GATK3.2.2小结(转载)
http://blog.csdn.net/skenoy/article/details/38346489
经过几天的摸索和网上资料的查询对GATK软件有点小心得,现总结如下:
1. fasta文件最好用定位到染色体上的数据,可以不用注释VCF文件(GVF),但如果用VCF文件保证以下几个条件:
1)VCF染色体必须和fasta的染色体数目一致,顺序一致
2)VCF的位点必须从小到大排序
3)VCF的碱基有可能有其他符号,如“~”等,要去除干净
2. 做之前分别使用bwa index,picard中的CreateSequenceDictionary.jar和samtools中的faidx对fasta文件建立索引,且最好在fasta同一个文件夹下面
3. bwa做比对时,最好加入-r参数:"@RG\tID:name\tLB:name\tPL:ILLUMINA\tSM:name",为了以后不再加入头文件
4. picard中ReorderSam.jar是为了矫正你的sam文件的头文件与fasta相一致,如果一致,可以不用做这一步
5. 使用picard处理bwa的paired的sam或bam的任意程序,最好加入VALIDATION_STRINGENCY=LENIENT,因为paired reads有一条比对到染色体的末端时,另外一条picard无法识别就会报错终止运行
6. 如果说合并样本call variant,GATK的多线程有两个,nt代表几个样本使用一个CPU;ncr代表一个样本使用几个CPU
7. GATK 3.0以后不再支持ReduceReads这个程序
最新补充:
8. 有时候reads的cigar值会出问题、或者质量值和碱基对不上、又或者reads出现其他符号,加入下列参数:-filterRNC -filterMBQ -filterNoBases -rf UnmappedRead -rf BadMate -rf DuplicateRead -rf NotPrimaryAlignment -rf MappingQualityUnavailable
现阶段没有做质量值矫正和变异矫正,一是要求数据量比较大,如果小于100M的reads就不要做了;二是目前的商业项目很难做如此麻烦的处理,除了人的项目,因为有相应的很多的注释文件
当然还有其他方法进行矫正,比如跟samtools mpileup的结果相一致的才认为是可靠的
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