/releases

二.运行流程

2.1 原始数据处理

（1）下机数据过滤和比对

因为下机数据是clean reads，所以省略过滤的步骤，直接使用bwa和参考基因组比对

（a)bwa index

#bwa（version：0.7.17-r1188）
bwa index ref.fa

bwa index选项：
🔹-a BWT构造算法: bwtsw, is or rb2 [auto]

is：用于构建后缀数组的 IS 线性时间算法。简单、速度较快，但不适用于大于 2GB 的基因组。
bwtsw：在 BWT-SW 中实现的算法，对大于10M的基因组才生效。这种方法适用于整个人类基因组。

🔹-p index的前缀 [默认和fasta保持一致]
🔹-b bwtsw算法的block size (仅当-a bwtsw有效) [默认10000000]

(b)bwa alignment

bwa mem -t 10 -M -Y -R '@RG\tID:foo\tPL:Illumina\tSM:example' ref.fa read_1_clean.fq.gz read_2_clean.fq.gz  > sample.sam

选项：
🔹-R设定头文件，ID：通道名或样本名,通过这个信息分组，必须唯一；SM：样本名；LB：文库名；PL：测序平台信息[COMPLETE,ILLUMINA,SANGER]。以上这些信息后续GATK和markduplicate会用到，不可出错。
🔹-M对于一条序列同时比对到基因组不同区域的情况，bwa认为都是最优匹配，但是会与Picard tools不兼容，影响后面GATK检测，这个时候可以设置-M选项，将较短的比对标记为次优，与picard兼容。
🔹-Y把默认的hard clip变为soft clip。hard clip 不会显示不匹配的碱基串，soft clip会显示不匹配的碱基串。
对-M -Y参数的详细解释可以参考http://t.zoukankan.com/timeisbiggestboss-p-8856888.html

（2）samtools格式转换

(a)sam转bam格式

bam是二进制文件，运算速度快

#samtools(version:1.9)
samtools view -bS example.sam -o example.bam 
# -b 输出bam格式文件 -S 输入sam格式文件

(b)质控

输出MAPQ≥30的序列

samtools view -h -b -q30 example.bam > example.q30.bam
# -q 比对的最低质量值 -h 输出的文件包含头部信息 -b 输出bam格式文件

(c)排序

samtools sort -@ 5  example.q30.bam >  example.q30.sorted.bam
# @ 线程数

2.2 运行GATK4

（1)Picard去重

在制备文库的过程中，由于PCR扩增过程中会存在一些偏差，也就是说有的序列会被过量扩增。这样，在比对的时候，这些过量扩增出来的完全相同的序列就会比对到基因组的相同位置。而这些过量扩增的reads并不是基因组自身固有序列，不能作为变异检测的证据，因此，要尽量去除这些由PCR扩增所形成的duplicates，这一步可以使用picard-tools来完成。去重复的过程是给这些序列设置一个flag以标志它们，方便GATK的识别。还可以设置 REMOVE_DUPLICATES=true 来丢弃duplicated序列。对于是否选择标记或者删除，对结果应该没有什么影响，GATK官方流程里面给出的例子是仅做标记不删除。这里定义的重复序列是这样的：如果两条reads具有相同的长度而且比对到了基因组的同一位置，那么就认为这样的reads是由PCR扩增而来，就会被GATK标记。

#Picard（version:2.27.1）
java -jar picard.jar MarkDuplicates -I example.q30.sorted.bam -O markdup.bam -M markdup.bam.mat -MAX_FILE_HANDLES 1000 --REMOVE_DUPLICATES false --TMP_DIR /path/to/tmpdir

（2)构建索引

samtools构建索引

samtools index markdup.bam

gatk对参考基因组构建索引

gatk CreateSequenceDictionary -R ref.fa

（3）gatk变异检测

（a）分染色体生成gvcf、vcf文件

#批量生成分染色体生成gvcf的命令
for i in {01..17};do
echo "gatk --java-options \"-Xmx8G -XX:ParallelGCThreads=8 -Djava.io.tmpdir=./tmpdir \" HaplotypeCaller -R ref.fa -I markdup.bam -L chr$i -ERC GVCF -O Chr$i.g.vcf.gz"
done >total.gvcf.sh

bash total.gvcf.sh

#批量生成分染色体生成vcf的命令
for i in {01..17};do echo "gatk --java-options \"-Xmx4G -XX:ParallelGCThreads=8 -Djava.io.tmpdir=./tmpdir \" GenotypeGVCFs -R ref.fa --variant Chr$i.g.vcf.gz -O Chr$i.vcf.gz" ;done  >total.vcf.sh

bash total.vcf.sh

GVCF（Genomic VCF）是一种 VCF，因此基本格式与常规 VCF 相同，但GVCF包含额外信息。参考gvcf文件与vcf文件_卡西莫多的礼物的博客-CSDN博客_gvcf文件

在将多个样本的vcf文件进行合并的时候，需要区分./.和0/0的情况，./.是未检出的基因型，而0/0是未突变的基因型，如果仅使用普通的vcf文件进行合并，那么就无法区分这两种情况，进而对合并结果产生偏差。实际上，我们也可以直接将gvcf文件和vcf文件使用bcftools merge进行merge，但是这样拿到的结果会有偏差，因为vcf文件没有未突变的位点的情况。

image.png

（b）提取SNP

#批量生成分染色体提取SNP的命令
for i in {01..17};do echo "gatk SelectVariants -R ref.fa -V Chr$i.vcf.gz --select-type-to-include SNP -O Chr$i.snp.vcf";done >select_snp.sh

bash select_snp.sh

（c)VariantsFiltration

参考https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7204223/
https://bio-protocol.org/bio101/r9594358
https://gencore.bio.nyu.edu/variant-calling-pipeline-gatk4/

for i in {01..17};do echo "gatk VariantFiltration -R ref.fa -V Chr$i.snp.vcf \
-O Chr$i.snp.filterd.vcf -filter-name \"QD_filter\" -filter \"QD < 2.0\" \
-filter-name \"FS_filter\" -filter \"FS > 60.0\" -filter-name \"MQ_filter\" \
-filter \"MQ < 40.0\" -filter-name \"SOR_filter\" -filter \"SOR > 4.0\" \
-filter-name \"MQRankSum_filter\" -filter \"MQRankSum < -12.5\" \
-filter-name \"ReadPosRankSum_filter\" -filter \"ReadPosRankSum < -8.0\" ";done >filter.snp.sh

bash filter.snp.sh

选项：
-R参考序列
-V输入变异文件
-O输出文件
filter过滤条件
-filter-name被过滤的SNP不会被删除，而是加上标签
过滤指标的含义可参考：
https://gatk.broadinstitute.org/hc/en-us/articles/360035890471?id=11069
https://gencore.bio.nyu.edu/variant-calling-pipeline-gatk4/
测序分析之Variants - 知乎 (zhihu.com)
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