一、首先需要知道以下几个知识点：

详细内容请参考：http://samtools.github.io/hts-specs/SAMv1.pdf

1.1-based coordinate system 

A coordinate system where the rst base of a sequence is one. In this coordinate

system, a region is specied by a closed interval. For example, the region between the 3rd

and the 7th bases inclusive is [3; 7]. The SAM, VCF, GFF and Wiggle formats are using the 1-based coordinate system.

2.0-based coordinate system

A coordinate system where the rst base of a sequence is zero. In this

coordinate system, a region is specied by a half-closed-half-open interval. For example, the region

between the 3rd and the 7th bases inclusive is [2; 7). The BAM, BCFv2, BED, and PSL formats are using the 0-based coordinate system.

3.模板（Template）：

由测序仪测序所得或由原始序列组装所得的DNA/RNA序列

4.片段（Segment）

一段连续的序列或者子序列

5.Read

一段由测序仪测序所得的原始序列。一条Read可能由多个片段组成，在测序数据中，reads是根据它们被测的顺序来建立索引的。

6.Linear alignment（线性比对）

一个Read单向地比对到参考基因组上，这个比对结果中可以有插入、缺失、跳跃等，但是不能存在“双向”的比对结果，即Read的一段比对到正链参考基因组、一段匹配到负链，这种方向切换是不允许的，在SAM文件中，线性比对的特性就是：只用一行来记录。

7.Chimeric alignment（嵌合比对）

就是当一条Read对比时，比对到了多个区域，但是这些区域并没有重叠的部分，也即由多个“线性比对”结果组成了一个集合，这个集合就组成了一个嵌合比对，嵌合比对中只有一个“线性比对”结果是具有代表性的，其余的都以补充的身份出现，嵌合比对的特征就是多个“线性比对”记录中的Read对应的Qname（Read的名字，每个Read只有一个Qname）都是相同的，且这些“线性比对”集合中的每个记录的flag值都是一样的。

8.Read alignment（Read 比对）

无论是上面提到的线性比对还是嵌合比对，只要能够完整的表现出一条Read的对比情况，就是一个Read 比对。

9.Multiple mapping（多次比对）

由于序列的重复性，导致一个Read在比对时会被比对到多个区域上，其中只有一个比对质量最好的会被当做比对结果的代表性结果，目前来看，这种决定方式还不是很严谨。

多次比对和嵌合比对是有根本性区别的，多次比对是因为序列本身具有重复性引起的，属于正常比对结果，而嵌合比对更多是由于实验、测序、结构突变、融合、以及其他因素引起的。

10.Phred scale：

一个可能性区间，如果一个碱基被检测正确的正确率是99%，那么错误的概率就是1%=0.01=10（^-2），此时phredscore=-10log10（0.01）=20，

Phred score

二、SAM文件内容解析

SAM文件由两部分组成，头部和主体，都以tab分列。

头部内容主要以各种说明为主，比如说明所用软件啦，参考基因组信息啦，排序信息啦等等，下面表格是SAM文件中涉及的一些专有名词的解释。

名词定义

2.1头部内容：

头部内容说明信息均是以@符合开头的，在头部是以“@说明类型码TAB键TAG：Value” 开始的，每个标签和说明类型码都是由两个字母组成的，下面将列举说明类型码和TAG

2.1.1说明类型码有HD、SQ、RG、PG、CO五种；

2.1.1.1 HD（此文件的数据信息）

HD：代表意思为：SAM文件的开头标志、一般只要出现就会在第一行

HD中的标签（TAG）有：

VN*：注释版本信息

SO：比对结果的排序类型：有unknown、unsorted、queryname、coordinate四种排序类型

GO：比对结果的分组信息：相似的比对结果会被分到一组，这里的分组结果中并不是需要全部进行过排序的，排序的类型有：none (default)、query (alignments are grouped by QNAME)、reference (alignments are grouped by RNAME/POS  三种类型

SS：子排序类型，比如在某次算法中需要根据coordinate排序，而在每个coordinate排序的结果中又根据QNAME进行了排序，则在SAM文件中就应该表示为：@HD SO:coordinate SS:coordinate:queryname.如果在SO的基础排序中，排序的类型不在之前定义的四种排序类型中时，则SO对应的就应该时unsorted，此时SS就会起主要作用，比如，如果基础排序是根据一个辅助标签MI排序的，之后又根据coordinate排序的，则在SAM头部中就应该表现为@HD SO:unsorted SS:unsorted:MI:coordinate.

2.1.1.2 SQ（参考序列信息）

SQ：说明类型码代表的含义为参考序列字典，SQ的排序决定了比对结果的排序顺序

SQ中又以下标签：

1.SN*：参考序列名称

2.LN*：参考序列长度

3.AH、AN、AS、DS、M5、SP（种族）、TP、UR，这些不常用

例如：@SQ SN:JF-PLAC8_CT_converted LN:88

2.1.1.3 RG：样本信息

Read Group，每个Sample都有一个RG ID，一个Sample可以在多个库中进行测序。

RG对应的有以下TAG：

ID*：Read group的唯一ID

BC：辨别样本或文库的标签序列

SM：样品名

LB：文库名

PU：测序仪

 PL：测序平台

CN：产生read的测序中心的名称

2.1.1.4 PG （运行程序信息）

 PG：程序 说明类型码,PG中有以下几个标签：

ID*：程序记录标识，每个程序记录都只有一个ID

PN：程序名称

CL：命令行内容（utf-8编码）

PP：好像是指前一个 @PG-ID：不怎么用这个，有了解的大哥大姐可以帮忙做个备注

DS：描述

VN：所用程序版本

2.1.1.5 CO （备注或评论信息）

以上就是五个说明类型码代表的意思以及常用的标签意义。下面截图作为例子，可以对照上面的内容看一下：

SAM文件头部信息举例

2.2 主体内容

SAM文件主体内容中主要有11列内容，这11列中的内容就如下表：

当数据中这11列内容哪个对应内容有缺失或者无效的话就用‘0' 或 `*'代替。

1.QNAME：Read ID，就简单理解成Read的名称，其中会包含一些测序平台信息

2.FALG：可以理解为比对结果的标志，可以根据FLAG值筛选比对结果

FLAG的值代表含义如下表（本图来自http://www.360doc.com/content/18/0329/12/28491187_741231514.shtml，感谢作者，如有侵权请联系本人删除）

FLAG值对应表

FLAG值若记不住可以直接在https://broadinstitute.github.io/picard/explain-flags.html中进行查询。在SAM文件中出现的flag值是涉及到的value相加得到的值，比如99，177等，可以在上述网站查询

3.RNAME：理解成比对上的染色体号即可

4.POS：比对到参考序列上的位置

5.MAPQ：比对质量值，算法与文中第一部分Phred score算法一致：-10log10（错误率），若值为255表示其比对结果不可用，如果是unmapped read则MAPQ为0

6.CIGAR（Compact Idiosyncratic Gapped Alignment Report）简要描述比对结果（来自http://www.360doc.com/content/18/0329/12/28491187_741231514.shtml，感谢作者，如有侵权请联系本人删除）

简要比对信息表达式（Compact Idiosyncratic Gapped Alignment Report），其以参考序列为基础，使用数字加字母表示比对结果，比如3S6M1P1I4M，前三个碱基被剪切去除了，然后6个比对上了，然后打开了一 个缺口，有一个碱基插入，最后是4个比对上了，是按照顺序的；

M”表示 match或 mismatch；

“I”表示 insert；

“D”表示 deletion；

“N”表示 skipped（跳过这段区域）；

“S”表示 soft clipping（被剪切的序列存在于序列中）；

“H”表示 hard clipping（被剪切的序列不存在于序列中）；

“P”表示 padding；

“=”表示 match；

“X”表示 mismatch（错配，位置是一一对应的）；

7.RNEXT：mate序列匹配上的染色体号（比如，Read2对应的染色体号），如果第三列和这列都是“*”则说明此Read没有匹配到任何一个染色体，如果第三列有信息，这列是“”或者“=”则代表此Read匹配到第三列对应的染色体上。

8.PNEXT：该列表示与该reads对应的mate pair reads的比对位置，如果这对pair-end reads比对到同一条reference序列上，在sam文件中reads的id出现2次，Read1比对的第4列等于Read2比对的第8列。同样Read1比对的第8列等于Read2比对的第4列。例如：

第1列（Read id）····第4列（Read1比对位置）····第8列（mate-pair reads比对位置）

22699:1759····124057649····124057667

22699:1759····124057667····124057649

相同的reads id一个来自Read1文件，一个来自Read2文件，第4列和第8列是对应的

9.TLEN：signed observed Template LENgth （可以理解为文库插入片段长度）

如果R1端的read和R2端的read能够mapping到同一条Reference序列上（即第三列RNAME相同），则该列的值表示第8列减去第4列加上第6列的值，R1端和R2端相同id的reads其第九列值相同，但该值为一正一负，R1文件的reads和R2文件的reads，相同id的reads要相对来看。在进行该第列值的计算时，如果取第6列的数值，一定要取出现M的值，S或H的值不能取。

（8.9解释来自：作者：genome_denovo，来源：CSDN，原文：https://blog.csdn.net/genome_denovo/article/details/78712972，感谢作者，如有侵权请联系本人删除）

10.序列信息，

11.Read质量信息（ASCII编码）

12.可选区域

举几个例子：NM，MD

NM可以简单的理解为：如果要把READ变为跟reference一致需要几步（一般步骤有三种类型，碱基替换，删除碱基，添加碱基）

MD：简单的理解为匹配结果（跟第10列结合可以看出reference的原序列），下面举个例子：

从上面的图可以看出来这里的NM值为2，MD为3^A42T5，由NM可以知道这个read比对结果中前3个匹配上了，之后需要在read中插入一个A（也就是read相比ref少了一个A），再之后42个碱基是匹配上了，到然后这42个之后的碱基在参考基因组上应该是T，后面5个是匹配上了。这样的话我们根据read的序列就能推断出ref的序列为：CCGATAACCCTAACCCTAACCCTAACCCTAACCCTAACCCTAACCCTAACCC。

我们检查一下推测的是否正确，来看hg19中这段序列：

hg19中的序列信息

可以发现除了开头四个碱基在hg19中是N以外，其他的是匹配一致的（好像是因为有写序列是在端粒中的，所以呈现的序列信息就是N，也有些是因为还没有测出来，所以用N代替。）、

这样再来看的话，就可以知道read相比ref有两处不同，一个是缺了个A，一个是碱基错配（T-A），所以如果read要和ref一致的话需要编辑两次，一次是添加一个A，一次是把A变成T。

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