view命令

『壹』 MAtlab中view函數具體怎麼用

MATLAB提供了設置視點的函數view。

『貳』 samtools使用大全

samtools是一個用於操作sam和bam文件（通常是短序列比對工具如bwa,bowtie2,hisat2,tophat2等等產生的，具體格式可以在消息框輸入「SAM」查看）的工具合集，包含有許多命令。以下是常用命令的介紹。

1.View

view命令的主要功能是：將sam文件與bam文件互換；然後對bam文件進行各種操作，比如數據的排序(sort)和提取(這些操作 是對bam文件進行的，因而當輸入為sam文件的時候，不能進行該操作)；最後將排序或提取得到的數據輸出為bam或sam（默認的）格式。

bam文件優點：bam文件為二進制文件，佔用的磁碟空間比sam文本文件小；利用bam二進制文件的運算速度快。

view命令中，對sam文件頭部（序列ID）的輸入(-t或-T）和輸出(-h)是單獨的一些參數來控制的。

Usage: samtools view [options] <in.bam>|<in.sam> [region1 [...]]

默認情況下不加 region，則是輸出所有的 region.

options:

-b output BAM

  默認下輸出是 SAM 格式文件，該參數設置輸出 BAM 格式

-h print header for the SAM output

  默認下輸出的 sam 格式文件不帶 header，該參數設定輸出sam文件時帶 header 信息

-H print header only (no alignments)

  僅僅輸出文件的頭

-S input is SAM

  默認下輸入是 BAM 文件，若是輸入是 SAM 文件，則最好加該參數，否則有時候會報錯。

-u uncompressed BAM output (force -b)

  該參數的使用需要有-b參數，能節約時間，但是需要更多磁碟空間。

-c Instead of printing the alignments, only count them and print the

  total number. All filter options, such as 『-f』, 『-F』 and 『-q』 ,  are taken into account.

  過濾功統計功能

-c print only the count of matching records

-L FILE  output alignments overlapping the input BED FILE [null]

-t FILE  list of reference names and lengths (force -S) [null]

  使用一個list文件來作為header的輸入

-T FILE  reference sequence file (force -S) [null]

  使用序列fasta文件作為header的輸入

-o FILE  output file name [stdout]

-F INT  filtering flag, 0 for unset [0]

  Skip alignments with bits present in INT [0]

  數字4代表該序列沒有比對到參考序列上

  數字8代表該序列的mate序列沒有比對到參考序列上

  過濾功能。如F12過濾只有雙端map的

-q INT  minimum mapping quality [0]

    比對的最低質量值，一般認為20就為unique比對了，可以結合上述-bF參數使用使用提取特定的比對結果

例子：

將sam文件轉換成bam文件

samtools view -bS abc.sam > abc.bam

BAM轉換為SAM

samtools view -h -o out.sam out.bam

提取比對到參考序列上的比對結果

samtools view -bF 4 abc.bam > abc.F.bam

提取paired reads中兩條reads都比對到參考序列上的比對結果，只需要把兩個4+8的值12作為過濾參數即可

samtools view -bF 12 abc.bam > abc.F12.bam

提取沒有比對到參考序列上的比對結果

samtools view -bf 4 abc.bam > abc.f.bam

提取bam文件中比對到caffold1上的比對結果，並保存到sam文件格式

samtools view abc.bam scaffold1 > scaffold1.sam

提取scaffold1上能比對到30k到100k區域的比對結果

samtools view abc.bam scaffold1:30000-100000 $gt; scaffold1_30k-100k.sam

根據fasta文件，將 header 加入到 sam 或 bam 文件中

samtools view -T genome.fasta -h scaffold1.sam > scaffold1.h.sam

2.Sort

sort對bam文件進行排序。一些軟體需要sort的bam或者sam文件，如stringtie，所以必須要sort使用；求depth時，也必須要sort；

Usage: samtools sort [-n] [-m <maxMem>] <in.bam> <out.prefix> 

-m 內存參數默認下是 500,000,000 即500M（不支持K，M，G等縮寫）。對於處理大數據時，如果內存夠用，則設置大點的值，以節約時間。

-n 設定排序方式按short reads的ID排序。默認下是按序列在fasta文件中的順序（即header）和序列從左往右的位點排序。

例子：

samtools sort accept.bam accept.sort最終產生accept.sort.bam

3.merge

將2個或2個以上的已經sort了的bam文件融合成一個bam文件。融合後的文件已經sort過了的。

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

Options: -n      sort by read names

        -r      attach RG tag (inferred from file names)

        -u      uncompressed BAM output

        -f      overwrite the output BAM if exist

        -1      compress level 1

        -R STR  merge file in the specified region STR [all]

        -h FILE  the header in FILE to <out.bam> [in1.bam]

例子：

4.index

必須對bam文件進行默認情況下的排序後，才能進行index。否則會報錯。

建立索引後將產生後綴為.的文件，用於快速的隨機處理。很多情況下需要有文件的存在，特別是顯示序列比對情況下。比如samtool的tview命令就需要；gbrowse2顯示reads的比對圖形的時候也需要。IGV顯示比對情況也需要。

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

例子：

以下兩種命令結果一樣

$ samtools index abc.sort.bam

$ samtools index abc.sort.bam abc.sort.bam.

5.faidx

對fasta文件建立索引,生成的索引文件以.fai後綴結尾。該命令也能依據索引文件快速提取fasta文件中的某一條（子）序列

Usage: samtools faidx <in.bam> [ [...]]

對基因組文件建立索引，方便提取序列。

例子：$ samtools faidx genome.fasta

由於有索引文件，可以使用以下命令很快從基因組中提取到fasta格式的子序列

$ samtools faidx genome.fasta scffold_10 > scaffold_10.fasta

6.tview

tview能直觀的顯示出reads比對基因組的情況，和基因組瀏覽器有點類似。

需要事先利用利用上面講的sort和建index命令執行完後，用下述命令。

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

出參考基因組的時候，會在第一排顯示參考基因組的序列，否則，第一排全用N表示。

按下 g ，則提示輸入要到達基因組的某一個位點。例子「scaffold_10:1000"表示到達第

10號scaffold的第1000個鹼基位點處。

使用H(左）J（上）K（下）L（右）移動顯示界面。大寫字母移動快，小寫字母移動慢。

使用空格建向左快速移動（和 L 類似），使用Backspace鍵向左快速移動（和 H 類似）。

Ctrl+H 向左移動1kb鹼基距離； Ctrl+L 向右移動1kb鹼基距離

可以用顏色標注比對質量，鹼基質量，核苷酸等。30～40的鹼基質量或比對質量使用白色表示；

20～30黃色；10～20綠色；0～10藍色。

使用點號'.'切換顯示鹼基和點號；使用r切換顯示read name等

還有很多其它的使用說明，具體按 ？ 鍵來查看。

7.flagstat

給出BAM文件的比對結果

Usage: samtools flagstat <in.bam>

$ samtools flagstat example.bam

11945742 + 0 in total (QC-passed reads + QC-failed reads)

#總共的reads數

0 + 0 plicates

7536364 + 0 mapped (63.09%:-nan%)

#總體上reads的匹配率

11945742 + 0 paired in sequencing

#有多少reads是屬於paired reads

5972871 + 0 read1

#reads1中的reads數

5972871 + 0 read2

#reads2中的reads數

6412042 + 0 properly paired (53.68%:-nan%)

#完美匹配的reads數：比對到同一條參考序列，並且兩條reads之間的距離符合設置的閾值

6899708 + 0 with itself and mate mapped

#paired reads中兩條都比對到參考序列上的reads數

636656 + 0 singletons (5.33%:-nan%)

#單獨一條匹配到參考序列上的reads數，和上一個相加，則是總的匹配上的reads數。

469868 + 0 with mate mapped to a different chr

#paired reads中兩條分別比對到兩條不同的參考序列的reads數

243047 + 0 with mate mapped to a different chr (mapQ>=5)

#同上一個，只是其中比對質量>=5的reads的數量

8.depth

得到每個鹼基位點的測序深度,並輸出到標准輸出，所以要用大於號追加到一個文件。

Usage: bam2depth [-r reg] [-q baseQthres] [-Q mapQthres] [-b in.bed] <in1.bam> [...]

-r 後面跟染色體號（region）

-q ：計算深度時要求測序鹼基質量最低質量值

-Q ：計算深度時要求比對的最低質量值

注意：做depth之前必須做samtools index；

例子

samtools depth accept.bam >depth

9.其他命令

reheader：替換bam文件的頭

$ samtools reheader <in.header.sam> <in.bam>

idxstats ：統計一個表格，4列，分別為」序列名，序列長度，比對上的reads數，unmapped reads number。第4列應該是paired reads中有一端能匹配到該scaffold上，而另外一端不匹配到任何scaffolds上的reads數。

$ samtools idxstats <aln.bam>

rmp：將由PCR plicates獲得的reads去掉，並只保留最高比對質量的read。

Usage:  samtools rmp [-sS] 

-s 對single-end reads。默認情況下，只對paired-end reads

-S 將Paired-end reads作為single-end reads處理。

10. 將bam文件轉換為fastq文件

有時候，我們需要提取出比對到一段參考序列的reads，進行小范圍的分析，以利於debug等。這時需要將bam或sam文件轉換為fastq格式。

該網站提供了一個bam轉換為fastq的程序：http://www.hudsonalpha.org/gsl/information/software/bam2fastq

$ wget http://www.hudsonalpha.org/gsl/static/software/bam2fastq-1.1.0.tgz

$ tar zxf bam2fastq-1.1.0.tgz

$ cd bam2fastq-1.1.0

$ make

$ ./bam2fastq <in.bam>

11. mpileup

samtools還有個非常重要的命令mpileup，以前為pileup。該命令用於生成bcf文件，再使用bcftools進行SNP和Indel的分析。bcftools是samtool中附帶的軟體，在samtools的安裝文件夾中可以找到。

最常用的參數有2：

-f 來輸入有索引文件的fasta參考序列； -g 輸出到bcf格式。用法和最簡單的例子如下

Usage: samtools mpileup [-EBug] [-C capQcoef] [-r reg] [-f in.fa] [-l list] [-M capMapQ] [-Q minBaseQ] [-q minMapQ] in.bam [in2.bam [...]]$ samtools mpileup -f genome.fasta abc.bam > abc.txt

$ samtools mpileup -gSDf genome.fasta abc.bam > abc.bcf

$ samtools mpileup -guSDf genome.fasta abc.bam | \

          bcftools view -cvNg - > abc.vcf

mpileup不使用-u或-g參數時，則不生成二進制的bcf文件，而生成一個文本文件(輸出到標准輸出)。該文本文件統計了參考序列中每個鹼基位點的比對情況；該文件每一行代表了參考序列中某一個鹼基位點的比對結果。比如：

scaffold_1      2841    A      11      ,,,...,....    BHIGDGIJ?FF

scaffold_1      2842    C      12      ,$,,...,....^I. CFGEGEGGCFF+

scaffold_1      2843    G      11      ,,...,.....    FDDDDCD?DD+

scaffold_1      2844    G      11      ,,...,.....    FA?AAAA<AA+

scaffold_1      2845    G      11      ,,...,.....    F656666166*

scaffold_1      2846    A      11      ,,...,.....    (1.1111)11*

scaffold_1      2847    A      11      ,,+9acggtgaag.+9ACGGTGAAT.+9ACGGTGAAG.+9ACGGTGAAG,+9acggtgaag.+9ACGGTGAAG.+9ACGGTGAAG.+9ACGGTGAAG.+9ACGGTGAAG.+9ACGGTGAAG      %.+....-..)

scaffold_1      2848    N      11      agGGGgGGGGG    !!$!!!!!!!!

scaffold_1      2849    A      11      c$,...,.....    !0000000000

scaffold_1      2850    A      10      ,...,.....      353333333

mpileup生成的結果包含6行：參考序列名；位置；參考鹼基；比對上的reads數；比對情況；比對上的鹼基的質量。其中第5列比較復雜,解釋如下：

1 『.』代表與參考序列正鏈匹配。

2 『,』代表與參考序列負鏈匹配。

3 『ATCGN』代表在正鏈上的不匹配。

4 『atcgn』代表在負鏈上的不匹配。

5 『*』代表模糊鹼基

6 『^』代表匹配的鹼基是一個read的開始；』^'後面緊跟的ascii碼減去33代表比對質量；這兩個符號修飾的是後面的鹼基，其後緊跟的鹼基(.,ATCGatcgNn)代表該read的第一個鹼基。

7 『$』代表一個read的結束，該符號修飾的是其前面的鹼基。

8 正則式』\+[0-9]+[ACGTNacgtn]+』代表在該位點後插入的鹼基；比如上例中在scaffold_1的2847後插入了9個長度的鹼基acggtgaag。表明此處極可能是indel。

9 正則式』-[0-9]+[ACGTNacgtn]+』代表在該位點後缺失的鹼基；

12. 使用bcftools

bcftools和samtools類似，用於處理vcf(variant call format)文件和bcf(binary call format)文件。前者為文本文件，後者為其二進制文件。

bcftools使用簡單，最主要的命令是view命令，其次還有index和cat等命令。index和cat命令和samtools中類似。此處主講使用view命令來進行SNP和Indel calling。該命令的使用方法和例子為：

$ bcftools view [-AbFGNQSucgv] [-D seqDict] [-l listLoci] [-s listSample]

          [-i gapSNPratio] [-t mutRate] [-p varThres] [-P prior]

          [-1 nGroup1] [-d minFrac] [-U nPerm] [-X permThres]

          [-T trioType] in.bcf [region]

$ bcftools view -cvNg abc.bcf > snp_indel.vcf

生成的結果文件為vcf格式，有10列，分別是：1 參考序列名；2 varianti所在的left-most位置；3 variant的ID（默認未設置，用』.'表示)；4 參考序列的allele；5 variant的allele(有多個alleles，則用』,'分隔);6 variant/reference QUALity;7 FILTers applied;8 variant的信息，使用分號隔開；9 FORMAT of the genotype fields, separated by colon (optional)； 10 SAMPLE genotypes and per-sample information (optional)。

例如：

scaffold_1      2847    .      A      AACGGTGAAG      194    .      INDEL;DP=11;VDB=0.0401;AF1=1;AC1=2;DP4=0,0,8,3;MQ=35;FQ=-67.5  GT:PL:GQ        1/1:235,33,0:63

scaffold_1      3908    .      G      A      111    .      DP=13;VDB=0.0085;AF1=1;AC1=2;DP4=0,0,5,7;MQ=42;FQ=-63  GT:PL:GQ        1/1:144,36,0:69

scaffold_1      4500    .      A      G      31.5    .      DP=8;VDB=0.0034;AF1=1;AC1=2;DP4=0,0,1,3;MQ=42;FQ=-39    GT:PL:GQ        1/1:64,12,0:21

scaffold_1      4581    .      TGGNGG  TGG    145    .      INDEL;DP=8;VDB=0.0308;AF1=1;AC1=2;DP4=0,0,0,8;MQ=42;FQ=-58.5    GT:PL:GQ        1/1:186,24,0:45

scaffold_1      4644    .      G      A      195    .      DP=21;VDB=0.0198;AF1=1;AC1=2;DP4=0,0,10,10;MQ=42;FQ=-87 GT:PL:GQ        1/1:228,60,0:99

scaffold_1      4827    .      NACAAAGA        NA      4.42    .      INDEL;DP=1;AF1=1;AC1=2;DP4=0,0,1,0;MQ=40;FQ=-37.5      GT:PL:GQ        0/1:40,3,0:3

scaffold_1      4854    .      A      G      48      .      DP=6;VDB=0.0085;AF1=1;AC1=2;DP4=0,0,2,1;MQ=41;FQ=-36    GT:PL:GQ        1/1:80,9,0:16

scaffold_1      5120    .      A      G      85      .      DP=8;VDB=0.0355;AF1=1;AC1=2;DP4=0,0,5,3;MQ=42;FQ=-51    GT:PL:GQ        1/1:118,24,0:45

第8列中顯示了對variants的信息描述，比較重要，其中的 Tag 的描述如下：

Tag Format Description

AF1 double Max-likelihood estimate of the site allele frequency (AF) of the first ALT allele

DP int Raw read depth (without quality filtering)

DP4 int[4] # high-quality reference forward bases, ref reverse, alternate for and alt rev bases

FQ int Consensus quality. Positive: sample genotypes different; negative: otherwise

MQ int Root-Mean-Square mapping quality of covering reads

PC2 int[2] Phred probability of AF in group1 samples being larger (,smaller) than in group2

PCHI2 double Posterior weighted chi^2 P-value between group1 and group2 samples

PV4 double[4] P-value for strand bias, baseQ bias, mapQ bias and tail distance bias

QCHI2 int Phred-scaled PCHI2

RP int # permutations yielding a smaller PCHI2

CLR int Phred log ratio of genotype likelihoods with and without the trio/pair constraint

UGT string Most probable genotype configuration without the trio constraint

CGT string Most probable configuration with the trio constraint

使用bcftools得到variant calling結果後。需要對結果再次進行過濾。主要依據比對結果中第8列信息。其中的 DP4 一行尤為重要，提供了4個數據：1 比對結果和正鏈一致的reads數、2 比對結果和負鏈一致的reads數、3 比對結果在正鏈的variant上的reads數、4 比對結果在負鏈的variant上的reads數。可以設定 （value3 + value4）大於某一閾值，才算是variant。比如：

$ perl -ne 'print $_ if /DP4=(\d+),(\d+),(\d+),(\d+)/ && ($3+$4)>=10 && ($3+$4)/($1+$2+$3+$4)>=0.8' snp_indel.vcf > snp_indel.final.vcf

『叄』 我用到的Samtools介紹

記錄一下我用到的samtools的用法。

samtools的說明文檔： http://samtools.sourceforge.net/samtools.shtml

bam文件優點：bam文件為二進制文件，佔用的磁碟空間比sam文本文件小；利用bam二進制文件的運算速度快。

首先需要意識到的是samtools是一個非常強大的工具，想要熟練的使用它，還需要不斷的摸索。

samtools的用法

（1）View

samtools view -bS abc.sam > abc.bam    #將sam文件轉換為bam文件

 參數：

-b bam 輸出bam

-S sam 輸入sam

-@ 線程

在比對完成的sam文件中，包含著mapped reads 和unmapped reads

$ samtools view -bF 4  abc.bam > abc.F.bam       #提取沒有比對到參考序列上的比對結果，步包含標簽

$ samtools view -bF 12 abc.bam > abc.F12.bam   #提取paired reads中兩條reads都比對到參考序列上的比對結果，只需要把兩個4+8的值12作為過濾參數即可

$ samtools view -bf 4 abc.bam > abc.f.bam    #提取沒有比對到參考序列上的比對結果，包含標簽

$ samtools view abc.bam scaffold1 > scaffold1.sam     #提取bam文件中比對到caffold1上的比對結果，並保存到sam文件格式

$ samtools view abc.bam scaffold1:30000-100000 $gt; scaffold1_30k-100k.sam    #提取scaffold1上能比對到30k到100k區域的比對結果

$ samtools view -T genome.fasta -h scaffold1.sam > scaffold1.h.sam    #根據fasta文件，將 header 加入到 sam 或 bam 文件中

samtools的view不就可以進行格式轉換，還可以進行數據的提取

例：提取1號染色體上1234~123456區域的以對read

samtools view SRR3589957_sorted.bam chr1:1234-123456| head

 samtools view SRR3589957_sorted.bam chr1:1234-123456 > sub.bam 

使FLAG更具可讀性

samtools view -X sample.sorted.bam | head -n 5

計算總的比對數量

samtools view sample.sorted.bam | wc -l

顯示標題，-H選項

samtools view -H sample.sorted.bam

將bam文件轉換為sam文件

samtools view -h abc.bam > abc.sam

（2）Sort

samtools sort對bam文件進行排序，不能對sam文件進行排序。

以leftmost coordinates的方式對比對結果進行排序，或者使用-n參數以read名稱進行排序。將會添加適當的@HD-SO排序順序標頭標簽或者如果有必要的話，將會更新現存的一個排序順序標頭標簽。sort命令的輸出默認是標准輸出寫入，或者使用-o參數時，指定bam文件輸出名。sort命令還會在內存不足時創建臨時文件tmpprefix.%d.bam。

也就是說：samtools的排序方式有兩種（常用）

默認方式，按照染色體的位置進行排序

samtools sort test.bam default

參數-n則是根據read名進行排序。

samtools sort -n test.bam sort_left

usage: samtools sort [-l level] [-m maxMem] [-o out.bam] [-O format] [-n] [-T tmpprefix] [-@ threads] [in.sam|in.bam|in.cram]

例如：samtools sort abc.bam abc.sort

samtools sort -O bam -@ 2 SRR1909070.bam -o SRR1909070.sorted.bam

RNA-seq 的數據比對結果 BAM 文件使用 samtools 進行 sort 之後文件壓縮比例變化會比DNA-seq 更甚。另外，samtools 對 BAM 文件進行排序之後那些沒有比對上的 reads 會被放在文件的末尾。

 參數：

-l INT 設置輸出文件壓縮等級。0-9，0是不壓縮，9是壓縮等級最高。不設置此參數時，使用默認壓縮等級；

-m INT 設置每個線程運行時的內存大小，可以使用K，M和G表示內存大小。

-n 設定排序方式按short reads的ID排序。默認下是按序列在fasta文件中的順序（即header）和序列從左往右的位點排序。

-o FILE 設置最終排序後的輸出文件名；

-O FORMAT 設置最終輸出的文件格式，可以是bam，sam或者cram，默認為bam；

-T PREFIX 設置臨時文件的前綴；

-@ INT 設置排序和壓縮是的線程數量，默認是單線程。

（3）index

samtools index 建立索引，在建立索引之前應該先對bam文件進行排序。必須對bam文件進行 默認情況下的排序後 ，才能進行index。否則會報錯。

建立索引後將產生後綴為.的文件，用於快速的隨機處理。很多情況下需要有文件的存在，特別是顯示序列比對情況下。比如samtool的tview命令就需要；gbrowse2顯示reads的比對圖形的時候也需要。

samtools index abc.sort.bam

如果想要建立索引的，具體可以看看比對的內部的演算法，鏈接具體是怎麼建立索引的

建立索引的目的應該是為了提高比對的效率

以下兩種命令結果一樣

$ samtools index abc.sort.bam

$ samtools index abc.sort.bam abc.sort.bam.

（4）flagstat

samtools flagstat  給出BAM文件的比對結果

samtools flagstat [options] <in.bam>

-@ 線程

-O FORMAT 設置最終輸出的文件格式，可以是txt，json或者tsv，默認為json，tsv；

samtools flagstat輸出結果解釋:

11945742 + 0 in total (QC-passed reads + QC-failed reads)

#總共的reads數

0 + 0 plicates

7536364 + 0 mapped (63.09%:-nan%)

#總體上reads的匹配率

11945742 + 0 paired in sequencing

#有多少reads是屬於paired reads

5972871 + 0 read1

#reads1中的reads數

5972871 + 0 read2

#reads2中的reads數

6412042 + 0 properly paired (53.68%:-nan%)

#完美匹配的reads數：比對到同一條參考序列，並且兩條reads之間的距離符合設置的閾值

6899708 + 0 with itself and mate mapped

#paired reads中兩條都比對到參考序列上的reads數

636656 + 0 singletons (5.33%:-nan%)

#單獨一條匹配到參考序列上的reads數，和上一個相加，則是總的匹配上的reads數。

469868 + 0 with mate mapped to a different chr

#paired reads中兩條分別比對到兩條不同的參考序列的reads數

243047 + 0 with mate mapped to a different chr (mapQ>=5)

#paired reads中兩條分別比對到兩條不同的參考序列的reads數,並且其中比對質量>=5的reads的數量

（5）depth

得到每個鹼基位點的測序深度,並輸出到標准輸出。

usage: samtools depth [options] in.bam [in.bam ...]

注意 ：做depth之前必須做samtools index；

示例：

samtools depth in.bam  >  out.depth.txt

注意： in.bam 必須經過了排序。

（6）samtools rmp

NGS上機測序前需要進行PCR一步，使一個模板擴增出一簇，從而在上機測序的時候表現出為1個點，即一個reads。若一個模板擴增出了多簇，結果得到了多個reads，這些reads的坐標(coordinates)是相近的。在進行了reads比對後需要將這些由PCRplicates獲得的reads去掉，並只保留最高比對質量的read。使用rmp命令即可完成.

Usage:

samtools rmp[-sS]

-s對single-end reads。默認情況下，只對paired-endreads

-S將Paired-endreads作為single-endreads處理。

$samtools rmp input.sorted.bam output.bam

（7）mpileup

samtools還有個非常重要的命令mpileup，以前為pileup。該命令用於生成bcf文件，再使用bcftools進行SNP和Indel的分析。bcftools是samtool中附帶的軟體，在samtools的安裝文件夾中可以找到。

最常用的參數有2個：

-f來輸入有索引文件的fasta參考序列；

-g輸出到bcf格式。用法和最簡單的例子如下

Usage:samtoolsmpileup[-EBug][-CcapQcoef][-rreg][-fin.fa][-llist][-McapMapQ][-QminBaseQ][-qminMapQ]in.bam[in2.bam[...]]

$samtoolsmpileup-fgenome.fastaabc.bam>abc.txt

$samtoolsmpileup-gSDfgenome.fastaabc.bam>abc.bcf

$samtoolsmpileup-guSDfgenome.fastaabc.bam|\bcftoolsview-cvNg->abc.vcf

mpileup不使用-u或-g參數時，則不生成二進制的bcf文件，而生成一個文本文件(輸出到標准輸出)。該文本文件統計了參考序列中每個鹼基位點的比對情況；該文件每一行代表了參考序列中某一個鹼基位點的比對結果。比如：

（8）faidx

對fasta文件建立索引，比如基因組的文件，生成的索引文件以.fai後綴結尾。該命令也能依據索引文件快速提取fasta文件中的某一條（子）序列

Usage: samtools faidx <in.bam> [ [...]]

對基因組文件建立索引

$ samtools faidx genome.fasta

生成了索引文件genome.fasta.fai,是一個文本文件，分成了5列。

第一列是子序列的名稱；

第二列是子序列的長度；

第三列是序列所在的位置，因為該數字從上往下逐漸變大，最後的數字是genome.fasta文件的大小；

第4和5列不知是啥意思。於是通過此文件，可以定

位子序列在fasta文件在磁碟上的存放位置，直接快速調出子序列。

由於有索引文件，可以使用以下命令很快從基因組中提取到fasta格式的子序列

$ samtools faidx genome.fasta scffold_10 > scaffold_10.fasta

拓展：bcftools軟體

bcftools和samtools類似，用於處理vcf(variant call format)文件和bcf(binary call format)文件。前者為文本文件，後者為其二進制文件。

bcftools使用簡單，最主要的命令是view命令，其次還有index和cat等命令。index和cat命令和samtools中類似。此處主講使用view命令來進行SNP和Indel calling。該命令的使用方法和例子為：

$ bcftools view -cvNg abc.bcf > snp_indel.vcf

生成的結果文件為vcf格式，有10列，分別是：1 參考序列名；2 varianti所在的left-most位置；3 variant的ID（默認未設置，用』.'表示)；4 參考序列的allele；5 variant的allele(有多個alleles，則用』,'分隔);6 variant/reference QUALity;7 FILTers applied;8 variant的信息，使用分號隔開；9 FORMAT of the genotype fields, separated by colon (optional)； 10 SAMPLE genotypes and per-sample information (optional)。

參考鏈接：

原文鏈接：https://blog.csdn.net/u013553061/article/details/53179945

https://www.cnblogs.com/emanlee/p/4316581.html

http://events.jianshu.io/p/794d82bccf6c

http://blog.sina.com.cn/s/blog_13de3725c0102v7rd.html

https://www.cnblogs.com/shuaihe/articles/6802246.html

『肆』 unix中有沒有view命令

vi是大多數UNIX系統都支持的全屏文本編輯器。它是由行編輯器ex發展而來的。它也兩個版本：view編輯器和vedit編輯器。其中view編輯器對vi設了只讀標志，而vedit編輯器對vi做了幾個標志設置，同時也簡化了vi的使用。 是有的。

『伍』 CAD中MVIEW命令有什麼作用

MVIEW命令,在圖紙空間應用，生成新的視口。

命令選項如下：

命令: mview

指定視口的角點或 [開(ON)/關(OFF)/布滿(F)/著色列印(S)/鎖定(L)/對象(O)/多邊形(P)/恢復(R)/圖層(LA)/2/3/4] <布滿>:

『陸』 linux打了view命令後怎麼退出

1、打開了scrcpy，那麼點擊投屏上的X。

『柒』 samtools view 使用小結

samtools是常用的對sam/bam文件操作的工具，其中samtools view命令可以實現查看序列、sam-bam文件轉換、過濾序列等功能。下面用實際的例子簡單介紹個人使用samtools view過程中的一些經驗。

如果只是查看sam文件的序列比對結果的前幾行，可以用該命令簡單的查看.

默認情況，samtools view輸出序列到屏幕，可以重導向到別的文件。

-b ：聲明輸出為bam格式的文件。
-h ：保留sam文件的header（如果有的話），header信息常包括比對的參考基因組的染色體信息和比對的命令
-@ ：指明使用的線程數

以下簡單介紹samtools view 過濾序列的參數

-q 參數只輸出MAPQ（比對質量）大於等於該值的序列，上述命令過濾了MAPQ小於30的序列

另外，通過 -f 和 -F 參數，我們可以根據FLAG的值過濾序列。兩者的區別在於：
-f ：保留該flag值的序列（相當於 grep ）
-F ：保留除了該flag值以外的所有序列（相當於 grep -v ）

對於單端測序的比對結果

因此，假設我們需要取比對上的reads，可以使用 -F 4

或者取出比對不上的reads（前提是比對軟體也輸出了比對不上的reads）

對於雙端測序的比對結果

這里提供一個小工具可以快速查詢flag值所對應的含義， https://broadinstitute.github.io/picard/explain-flags.html

在左下側的框中勾選會給出相應的flag值
在上方搜索欄中輸入數值會在右側給出flag值對應的含義。

如果bam文件已經使用 samtools index 建好index的話，可以輸出特定染色體坐標內的reads

如果想取出多個染色體區域的reads的話，就不再建議使用上述的方法了，可以使用 bedtools 之類的工具根據bed文件進行提取。對samtools view命令的簡單介紹就到此結束，以後使用有心得再作更新。

完。