前言

在前面的一系列WGS文章中，我讲述了很多基因数据分析的来龙去脉，虽然许多同学觉得很有帮助，但是却缺了一个重要的环节——没有提供实际可用的数据来实战完成具体的流程，不能得到直观的体会。许多读者也纷纷在后台留言反馈这个问题，特别是在我写了如何入门生物信息学的文章之后情况尤甚。所以我决定要再写一篇文章来解决这个问题，但碰巧今年年末事情稍多，在写作的过程中也曾多次中断，直至今天才完成，各位久等了。本次文章分为上下两篇，这是第一篇，都是WGS第四节的延伸，本意是结合具体的数据，让更多的人能够 更好地理解整个WGS数据的分析和处理过程，我也结合自身的工作经验给出一些做项目过程中的建议，以作参考，希望能够对你有更多的帮助。另外，接下来我将系统写一个关于全基因组关联分析（GWAS）的文章，同时还会有更多全面而且紧扣前沿的技术文章分享出来。

那么，事不宜迟我们马上开始。考虑到实际的数据分析环境，我们只在Linux命令行终端（Terminal）中进行，执行步骤都写在shell，因此不会有窗口式的操作（使用Mac OS的同学可以使用Mac自带的Terminal，与Linux操作一致），在这篇文章中我们会用到以下几个工具。

• sratoolkit
• bgzip
• tabix
• bwa
• samtools
• GATK 4.0

这些软件都可以在github上找到（包括GATK），需要各位自行安装。这里补充一句，目前GATK4.0的正式版本已经发布，它的使用方式与之前相比有着一些差异（变得更加简单，功能也更加丰富了），增加了结构性变异检测和很多Spark、Cloud-Only的功能，并集成了Mutect2和picard的所有功能（以及其他很多有用的工具），这为我们减少了许多额外的工具，更加有利于流程的构建和维护，4.0之后的GATK是一个新的篇章，大家最好是掌握这一个版本！另外，3.x的版本貌似也已经不提供下载通道了，如果你还想使用3.x的话可以在公众号后台回复“GATK3”，我为你准备了一个GATK官方3.7的版本。我们这里则使用最新的4.0版本。

项目目录结构

清晰的目录结构是管理众多项目的有效途径，经久不忘，随时可查。虽然看起来有些原始，但在Linux终端下面，我目前还没有发现更好的文件管理办法。这个项目的目录结构，我的建议是按照时间+项目的规则来命名，下面是我的目录结构：

顶层的项目名就是20180203_wgs_practice，下面有三个主目录：

• input：存储所有输入数据
• output：存储所有输出数据
• bin：存放所有执行程序和代码

output只存放结果数据，它是由input和bin中的数据和程序流程生成的。这样做的好处是层次分明，流程逻辑清楚，数据互不干扰。

使用E.coli K12完成比对和变异检测

人类基因组数据很大，参考序列长度是3Gb。而一个人的高深度测序数据往往是这个数字的30倍——100Gb。如果直接用这样的数据来完成本文的分析，那么许多同学需要下载大量的原始数据。除了下载时间很长之外，如果没有合适的集群，只是在自己的桌面电脑上干这样的事情，那么硬盘空间也将很快不够用。而且，要在单机电脑上完成这样一个高深度WGS数据的分析，处理对机器性能有要求之后，跑起来也需要连续花上差不多140个小时——相信大家都等不起呀。

因此，为了解决这个问题，我找了E.coli K12（一种实验用的大肠杆菌）的数据作为代替，用来演示 数据比对和变异检测这两个最消耗计算资源和存储空间的步骤。E.coli K12的特点是数据很小，它的基因组长度只有4.6Mb，很适合大家用来快速学习WGS的数据分析，遇到人类的数据时，再做替换就行了。

下载E.coli K12的参考基因组序列

熟悉的同学应该第一时间能够知道，这些物种的基因组参考序列都可以在NCBI上获取，我们这里也是一样，可以在NCBI网站上直接搜索这个序列，为了简化步骤，我直接给出E.coli K12参考序列的ftp地址给大家下载之用：

下载E.coli K12的测序数据

基因组参考序列准备好之后，接下来我们需要下载它的测序数据。E.coli K12作为一种供研究使用的模式生物，自然已经有许多的测序数据在NCBI上了，在这里我们选择了其中的1个数据——SRR1770413。这个数据来自Illumina MiSeq测序平台（不用担心平台的事情），read长度是300bp，测序类型Pair-End（没了解过PE read同学可以参考我前面WGS系列的第四节文章）。你可以在NCBI上直接搜到：这里

在NCBI给出的信息页面中，我们可以清楚地看到这个数据的大小（如下图）——差不多200MB，一般家庭网速也能够较快下载完成。

从NCBI上下载下来的测序数据，不是我们熟悉的fastq格式，而是SRA（一种NCBI自己设计的测序数据存储格式，具较高的压缩率），我们需要对其进行转换，下文详述。现在我们先下载，有两个下载方式（我在这里告诉大家的方法同样适用于其他类型的数据），第一个是如上面所说搜索到SRR1770413这个数据的ftq地址，然后直接在命令行中执行wget进行下载，如下：

sratoolkit是一个工具包，所有的执行程序都在它解压后的bin文件夹下，我们要把SRA转换为fastq，只需直接通过工具包中的fastq-dump即可完成。

然后我们就会得到这个E.coli K12数据的read1和read2了：

另一个数据下载的方法就是用上面说到的sratoolkit，我也比较推荐这个方法，操作很简单。同样是使用fastq-dump（没错，与上面一样，区别在于下载的时候，输入的是数据的SRA编号），它可以在我们下载的过程中就直接将SRA转换为两个fastq。

下载完成后，我们最好用bgzip（不推荐gzip）将其压缩为.gz文件，这样可以节省空间，而且也不会对接下来的数据分析产生影响。

至此，E.coli K12相关的数据我们就都准备好了，先看一眼我现在的目录结构。

其中各个目录下的 work.log.sh记录了我在该目录下的所有重要操作——这是我的个人习惯，目的是方便以后反查数据的需要。

数据准备完毕之后，接下来就可以进行具体的分析了。

质控

质控是必须做的，我们需要完整认识原始的测序数据质量到底如何，该步骤不能省略。我专门为此单独写了一篇文章（WGS系列第三节），在正式的数据分析过程中，大家可以参考它来完成数据的质控，然后再进行接下来的分析。本篇文章为了控制篇幅和尽可能扣住核心内容，就不再对此深入展开。

比对

首先是比对。所谓比对就是把测序数据定位到参考基因组上，确定每一个read在基因组中的位置。这里，我们依然用目前使用最广的BWA来完成这个工作。在正式比对之前，需要先为参考序列构建BWA比对所需的FM-index（比对索引）。

由于这个序列很短，只需几秒就可以完成这个索引文件的构建（对于人类基因组则需要3个小时的时间）。创建完毕之后，将多出5份以E.coli_K12_MG1655.fa为前缀的序列索引文件。

现在我们使用bwa完成比对，用samtools完成BAM格式转换、排序并标记PCR重复序列。步骤分解如下：

从上面的命令大家也可以看到，我严格按照上文提到的项目目录规范来执行（步骤中涉及到的数据路径也都尽可能使用全路径），这个比对的shell存放在bin目录下，名称是bwa_and_markdup.sh，从名称也能够一眼可以看出是要做什么的。

简单解释一下这个shell所做的事情：首先利用bwa mem比对模块将E.coli K12质控后的测序数据定位到其参考基因组上（我们这里设置了4个线程来完成比对，根据电脑性能可以适当调大），同时通过管道（’|’ 操作符）将比对数据流引到samtools转换为BAM格式（SAM的二进制压缩格式），然后重定向(‘>’操作符)输出到文件中保存下来。

-R 设置Read Group信息，虽然我在以前的文章中已经反复强调过它的重要性，但这里还是再说一次，它是read数据的组别标识，并且其中的ID，PL和SM信息在正式的项目中是不能缺少的(如果样本包含多个测序文库的话，LB信息也不要省略)，另外由于考虑到与GATK的兼容关系，PL（测序平台）信息不能随意指定，必须是：ILLUMINA，SLX，SOLEXA，SOLID，454，LS454，COMPLETE，PACBIO，IONTORRENT，CAPILLARY，HELICOS或UNKNOWN这12个中的一个。

接着用samtools对原始的比对结果按照参考序列位置从小到大进行排序（同样是4个线程），只有这个步骤完成之后才可以继续往下。

然后，我们使用GATK标记出排完序的数据中的PCR重复序列。这个步骤完成后，如无特殊需要，我们就可以直接删除前面那两个BAM文件了（原始比对结果和排序后的结果）——后续几乎不会再用到那两份文件了。关于标记PCR重复序列的操作比较简单，不再细说（如果希望了解更多有关重复序列特征的信息可以回看WGS系列第四节中的内容）。

最后，我们再用samtools为E_coli_K12.sorted.markdup.bam创建索引。我认为不论是否有后续分析，为BAM文件创建索引应该作为一个常规步骤，它可以让我们快速地访问基因组上任意位置的比对情况，这一点非常有助于我们随时了解数据。

至于每个步骤最前面的time，则是用于记录执行时间的，有助于我们清楚地知道每一个分析过程都花了多少时间，当需要优化流程的时候这个信息会很有用。

变异检测

接下来是用GATK完成变异检测。但在开始之前之前我们还需要先为E.coli K12的参考序列生成一个.dict文件，这可以通过调用CreateSequenceDictonary模块来完成(这是原来picard的功能)。

唯一需要注意的是.dict文件的名字前缀需要和fasta的一样，并跟它在同一个路径下，这样GATK才能够找到。

OK，现在我们就可以进行变异检测了，同样使用GATK 4.0的HaplotypeCaller模块来完成。由于我们只有一个样本，要完成这个工作其实很简单，直接输入比对文件和参考序列就行了，但是考虑到实际的情况，我想告诉大家一个更好的方式（虽然这会多花些时间），就是：先为每个样本生成一个GVCF，然后再用GenotypeGVCFs对这些GVCF进行joint calling，如下 ，我把命令都写在gatk.sh中，并执行。

很快我们就获得了E.coli K12这个样本初步的变异结果——E_coli_K12.vcf。之所以非要分成两个步骤，是因为我想借此告诉大家，变异检测不是一个样本的事情，有越多的同类样本放在一起joint calling结果将会越准确，而如果样本足够多的话，在低测序深度的情况下也同样可以获得完整并且准确的结果，而这样的分步方式是应对多样本的好方法。

最后，我们用bgzip对这个VCF进行压缩，并用tabix为它构建索引，方便以后的分析。

bgzip压缩完成之后，原来的VCF文件会被自动删除。

为了保持一致，现在再看一下完成到这里之后我们的目录长什么样了，供大家对照。

如果大家仔细看过WGS系列第四节的话，会发现我这里缺少了两个步骤：重比对和BQSR。没有执行BQSR是因为E.coli K12没有那些必须的known变异集（或者有但我没找到），所以无法进行；但没有重比对，则是因为我在GATK 4.0中没发现IndelRealigner这个功能，虽然我们使用GATK HaplotypeCaller或者Mutect2的话确实可以省略这个步骤，但如果是其他软件来进行变异检测那么该步骤依然十分重要，我目前不太清楚为何GATK 4.0没有将这个功能单独分离出来。

后面要谈到的就是变异的质控了。很遗憾我们这个E.coli K12的变异结果并不适合通过VQSR来进行过滤，原因上面也提到了一些，它不像人类的基因组数据，有着一套适合用来训练过滤模型的已知变异集（dbSNP，1000G，Hapmap和omini等）。其实这种情况有时候我们在工作中也会碰到，比如有些捕获测序（Panel测序数据，甚至外显子测序）的数据，由于它的区域较小，获得的变异也不多，导致最终没法满足VQSR进行模型训练时所需的最低变异数要求，那时你也不能通过这个方式协助变异质控。那么碰到这种情况的时候该怎么办？我将这部分的内容放在了下一篇文章中，在那里我们再来讨论这个问题。我也会告诉大家变异质控的基本逻辑，而不是简单罗列一个命令，同时也会再用NA12878这个人的数据来进一步告诉大家如何比较和评估变异结果。

小结

至此，这个篇文章的上半部分就到此为止了。除了那些重要的内容之外，在上文中，你会看到我反复提到了创建“索引”这个事情，比如为fasta，为BAM，为VCF。我为什么非要反复强调这个事情不可呢？因为我发现许多初学者并不知道索引的作用，当被问到如何从巨大的比对文件或者变异文件中提取某个信息时，总是要走弯路——努力写程序去提取，既慢又费力，结果还不一定好，甚至有些有一定经验的同学也不知道使用bgzip和tabix的好处，因此我才反复在文章里提及。