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安装

tar -jxf samtools-1.9.tar.bz2cd samtools-1.9/makeecho 'export PATH=/home/li.han/Softwares/samtools-1.9:$PATH' >> ~/.bashrc

用法

faidx

功能：提取fasta的长度信息

用法：samtools asidx <in.fasta> [<reg>[...]]

#生成一个名为ref.fa.fai的长度信息文件samtools faidx ref.fa

view

功能：

1. 将sam文件转换成bam文件；

2. 对bam文件进行各种操作，比如数据的排序（不属于本命令的功能）和提取（这些操作是对bam文件进行的，因而当输入为sam文件的时候，不能进行该操作）；

3. 将排序或提取得到的数据输出为bam或sam（默认的）格式。

bam文件优点：bam文件为二进制文件，占用的磁盘空间比sam文本文件小；利用bam二进制文件的运算速度快。

用法：samtools view [options] <in.bam>|<in.sam>|<in.cram> [region ...]

参数：

示例：

#bam转samsamtools view -h in.bam > out.sam#sam转bamsamtools view -bS in.sam -t ref.fa.fai > out.bam#输出没有比对上的read:samtools view -f 0x4 in.bam > out.sam#提取比对到参考序列上的比对结果samtools view -bF 4 abc.bam > abc.F.bam#提取paired reads中两条reads都比对到参考序列上的比对结果，只需要把两个4+8的值12作为过滤参数即可samtools view -bF 12 abc.bam > abc.F12.bam#提取没有比对到参考序列上的比对结果samtools view -bf 4 abc.bam > abc.f.bam#提取bam文件中比对到caffold1上的比对结果，并保存到sam文件格式samtools view abc.bam scaffold1 > scaffold1.sam#提取scaffold1上能比对到30k到100k区域的比对结果samtools view abc.bam scaffold1:30000-100000 > scaffold1_30k-100k.sam#根据fasta文件，将 header 加入到 sam 或 bam 文件中samtools view -T genome.fasta -h scaffold1.sam > scaffold1.h.sam

sort

功能：对bam文件进行排序，不能对sam文件进行排序，默认按染色体名称和位置大小顺序

用法：samtools sort [options] <in.bam> <out.prefix>

参数：

示例：

#输出为out.bamsamtools sort -l 9 -m 90M -T sorted -@ 2 in.bam out    #老用法或samtools sort -l 9 -m 90M -T sorted -@ 2 -o out.bam in.bam

index

功能：对已经sort的bam文件进行建库，生成.bai文件

必须对bam文件进行默认情况下的排序后，才能进行index。否则会报错。建立索引后将产生后缀为.bai的文件，用于快速的随机处理。很多情况下需要有bai文件的存在，特别是显示序列比对情况下。

用法：samtools index <in.bam> [out.index]

参数：

示例：

#输出文件为in.bam.baisamtools index in.bam

tview

功能：将已经sort的bam文件比对结果形象化和可视化，使用不同的颜色区分比对质量和碱基质量

用法：samtools tview <aln.bam> [ref.fasta]

示例：

samtools tview in.bam ref.fa

说明：运行上述命令，进入可视化界面后，按“？”查看帮助信息；按“g”，输入：chr:position即可去到相应的位置

flagstat

功能：对bam文件统计比对情况

用法：samtools flagstat <in.bam>

示例：

samtools flagstat in.bam

merge

功能：合并多个不同的bam文件

用法：samtools merge [-nr] [-h inh.sam] <out.bam> <in1.bam> <in2.bam> [...]

参数：

示例：

samtools merge -h in.header out.bam in1.bam in2.bam ...

 

请问对于同一份BAM文件使用samtools depth和用samtools mpileup跑出来的位点的depth有何差异？

你会注意到这个差异，应该是由于你所用的是Pair-End（PE）测序的数据吧，如果是SE数据，差异其实很小。对于PE测序数据主要有两个地方的差异：

（1）第一个差异，对于PE数据，mpileup默认会把不正常比对的PE Read（比如read1和read2的比对位置彼此间的距离超过插入片段长度的波动范围或者read1与read2有一条没有比对上）先排除掉再做计算，但samtools depth则不会，depth默认不做任何过滤，只要比上就算。这也是我们会看到samtools depth计算的覆盖深度往往都高于mpileup的最主要原因。如果要让两者一致，可以在mpileup中加上 -A 参数，强制留下不正常的PE比对结果即可；

（2）它们之间的第二个差异是，在默认情况下，mpileup还会过滤掉测序质量值低于13的碱基，depth默认不过滤。

虽然调整一下参数就可以保证两者一样。但我并不建议这么做，虽说mpileup这里得到的是高质量的覆盖深度，但是说到底它和samtools depth的目的还是不同的。

此外，如果要更好地计算比对数据的覆盖深度和覆盖度的话，samtools depth虽然能够胜任，但是功能还是比较单一，而且由于每个位点都会输出，导致结果文件总是很巨大，我还是比较推荐使用bedtools2来完成，如下图，它的功能和输出形式要更加丰富。