view命令

‘壹’ MAtlab中view函数具体怎么用

MATLAB提供了设置视点的函数view。

‘贰’ samtools使用大全

samtools是一个用于操作sam和bam文件（通常是短序列比对工具如bwa,bowtie2,hisat2,tophat2等等产生的，具体格式可以在消息框输入“SAM”查看）的工具合集，包含有许多命令。以下是常用命令的介绍。

1.View

view命令的主要功能是：将sam文件与bam文件互换；然后对bam文件进行各种操作，比如数据的排序(sort)和提取(这些操作 是对bam文件进行的，因而当输入为sam文件的时候，不能进行该操作)；最后将排序或提取得到的数据输出为bam或sam（默认的）格式。

bam文件优点：bam文件为二进制文件，占用的磁盘空间比sam文本文件小；利用bam二进制文件的运算速度快。

view命令中，对sam文件头部（序列ID）的输入(-t或-T）和输出(-h)是单独的一些参数来控制的。

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

默认情况下不加 region，则是输出所有的 region.

options:

-b output BAM

  默认下输出是 SAM 格式文件，该参数设置输出 BAM 格式

-h print header for the SAM output

  默认下输出的 sam 格式文件不带 header，该参数设定输出sam文件时带 header 信息

-H print header only (no alignments)

  仅仅输出文件的头

-S input is SAM

  默认下输入是 BAM 文件，若是输入是 SAM 文件，则最好加该参数，否则有时候会报错。

-u uncompressed BAM output (force -b)

  该参数的使用需要有-b参数，能节约时间，但是需要更多磁盘空间。

-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.

  过滤功统计功能

-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]

  使用一个list文件来作为header的输入

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

  使用序列fasta文件作为header的输入

-o FILE  output file name [stdout]

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

  Skip alignments with bits present in INT [0]

  数字4代表该序列没有比对到参考序列上

  数字8代表该序列的mate序列没有比对到参考序列上

  过滤功能。如F12过滤只有双端map的

-q INT  minimum mapping quality [0]

    比对的最低质量值，一般认为20就为unique比对了，可以结合上述-bF参数使用使用提取特定的比对结果

例子：

将sam文件转换成bam文件

samtools view -bS abc.sam > abc.bam

BAM转换为SAM

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

提取比对到参考序列上的比对结果

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

提取paired reads中两条reads都比对到参考序列上的比对结果，只需要把两个4+8的值12作为过滤参数即可

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

提取没有比对到参考序列上的比对结果

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

提取bam文件中比对到caffold1上的比对结果，并保存到sam文件格式

samtools view abc.bam scaffold1 > scaffold1.sam

提取scaffold1上能比对到30k到100k区域的比对结果

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

根据fasta文件，将 header 加入到 sam 或 bam 文件中

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

2.Sort

sort对bam文件进行排序。一些软件需要sort的bam或者sam文件，如stringtie，所以必须要sort使用；求depth时，也必须要sort；

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

-m 内存参数默认下是 500,000,000 即500M（不支持K，M，G等缩写）。对于处理大数据时，如果内存够用，则设置大点的值，以节约时间。

-n 设定排序方式按short reads的ID排序。默认下是按序列在fasta文件中的顺序（即header）和序列从左往右的位点排序。

例子：

samtools sort accept.bam accept.sort最终产生accept.sort.bam

3.merge

将2个或2个以上的已经sort了的bam文件融合成一个bam文件。融合后的文件已经sort过了的。

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

必须对bam文件进行默认情况下的排序后，才能进行index。否则会报错。

建立索引后将产生后缀为.的文件，用于快速的随机处理。很多情况下需要有文件的存在，特别是显示序列比对情况下。比如samtool的tview命令就需要；gbrowse2显示reads的比对图形的时候也需要。IGV显示比对情况也需要。

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

例子：

以下两种命令结果一样

$ samtools index abc.sort.bam

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

5.faidx

对fasta文件建立索引,生成的索引文件以.fai后缀结尾。该命令也能依据索引文件快速提取fasta文件中的某一条（子）序列

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

对基因组文件建立索引，方便提取序列。

例子：$ samtools faidx genome.fasta

由于有索引文件，可以使用以下命令很快从基因组中提取到fasta格式的子序列

$ samtools faidx genome.fasta scffold_10 > scaffold_10.fasta

6.tview

tview能直观的显示出reads比对基因组的情况，和基因组浏览器有点类似。

需要事先利用利用上面讲的sort和建index命令执行完后，用下述命令。

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

出参考基因组的时候，会在第一排显示参考基因组的序列，否则，第一排全用N表示。

按下 g ，则提示输入要到达基因组的某一个位点。例子“scaffold_10:1000"表示到达第

10号scaffold的第1000个碱基位点处。

使用H(左）J（上）K（下）L（右）移动显示界面。大写字母移动快，小写字母移动慢。

使用空格建向左快速移动（和 L 类似），使用Backspace键向左快速移动（和 H 类似）。

Ctrl+H 向左移动1kb碱基距离； Ctrl+L 向右移动1kb碱基距离

可以用颜色标注比对质量，碱基质量，核苷酸等。30～40的碱基质量或比对质量使用白色表示；

20～30黄色；10～20绿色；0～10蓝色。

使用点号'.'切换显示碱基和点号；使用r切换显示read name等

还有很多其它的使用说明，具体按 ？ 键来查看。

7.flagstat

给出BAM文件的比对结果

Usage: samtools flagstat <in.bam>

$ samtools flagstat example.bam

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

#总共的reads数

0 + 0 plicates

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

#总体上reads的匹配率

11945742 + 0 paired in sequencing

#有多少reads是属于paired reads

5972871 + 0 read1

#reads1中的reads数

5972871 + 0 read2

#reads2中的reads数

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

#完美匹配的reads数：比对到同一条参考序列，并且两条reads之间的距离符合设置的阈值

6899708 + 0 with itself and mate mapped

#paired reads中两条都比对到参考序列上的reads数

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

#单独一条匹配到参考序列上的reads数，和上一个相加，则是总的匹配上的reads数。

469868 + 0 with mate mapped to a different chr

#paired reads中两条分别比对到两条不同的参考序列的reads数

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

#同上一个，只是其中比对质量>=5的reads的数量

8.depth

得到每个碱基位点的测序深度,并输出到标准输出，所以要用大于号追加到一个文件。

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

-r 后面跟染色体号（region）

-q ：计算深度时要求测序碱基质量最低质量值

-Q ：计算深度时要求比对的最低质量值

注意：做depth之前必须做samtools index；

例子

samtools depth accept.bam >depth

9.其他命令

reheader：替换bam文件的头

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

idxstats ：统计一个表格，4列，分别为”序列名，序列长度，比对上的reads数，unmapped reads number。第4列应该是paired reads中有一端能匹配到该scaffold上，而另外一端不匹配到任何scaffolds上的reads数。

$ samtools idxstats <aln.bam>

rmp：将由PCR plicates获得的reads去掉，并只保留最高比对质量的read。

Usage:  samtools rmp [-sS] 

-s 对single-end reads。默认情况下，只对paired-end reads

-S 将Paired-end reads作为single-end reads处理。

10. 将bam文件转换为fastq文件

有时候，我们需要提取出比对到一段参考序列的reads，进行小范围的分析，以利于debug等。这时需要将bam或sam文件转换为fastq格式。

该网站提供了一个bam转换为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还有个非常重要的命令mpileup，以前为pileup。该命令用于生成bcf文件，再使用bcftools进行SNP和Indel的分析。bcftools是samtool中附带的软件，在samtools的安装文件夹中可以找到。

最常用的参数有2：

-f 来输入有索引文件的fasta参考序列； -g 输出到bcf格式。用法和最简单的例子如下

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参数时，则不生成二进制的bcf文件，而生成一个文本文件(输出到标准输出)。该文本文件统计了参考序列中每个碱基位点的比对情况；该文件每一行代表了参考序列中某一个碱基位点的比对结果。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生成的结果包含6行：参考序列名；位置；参考碱基；比对上的reads数；比对情况；比对上的碱基的质量。其中第5列比较复杂,解释如下：

1 ‘.’代表与参考序列正链匹配。

2 ‘,’代表与参考序列负链匹配。

3 ‘ATCGN’代表在正链上的不匹配。

4 ‘atcgn’代表在负链上的不匹配。

5 ‘*’代表模糊碱基

6 ‘^’代表匹配的碱基是一个read的开始；’^'后面紧跟的ascii码减去33代表比对质量；这两个符号修饰的是后面的碱基，其后紧跟的碱基(.,ATCGatcgNn)代表该read的第一个碱基。

7 ‘$’代表一个read的结束，该符号修饰的是其前面的碱基。

8 正则式’\+[0-9]+[ACGTNacgtn]+’代表在该位点后插入的碱基；比如上例中在scaffold_1的2847后插入了9个长度的碱基acggtgaag。表明此处极可能是indel。

9 正则式’-[0-9]+[ACGTNacgtn]+’代表在该位点后缺失的碱基；

12. 使用bcftools

bcftools和samtools类似，用于处理vcf(variant call format)文件和bcf(binary call format)文件。前者为文本文件，后者为其二进制文件。

bcftools使用简单，最主要的命令是view命令，其次还有index和cat等命令。index和cat命令和samtools中类似。此处主讲使用view命令来进行SNP和Indel calling。该命令的使用方法和例子为：

$ 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

生成的结果文件为vcf格式，有10列，分别是：1 参考序列名；2 varianti所在的left-most位置；3 variant的ID（默认未设置，用’.'表示)；4 参考序列的allele；5 variant的allele(有多个alleles，则用’,'分隔);6 variant/reference QUALity;7 FILTers applied;8 variant的信息，使用分号隔开；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列中显示了对variants的信息描述，比较重要，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结果后。需要对结果再次进行过滤。主要依据比对结果中第8列信息。其中的 DP4 一行尤为重要，提供了4个数据：1 比对结果和正链一致的reads数、2 比对结果和负链一致的reads数、3 比对结果在正链的variant上的reads数、4 比对结果在负链的variant上的reads数。可以设定 （value3 + value4）大于某一阈值，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

‘叁’ 我用到的Samtools介绍

记录一下我用到的samtools的用法。

samtools的说明文档： http://samtools.sourceforge.net/samtools.shtml

bam文件优点：bam文件为二进制文件，占用的磁盘空间比sam文本文件小；利用bam二进制文件的运算速度快。

首先需要意识到的是samtools是一个非常强大的工具，想要熟练的使用它，还需要不断的摸索。

samtools的用法

（1）View

samtools view -bS abc.sam > abc.bam    #将sam文件转换为bam文件

 参数：

-b bam 输出bam

-S sam 输入sam

-@ 线程

在比对完成的sam文件中，包含着mapped reads 和unmapped reads

$ samtools view -bF 4  abc.bam > abc.F.bam       #提取没有比对到参考序列上的比对结果，步包含标签

$ samtools view -bF 12 abc.bam > abc.F12.bam   #提取paired reads中两条reads都比对到参考序列上的比对结果，只需要把两个4+8的值12作为过滤参数即可

$ samtools view -bf 4 abc.bam > abc.f.bam    #提取没有比对到参考序列上的比对结果，包含标签

$ samtools view abc.bam scaffold1 > scaffold1.sam     #提取bam文件中比对到caffold1上的比对结果，并保存到sam文件格式

$ samtools view abc.bam scaffold1:30000-100000 $gt; scaffold1_30k-100k.sam    #提取scaffold1上能比对到30k到100k区域的比对结果

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

samtools的view不就可以进行格式转换，还可以进行数据的提取

例：提取1号染色体上1234~123456区域的以对read

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

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

使FLAG更具可读性

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

计算总的比对数量

samtools view sample.sorted.bam | wc -l

显示标题，-H选项

samtools view -H sample.sorted.bam

将bam文件转换为sam文件

samtools view -h abc.bam > abc.sam

（2）Sort

samtools sort对bam文件进行排序，不能对sam文件进行排序。

以leftmost coordinates的方式对比对结果进行排序，或者使用-n参数以read名称进行排序。将会添加适当的@HD-SO排序顺序标头标签或者如果有必要的话，将会更新现存的一个排序顺序标头标签。sort命令的输出默认是标准输出写入，或者使用-o参数时，指定bam文件输出名。sort命令还会在内存不足时创建临时文件tmpprefix.%d.bam。

也就是说：samtools的排序方式有两种（常用）

默认方式，按照染色体的位置进行排序

samtools sort test.bam default

参数-n则是根据read名进行排序。

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 的数据比对结果 BAM 文件使用 samtools 进行 sort 之后文件压缩比例变化会比DNA-seq 更甚。另外，samtools 对 BAM 文件进行排序之后那些没有比对上的 reads 会被放在文件的末尾。

 参数：

-l INT 设置输出文件压缩等级。0-9，0是不压缩，9是压缩等级最高。不设置此参数时，使用默认压缩等级；

-m INT 设置每个线程运行时的内存大小，可以使用K，M和G表示内存大小。

-n 设定排序方式按short reads的ID排序。默认下是按序列在fasta文件中的顺序（即header）和序列从左往右的位点排序。

-o FILE 设置最终排序后的输出文件名；

-O FORMAT 设置最终输出的文件格式，可以是bam，sam或者cram，默认为bam；

-T PREFIX 设置临时文件的前缀；

-@ INT 设置排序和压缩是的线程数量，默认是单线程。

（3）index

samtools index 建立索引，在建立索引之前应该先对bam文件进行排序。必须对bam文件进行 默认情况下的排序后 ，才能进行index。否则会报错。

建立索引后将产生后缀为.的文件，用于快速的随机处理。很多情况下需要有文件的存在，特别是显示序列比对情况下。比如samtool的tview命令就需要；gbrowse2显示reads的比对图形的时候也需要。

samtools index abc.sort.bam

如果想要建立索引的，具体可以看看比对的内部的算法，链接具体是怎么建立索引的

建立索引的目的应该是为了提高比对的效率

以下两种命令结果一样

$ samtools index abc.sort.bam

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

（4）flagstat

samtools flagstat  给出BAM文件的比对结果

samtools flagstat [options] <in.bam>

-@ 线程

-O FORMAT 设置最终输出的文件格式，可以是txt，json或者tsv，默认为json，tsv；

samtools flagstat输出结果解释:

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

#总共的reads数

0 + 0 plicates

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

#总体上reads的匹配率

11945742 + 0 paired in sequencing

#有多少reads是属于paired reads

5972871 + 0 read1

#reads1中的reads数

5972871 + 0 read2

#reads2中的reads数

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

#完美匹配的reads数：比对到同一条参考序列，并且两条reads之间的距离符合设置的阈值

6899708 + 0 with itself and mate mapped

#paired reads中两条都比对到参考序列上的reads数

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

#单独一条匹配到参考序列上的reads数，和上一个相加，则是总的匹配上的reads数。

469868 + 0 with mate mapped to a different chr

#paired reads中两条分别比对到两条不同的参考序列的reads数

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

#paired reads中两条分别比对到两条不同的参考序列的reads数,并且其中比对质量>=5的reads的数量

（5）depth

得到每个碱基位点的测序深度,并输出到标准输出。

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

注意 ：做depth之前必须做samtools index；

示例：

samtools depth in.bam  >  out.depth.txt

注意： in.bam 必须经过了排序。

（6）samtools rmp

NGS上机测序前需要进行PCR一步，使一个模板扩增出一簇，从而在上机测序的时候表现出为1个点，即一个reads。若一个模板扩增出了多簇，结果得到了多个reads，这些reads的坐标(coordinates)是相近的。在进行了reads比对后需要将这些由PCRplicates获得的reads去掉，并只保留最高比对质量的read。使用rmp命令即可完成.

Usage:

samtools rmp[-sS]

-s对single-end reads。默认情况下，只对paired-endreads

-S将Paired-endreads作为single-endreads处理。

$samtools rmp input.sorted.bam output.bam

（7）mpileup

samtools还有个非常重要的命令mpileup，以前为pileup。该命令用于生成bcf文件，再使用bcftools进行SNP和Indel的分析。bcftools是samtool中附带的软件，在samtools的安装文件夹中可以找到。

最常用的参数有2个：

-f来输入有索引文件的fasta参考序列；

-g输出到bcf格式。用法和最简单的例子如下

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参数时，则不生成二进制的bcf文件，而生成一个文本文件(输出到标准输出)。该文本文件统计了参考序列中每个碱基位点的比对情况；该文件每一行代表了参考序列中某一个碱基位点的比对结果。比如：

（8）faidx

对fasta文件建立索引，比如基因组的文件，生成的索引文件以.fai后缀结尾。该命令也能依据索引文件快速提取fasta文件中的某一条（子）序列

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

对基因组文件建立索引

$ samtools faidx genome.fasta

生成了索引文件genome.fasta.fai,是一个文本文件，分成了5列。

第一列是子序列的名称；

第二列是子序列的长度；

第三列是序列所在的位置，因为该数字从上往下逐渐变大，最后的数字是genome.fasta文件的大小；

第4和5列不知是啥意思。于是通过此文件，可以定

位子序列在fasta文件在磁盘上的存放位置，直接快速调出子序列。

由于有索引文件，可以使用以下命令很快从基因组中提取到fasta格式的子序列

$ samtools faidx genome.fasta scffold_10 > scaffold_10.fasta

拓展：bcftools软件

bcftools和samtools类似，用于处理vcf(variant call format)文件和bcf(binary call format)文件。前者为文本文件，后者为其二进制文件。

bcftools使用简单，最主要的命令是view命令，其次还有index和cat等命令。index和cat命令和samtools中类似。此处主讲使用view命令来进行SNP和Indel calling。该命令的使用方法和例子为：

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

生成的结果文件为vcf格式，有10列，分别是：1 参考序列名；2 varianti所在的left-most位置；3 variant的ID（默认未设置，用’.'表示)；4 参考序列的allele；5 variant的allele(有多个alleles，则用’,'分隔);6 variant/reference QUALity;7 FILTers applied;8 variant的信息，使用分号隔开；9 FORMAT of the genotype fields, separated by colon (optional)； 10 SAMPLE genotypes and per-sample information (optional)。

参考链接：

原文链接：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中有没有view命令

vi是大多数UNIX系统都支持的全屏文本编辑器。它是由行编辑器ex发展而来的。它也两个版本：view编辑器和vedit编辑器。其中view编辑器对vi设了只读标志，而vedit编辑器对vi做了几个标志设置，同时也简化了vi的使用。 是有的。

‘伍’ CAD中MVIEW命令有什么作用

MVIEW命令,在图纸空间应用，生成新的视口。

命令选项如下：

命令: mview

指定视口的角点或 [开(ON)/关(OFF)/布满(F)/着色打印(S)/锁定(L)/对象(O)/多边形(P)/恢复(R)/图层(LA)/2/3/4] <布满>:

‘陆’ linux打了view命令后怎么退出

1、打开了scrcpy，那么点击投屏上的X。

‘柒’ samtools view 使用小结

samtools是常用的对sam/bam文件操作的工具，其中samtools view命令可以实现查看序列、sam-bam文件转换、过滤序列等功能。下面用实际的例子简单介绍个人使用samtools view过程中的一些经验。

如果只是查看sam文件的序列比对结果的前几行，可以用该命令简单的查看.

默认情况，samtools view输出序列到屏幕，可以重导向到别的文件。

-b ：声明输出为bam格式的文件。
-h ：保留sam文件的header（如果有的话），header信息常包括比对的参考基因组的染色体信息和比对的命令
-@ ：指明使用的线程数

以下简单介绍samtools view 过滤序列的参数

-q 参数只输出MAPQ（比对质量）大于等于该值的序列，上述命令过滤了MAPQ小于30的序列

另外，通过 -f 和 -F 参数，我们可以根据FLAG的值过滤序列。两者的区别在于：
-f ：保留该flag值的序列（相当于 grep ）
-F ：保留除了该flag值以外的所有序列（相当于 grep -v ）

对于单端测序的比对结果

因此，假设我们需要取比对上的reads，可以使用 -F 4

或者取出比对不上的reads（前提是比对软件也输出了比对不上的reads）

对于双端测序的比对结果

这里提供一个小工具可以快速查询flag值所对应的含义， https://broadinstitute.github.io/picard/explain-flags.html

在左下侧的框中勾选会给出相应的flag值
在上方搜索栏中输入数值会在右侧给出flag值对应的含义。

如果bam文件已经使用 samtools index 建好index的话，可以输出特定染色体坐标内的reads

如果想取出多个染色体区域的reads的话，就不再建议使用上述的方法了，可以使用 bedtools 之类的工具根据bed文件进行提取。对samtools view命令的简单介绍就到此结束，以后使用有心得再作更新。

完。