SURVIVOR 是一套用于模拟/评估 SV、合并和比较样本内及样本间 SV 的工具集，其还可对SV进行重新格式化及进行统计总结，其他详细信息也可参考工具的wiki。
安装
git clone https://github.com/fritzsedlazeck/SURVIVOR.git
cd SURVIVOR/Debug
make
快速使用
Program: SURVIVOR (Tools for Structural Variations in the VCF format)
Version: 1.0.7
Usage: SURVIVOR <command> [options]
Commands:
-- Simulation/ Evaluation
simSV 根据一个参考基因组模拟SV和SNP.
scanreads 从 mapped reads 中获取错误信息用于模拟.
simreads 模拟长 reads (Pacio or ONT).
eval 评估从模拟数据中鉴定的SV.
-- Comparison/filtering
merge 比较或合并VCF以生成一致或多个样本的VCF.
filter 对VCF进行特定SV大小或区域的过滤
stats 统计VCF中的多个信息
compMUMMer 使用MUMMer (Show-diff)找到的断点来注释VCF.
-- Conversion
bincov 将bins coverage vector 转为bed文件来过滤低MQ区域的SV
vcftobed 将VCF格式转为bed格式
bedtovcf 将bed格式转为VCF格式
smaptovcf 将smap文件转为VCF文件 (beta version)
bedpetovcf 将bedpe文件转为VCF文件(beta version)
hapcuttovcf 使用原始提供给Hapcut2的SNP文件将Hapcut2最终结果转为VCF文件
convertAssemblytics 将Assemblytics结果转换为VCF文件
常用功能
这里介绍下SURVIVOR工具包中的几个常用功能，其他功能及详细参数介绍参见Wiki的Methods & Parmater部分。
模拟和评估SV
关于SV模拟的详细参数介绍参见：Methods & Parmater。
首先，需要生成参数配置文件：
SURVIVOR simSV parameter_file
注：可以更改参数配置文件中的具体参数，但不要更改每行的位置
然后，基于参考序列进行SV模拟，参考序列需为fasta格式：
SURVIVOR simSV ref.fa parameter_file 0.1 0 simulated
该步骤使用的read模拟工具为Mason，也可以选择其他模拟工具。
下一步，对模拟的SV进行评估：
SURVIVOR eval caller.vcf simulated.bed 10 eval_res
该步骤会使用之前的模拟数据集对caller.vcf进行评估，并允许断点上下游有10bp的差异，评估结果保存在eval_res中。
最后会输出一行评估的结果：
Overall: 20 11/0/0/0/9 0/0/0/0/0 0/0/0/0/0 1 0
这表明一共模拟了20个SV，然后的三组数据分别是真阳性结果（即模拟了并找到的），假阴性结果（模拟了但没找到），假阳性结果（未模拟但找到了）。每组中的五个数字分别代表五种SV类型（DEL/DUP/INV/TRA/INS）。倒数第二个表示灵敏度，最后一个数字表示FDR概率。总之，在这次模拟中，总共模拟了20个SV，从中再次发现11个缺失和9个插入，并且没有丢失或报告其他的任何SV。
多样本间SV的比较
为了降低一些SV鉴定工具的假阳性，同时保持较高的灵敏度，一般的建议是一个样本使用多个鉴定工具。例如，可以在短reads数据上运行Manta、GRIDSS和Lumpy。每个工具都会生成一个VCF文件作为结果。
这时SURVIVOR就得安排上了，它可比较这些VCF文件并生成一致性结果。注意，通常，SURVIVOR可以合并任何技术或其他工具生成的SV VCF文件。
首先, 将VCF文件名输出到一个文件中:
ls *vcf > sample_files
然后, 生成合并的VCF结果:
SURVIVOR merge sample_files 1000 2 1 1 0 30 sample_merged.vcf
1000表示允许合并的SV间的距离最大为1000bp;
2表示仅输出2个工具均鉴定出的SV;
1表示仅输出2个工具鉴定出的同类型的SV;
1表示仅输出2个工具鉴定出的同方向的SV;
30表示仅考虑长度在30bp以上的SV
识别SV鉴定错误的区域
首先,从排好序的bam文件中提取比对质量较差的reads:
samtools view -H our.sort.bam > lowMQ.sam
samtools view our.sort.bam | awk '$5<5 {print $0}' >> lowMQ.sam
samtools view -S -b -h lowMQ.sam > lowMQ.bam
现在就得到了MQ < 5 的reads的bam文件, 然后, 需要计算碱基覆盖度:
samtools depth lowMQ.bam > lowMQ.cov
下一步, 将覆盖度文件进行聚类生成bed文件, 从而用于SV的过滤:
SURVIVOR bincov lowMQ.cov 10 2 > lowMQ.bed
该步骤允许将距离最大10bp的区域聚在一起，并且仅在覆盖度大于2的情况下才考虑该区域。生成的bed文件可用于过滤SV时使用.
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