基于重测序数据用于对sv进行genotype.
githup: https://github.com/Illumina/paragraph
相关文章：Chen, S. et al. Paragraph: a graph-based structural variant genotyper for short-read
sequence data. Genome Biol. 20, 291 (2019).
1、安装
可以参考 doc/installation.md
2、测试数据
安装完成后，bin目录下有运行脚本。
python3 bin/multigrmpy.py -i share/test-data/round-trip-genotyping/candidates.vcf \
-m share/test-data/round-trip-genotyping/samples.txt \
-r share/test-data/round-trip-genotyping/dummy.fa \
-o test \
其中：
- candidates.vcf：候选的SV，vcf格式
- samples.txt:：BAM文件；Tab或者comma分割
- dummy.fa：ref
输出结果如下所示：
输出结果
如果运行成功，genotype.vcf.gz的结果类似expected file
3、 输入文件需求
VCF格式
对于vcf中的SV格式可以使用全部序列，或者symbolic,只要满足VCF 4.0就可以。
样本展示manifest
利用tab分割，包括以下列
必须列：
- id：每个样本的名称必须是唯一
- path：bam文件路径
- depth：整个基因组的平均深度，利用bin/idxdepth计算（比samtools更快）。
- read length: 整个基因组平均reads长度 （bp）
可选列： - depth sd:
- depth variance
- sex:M or F，or unknow；影响ChrX和ChrY分型。
运行时间
为了提高效率，建议设置-M参数（针对于一个SV最大的reads 深度），可以跳过这些高深度的区域。建议 -M 参数为自己数据平均样本depth的20倍。
群体 genotype
为了高效的对群体进行genotype，建议首先对单个样本进行genotype，然后在合并；
- 对每一个样本进行操作
- 运行 mulitgram.py，针对于不同的样本的深度，设置不同的 -M 参数。
- 多线程（-t 参数），非常建议加上
- 对所有的genomes.vcf.gz进行合并，得到一个包含所有样本的VCF；可以使用 bcftools merge进行合并。
其他信息
bin目录下的脚本
Bam文件深度统计
-
可以快速对bam文件进行全基因组depth计算
bin/idxdepth -b \<bam/cram> -r \<reference fasta> -o \<output>
其输出结果为一个json文件
{
"autosome": {
"contigs": [
"chr1"
],
"depth": 1
},
"bam_path": "fake_path.bam",
"contigs": [
// ...
],
"read_length": 50,
"reference": "fake_reference.fa",
"unaligned_reads": 0
}
图形化序列的read 数量
-
grmpy中的核心程序，用于统计图形化序列的read数量。
输入文件为 JSON文件和一个bam文件+reference。
输入文件为
a. 每一个节点和边的read数量
b. 每一个变异的位置和read数量
Genotyper
-
上面以及提过，其基本用法
python3 bin/multigrmpy.py -i \<input\> \
-m \<manifest> \
-r \<reference fasta> \
-o \<output directory>
a. input: 变异的VCF活着JSON文件
b. manifest: BAM文件的一个列表
e.g.
id path read length depth
sample1 sample1.bam 150 50
sample2 sample2.bam 150 50
c. ref.
d. 输出文件
output
other tools
-
将多序列比对的fasta结果，转变为vcf格式。 -
将图形化的JSON文件变为点图进行可视化。
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