转载：python PyVCF文件处理VCF文件格式

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，这是很重要的文件，所以怎么处理它也显得十分重要。它的文件信息如下：

image

文件的开头是一堆以“##”开始的注释行，包含了文件的基本信息。然后是以“#”开头的一行，共9+n个部分，前九部分标注的是后面行每部分代表的信息，相当于表头。后面部分是样本名称，可以有多个。注释行结束后是具体的突变信息，每一行分为9+n个部分，每部分之间用制表符（‘\t’）分隔。

通常处理vcf文件时，在读取，处理阶段总是会写很多重复代码，核心的任务代码很少。当然，如果仅仅是找位点的CHROM，POS，ID，REF，ALT，QUAL这几个参数时，这样做也可以。因为vcf格式规范，这几个参数的结构相对简单。但是如果处理头文件信息，或者处理INFO，FORMAT参数时，要写比较复杂的正则表达式，这样做不仅繁琐，而且容易出错。

Python的PyVCF库解决了这个问题，它通过正则表达式把vcf文件信息转换成结构化的信息，简化了vcf文件的处理过程，方便后续提取相关参数及处理。

PyVCF库的安装，cmd界面：

pip install PyVCF

或者从https://github.com/jamescasbon/PyVCF网站上下载安装包，自行安装。

PyVCF库的导入：

import vcf

PyVCF库的名字为vcf，导入之后可以使用其方法对vcf文件做处理。

PyVCF库详细介绍：

使用实例：

>>> import vcf>>> vcf_reader = vcf.Reader(filename=r'D:\test\example.hc.vcf.gz')>>> for record in vcf_reader:   print recordRecord(CHROM=chr1, POS=10146, REF=AC, ALT=[A])Record(CHROM=chr1, POS=10347, REF=AACCCT, ALT=[A])Record(CHROM=chr1, POS=10439, REF=AC, ALT=[A])Record(CHROM=chr1, POS=10492, REF=C, ALT=[T])Record(CHROM=chr1, POS=10583, REF=G, ALT=[A])

调用vcf.Reader类处理vcf文件，vcf文件信息就被保存到vcf_reader中了。它是一个可迭代对象，它的迭代元素都是一个_Record对象的实例，保存着非注释行的一行信息，即变异位点的具体信息。通过它，我们可以很轻易地得到位点的详细信息。

_Record对象------位点信息的储存形式

class vcf.model._Record(CHROM, POS, ID, REF, ALT, QUAL, FILTER, INFO, FORMAT, sample_indexes, samples=None)

_Record是vcf.model中的一个对象，除了它还有_Call，_AltRecord等对象。它的基本属性为CHROM，POS，ID，REF，ALT，QUAL，FILTER，INFO，FORMAT，也就是vcf中的一行位点信息。接下来对这些属性一一说明：

CHROM：染色体名称，类型为str。

POS：位点在染色体上的位置，类型为int。

ID：一般是突变的rs号，类型为str。如果是‘.’，则为None。

REF：参考基因组在该位点上的碱基，类型为str。

ALT：在该位点的测序结果。是_AltRecord类的子类实例的列表。类型为list。_AltRecord类有4个子类，代表了突变的几种类型：如snp，indel，structual variants等。所有的实例都可以进行比较（仅限于相等的比较，没有大于小于之说），部分子类没有实现str方法，也就是说不能转成字符串。

QUAL：该位点的测序质量，类型为int或float。

FILTER：过滤信息。将FILTER列按分号分隔形成的字符串列表，类型为list。如果未给出参数则为None。

INFO：该位点的一些测试指标。将‘=’前的参数作为键，后面的参数作为值，构建成的字典。类型为dict。

FORMAT：基因型信息。保存vcf的FORMAT列的原始形式，类型为str。

>>> for record in vcf_reader:       print type(record.CHROM), record.CHROM      print type(record.POS), record.POS      print type(record.ID), record.ID        print type(record.REF), record.REF      print type(record.ALT), record.ALT      print type(record.QUAL), record.QUAL        print type(record.FILTER), record.FILTER        print type(record.INFO), record.INFO        print type(record.INFO['BaseQRankSum']), record.INFO['BaseQRankSum']        print type(record.FORMAT), record.FORMAT <type 'str'> chr1<type 'int'> 234481<type 'NoneType'> None<type 'str'> T<type 'list'> [A]<type 'float'> 2025.77<type 'NoneType'> None<type 'dict'> {'ExcessHet': 3.0103, 'AC': [1], 'BaseQRankSum': -2.743, 'MLEAF': [0.5], 'AF': [0.5], 'MLEAC': [1], 'AN': 2, 'FS': 2.371, 'MQ': 42.83, 'ClippingRankSum': 0.0, 'SOR': 0.972, 'MQRankSum': -2.408, 'ReadPosRankSum': 1.39, 'DP': 156, 'QD': 13.07}<type 'float'> -2.743<type 'str'> GT:AD:DP:GQ:PL

除了这些基本属性之外，_Record对象还有一些其他属性：

samples：把FORMAT信息作为键，后面对应的信息做为值，构建成的字典（CallData对象），以及sample名称，这两个值组成一个Call对象，共同构成samples的一个元素。这样就把sample和基因型信息给关联起来，按下标访问每一个Call对象。samples类型为list。

start：突变开始的位置

end：突变结束的位置

alleles：该位点所有的可能情况，由REF和ALT参数组成的列表（REF类型是str，ALT参数是_AltRecord对象的子类实例），类型是list。

>>> for record in vcf_reader:       print record.samples, '\n', record.samples[0].sample, '\n', record.samples[0]['GT'] #按下标访问Call，按.sample访问sample，按键访问FORMAT对应信息      print record.start, record.POS, record.end      print record.REF, record.ALT, record.alleles #注意G没有引号，它是_AltRecord对象 [Call(sample=192.168.1.1, CallData(GT=0/1, AD=[39, 14], DP=53, GQ=99, PGT=0|1, PID=13116_T_G, PL=[449, 0, 2224]))] 192.168.1.10/113115 13116 13116T [G] ['T', G]

_Record对象方法：

对象之间比较大小方法：根据染色体名称和位置信息比较。Python3只实现了‘=’和‘<’的比较。
迭代方法：对samples里的元素进行迭代。
字符串方法：只返回CHROM，POS，REF，ALT四列信息。
genotype(name)方法，和samples按下标访问不同，这个方法提供按sample名称进行访问的功能。
add_format(fmt)， add_filter(flt)， add_info(info, value=True)：给相应的属性添加元素。
get_hom_refs()：拿到samples中该位点未突变的所有sample，返回列表。
get_hom_alts()：拿到samples中该位点100%突变的所有sample，返回列表。
get_hets()：拿到samples中该位点基因型为杂合的所有sample，返回列表。
get_unknown()：拿到samples中该位点基因型未知的所有sample，返回列表。

>>> record = next(vcf_reader)>>> record2 = next(vcf_reader)>>> print record > record2 #按染色体名称和位置进行比较False>>> for i in record: #按samples列表进行迭代        print i    Call(sample=192.168.1.1, CallData(GT=0/1, AD=[18, 11], DP=29, GQ=99, PL=[280, 0, 528]))>>> print str(record) #字符串方法Record(CHROM=chr1, POS=10492, REF=C, ALT=[T])>>> print record.genotype('192.168.1.1') #按sample名字进行访问Call(sample=192.168.1.1, CallData(GT=0/1, AD=[39, 14], DP=53, GQ=99, PGT=0|1, PID=13116_T_G, PL=[449, 0, 2224]))

_Record对象还有很多有用的方法属性：

num_called：该位点已识别的sample数目。

call_rate：已识别的sample数目占sample总数的比例。

num_hom_ref，num_hom_alt，num_het，num_unknown：四种基因型的数量

aaf：所有sample等位基因的频率（即除开REF），返回列表。

heterozygosity：该位点的杂合度，0.5为杂合突变，0为纯合突变。

var_type：突变类型，包括‘snp’，‘indel’，‘sv’（structural variant），‘unknown’。

var_subtype：更加细化的突变类型，如‘indel’包括‘del’，‘ins’，‘unknown’。

is_snp，is_indel，is_sv，is_transition，is_deletion：判断突变是不是snp，indel，sv，transition，deletion等等。

>>> record = next(vcf_reader)>>> print recordRecord(CHROM=chr1, POS=13118, REF=A, ALT=[G])>>> print record.samples #只有一个sample[Call(sample=192.168.1.1, CallData(GT=0/1, AD=[41, 13], DP=54, GQ=99, PGT=0|1, PID=13116_T_G, PL=[449, 0, 2224]))]>>> record.num_called1>>> record.call_rate1.0>>> record.num_hom_ref0>>> record.aaf[0.5]>>> record.num_het1>>> record.heterozygosity0.5>>> record.var_type'snp'>>> record.var_subtype'ts'>>> record.is_snpTrue>>> record.is_indelFalse

Reader对象------处理vcf文件，构建结构化信息

class Reader(fsock=None, filename=None, compressed=None, prepend_chr=False, strict_whitespace=False, encoding='ascii')

在读vcf文件时，总共有六个参数可供选择，如上图所示。

fsock：目标文件的文件对象，可以用open(文件名)得到这个文件对象。

filename：文件名，当fsock和filename同时存在时，优先考虑fsock。

compressed：是否要解压，不提供参数时由程序自行判断（以文件名是否以.gz结尾判断是否需要解压）。
prepend_chr：在保存染色体名称时，是否加前缀‘chr’，默认不加，如果vcf文件的染色体名称本来没有前缀‘chr’，可设置为True，自动加上。

strict_whitespace：是否严格以制表符‘\t’分隔数据。True则表示严格按制表符分，False表示可以夹杂空格。

encoding：文件编码。

>>> vcf_reader = vcf.Reader(open('vcf/test/example-4.0.vcf', 'r')) #fsock>>> vcf_reader = vcf.Reader(filename=r'D:\test\example.hc.vcf.gz') #filename

头文件信息主要保存在Reader对象的属性中，包括alts，contigs，filters，formats，infos，metadata。

alts使用实例：

>>> vcf_reader = vcf.Reader(filename=r'D:\test\example.hc.vcf.gz')>>> vcf_reader.altsOrderedDict([('NON_REF', Alt(id='NON_REF', desc='Represents any possible alternative allele at this location'))]) #字典类型>>> vcf_reader.alts['NON_REF'].id'NON_REF'>>> vcf_reader.alts['NON_REF'].desc'Represents any possible alternative allele at this location'

其他的属性用法类似。

Reader对象实现了两个方法：

next()：获得下一行的数据，也就是返回下一个_Record对象。可以显式调用next()得到下一行数据，也可以直接迭代Reader对象，它会自动调用next()函数以获得下一行数据。

fetch(chrom，start=None，end=None)：返回chrom染色体从start+1到end坐标的所有突变位点。不给end，就返回chrom染色体从start+1到末尾的所有突变位点；start和end都不给，就返回chrom染色体所有的突变位点。这个方法需要用另一个第三方Python模块pysam来建立文件索引，如果没有安装这个模块，会导致错误。另外，使用这个方法之后，它会将对象的可迭代范围改成fetch()得到的突变位点，所以用这个方法，原来的迭代进度就失效了。

>>> vcf_reader = vcf.Reader(filename=r'D:\test\example.hc.vcf.gz')>>> vcf_reader.next()<vcf.model._Record object at 0x0000000003ED8780>>>> record = vcf_reader.next()>>> print recordRecord(CHROM=chr1, POS=10347, REF=AACCCT, ALT=[A])>>> for record in vcf_reader:    print recordRecord(CHROM=chr1, POS=10439, REF=AC, ALT=[A])Record(CHROM=chr1, POS=10492, REF=C, ALT=[T])

这个库还有一个Writer对象，在此就不详细介绍了，因为大部分对vcf文件的处理都可以用上面两个对象的知识搞定。

综合使用：

#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*- import vcf  # 导入PyVCF库
filename = r'D:\test\example.hc.vcf.gz' 
vcf_reader = vcf.Reader(filename=filename) # 调用Reader对象处理vcf文件
for record in vcf_reader: # 迭代Reader对象,返回的是_Record对象    # record是_Record对象    
  print record.CHROM, record.POS, record.ID, record.ALT    
if record.is_snp:# 判断是否是snp        
  print "I'm a snp"    
elif record.var_type != 'sv': #和 elif record.is_sv:等价        
  print "I'm not a sv"    
if record.heterozygosity == 0.5: # 判断是否为杂合突变        
  print "I'm a heterozygous mutation"    ...    ...

这个库实现的所有功能，都可以自己写代码实现，而且实现方法比较简单。之所以要用这个库来处理vcf文件，是因为这个库考虑的东西可能比我们自己了解的更多，其实现也可能比我们自己的代码更加完备合理。

还有，重复造车总归是不好的。