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vcf格式示例

##fileformat=VCFv4.1

##FILTER=<ID=LowQual,Description=”Low quality”>

##FORMAT=<ID=AD,Number=.,Type=Integer,Description=”Allelic depths for the ref and alt alleles in the order listed”>

##FORMAT=<ID=DP,Number=1,Type=Integer,Description=”Approximate read depth (reads with MQ=255 or with bad mates are filtered)”>

##FORMAT=<ID=GQ,Number=1,Type=Integer,Description=”Genotype Quality”>

##FORMAT=<ID=GT,Number=1,Type=String,Description=”Genotype”>

##FORMAT=<ID=PL,Number=G,Type=Integer,Description=”Normalized, Phred-scaled likelihoods for genotypes as defined in the VCF specification”>

##INFO=<ID=AC,Number=A,Type=Integer,Description=”Allele count in genotypes, for each ALT allele, in the same order as listed”>

##INFO=<ID=AF,Number=A,Type=Float,Description=”Allele Frequency, for each ALT allele, in the same order as listed”>

##INFO=<ID=AN,Number=1,Type=Integer,Description=”Total number of alleles in called genotypes”>

##INFO=<ID=BaseQRankSum,Number=1,Type=Float,Description=”Z-score from Wilcoxon rank sum test of Alt Vs. Ref base qualities”>

##INFO=<ID=DP,Number=1,Type=Integer,Description=”Approximate read depth; some reads may have been filtered”>

##INFO=<ID=DS,Number=0,Type=Flag,Description=”Were any of the samples downsampled?”>

##INFO=<ID=Dels,Number=1,Type=Float,Description=”Fraction of Reads Containing Spanning Deletions”>

##INFO=<ID=FS,Number=1,Type=Float,Description=”Phred-scaled p-value using Fisher’s exact test to detect strand bias”>

##INFO=<ID=HaplotypeScore,Number=1,Type=Float,Description=”Consistency of the site with at most two segregating haplotypes”>

##INFO=<ID=InbreedingCoeff,Number=1,Type=Float,Description=”Inbreeding coefficient as estimated from the genotype likelihoods per-sample when compared against the Hardy-Weinberg expectation”>

##INFO=<ID=MLEAC,Number=A,Type=Integer,Description=”Maximum likelihood expectation (MLE) for the allele counts (not necessarily the same as the AC), for each ALT allele, in the same order as listed”>

##INFO=<ID=MLEAF,Number=A,Type=Float,Description=”Maximum likelihood expectation (MLE) for the allele frequency (not necessarily the same as the AF), for each ALT allele, in the same order as listed”>

##INFO=<ID=MQ,Number=1,Type=Float,Description=”RMS Mapping Quality”>

##INFO=<ID=MQ0,Number=1,Type=Integer,Description=”Total Mapping Quality Zero Reads”>

##INFO=<ID=MQRankSum,Number=1,Type=Float,Description=”Z-score From Wilcoxon rank sum test of Alt vs. Ref read mapping qualities”>

##INFO=<ID=QD,Number=1,Type=Float,Description=”Variant Confidence/Quality by Depth”>

##INFO=<ID=RPA,Number=.,Type=Integer,Description=”Number of times tandem repeat unit is repeated, for each allele (including reference)”>

##INFO=<ID=RU,Number=1,Type=String,Description=”Tandem repeat unit (bases)”>

##INFO=<ID=ReadPosRankSum,Number=1,Type=Float,Description=”Z-score from Wilcoxon rank sum test of Alt vs. Ref read position bias”>

##INFO=<ID=SOR,Number=1,Type=Float,Description=”Symmetric Odds Ratio of 2x2 contingency table to detect strand bias”>

##INFO=<ID=STR,Number=0,Type=Flag,Description=”Variant is a short tandem repeat”>

#CHROM POS ID REF ALT QUAL FILTER INFO FORMAT NA00001 NA00002 NA00003

vcf字段详解

CHROM： 表示变异位点是在哪个contig 里call出来的，如果是人类全基因组的话那就是chr1…chr22，chrX,Y,M。

POS： 变异位点相对于参考基因组所在的位置，如果是indel，就是第一个碱基所在的位置。

ID： 如果call出来的SNP存在于dbSNP数据库里，就会显示相应的dbSNP里的rs编号。

REF和REF： 在这个变异位点处，参考基因组中所对应的碱基和研究对象基因组中所对应的碱基。

QUAL： 可以理解为所call出来的变异位点的质量值。Q=-10lgP，Q表示质量值；P表示这个位点发生错误的概率。因此，如果想把错误率从控制在90%以上，P的阈值就是1/10，那lg（1/10）=-1，Q=（-10）*（-1）=10。同理，当Q=20时，错误率就控制在了0.01。

FILTER： 理想情况下，QUAL这个值应该是用所有的错误模型算出来的，这个值就可以代表正确的变异位点了，但是事实是做不到的。因此，还需要对原始变异位点做进一步的过滤。无论你用什么方法对变异位点进行过滤，过滤完了之后，在FILTER一栏都会留下过滤记录，如果是通过了过滤标准，那么这些通过标准的好的变异位点的FILTER一栏就会注释一个PASS，如果没有通过过滤，就会在FILTER这一栏提示除了PASS的其他信息。如果这一栏是一个“.”的话，就说明没有进行过任何过滤。

FORMAT标签详解

0 - reference call

1 - alternative call 1

2 - alternative call 2

AD: 对应两个以逗号隔开的值，这两个值分别表示覆盖到REF和ALT碱基的reads数，相当于支持REF和支持ALT的测序深度。

DP: 覆盖到这个位点的总的reads数量，相当于这个位点的深度（并不是多有的reads数量，而是大概一定质量值要求的reads数）。

PL: 对应3个以逗号隔开的值，这三个值分别表示该位点基因型是0/0，0/1，1/1的没经过先验的标准化Phred-scaled似然值（L）。如果转换成支持该基因型概率（P）的话，由于L=-10lgP，那么P=10^（-L/10），因此，当L值为0时，P=10^0=1。因此，这个值越小，支持概率就越大，也就是说是这个基因型的可能性越大。

GQ: 表示最可能的基因型的质量值。表示的意义同QUAL。

#CHROM  POS ID      REF ALT QUAL    FILTER  INFO    FORMAT  NA12878
chr1    873762  .       T   G   5231.78 PASS    AC=1;AF=0.50;AN=2;DP=315;Dels=0.00;HRun=2;HaplotypeScore=15.11;MQ=91.05;MQ0=15;QD=16.61;SB=-1533.02;VQSLOD=-1.5473 GT:AD:DP:GQ:PL   0/1:173,141:282:99:255,0,255
chr1    877664  rs3828047   A   G   3931.66 PASS    AC=2;AF=1.00;AN=2;DB;DP=105;Dels=0.00;HRun=1;HaplotypeScore=1.59;MQ=92.52;MQ0=4;QD=37.44;SB=-1152.13;VQSLOD= 0.1185 GT:AD:DP:GQ:PL  1/1:0,105:94:99:255,255,0
chr1    899282  rs28548431  C   T   71.77   PASS    AC=1;AF=0.50;AN=2;DB;DP=4;Dels=0.00;HRun=0;HaplotypeScore=0.00;MQ=99.00;MQ0=0;QD=17.94;SB=-46.55;VQSLOD=-1.9148 GT:AD:DP:GQ:PL  0/1:1,3:4:25.92:103,0,26
chr1    974165  rs9442391   T   C   29.84   LowQual AC=1;AF=0.50;AN=2;DB;DP=18;Dels=0.00;HRun=1;HaplotypeScore=0.16;MQ=95.26;MQ0=0;QD=1.66;SB=-0.98 GT:AD:DP:GQ:PL  0/1:14,4:14:60.91:61,0,255

我们就可以解释上面的例子：

chr1：873762 是一个新发现的T/G变异，并且有很高的可信度（qual=5231.78）。

chr1：877664 是一个已知的变异为A/G 的SNP位点，名字rs3828047，并且具有很高的可信度（qual=3931.66）。

chr1：899282 是一个已知的变异为C/T的SNP位点，名字rs28548431，但可信度较低（qual=71.77）。在这个位点，GT=0/1，也就是说这个位点的基因型是C/T；GQ=25.92，质量值并不算太高，可能是因为cover到这个位点的reads数太少，DP=4，也就是说只有4条reads支持这个地方的变异；AD=1,3，也就是说支持REF的read有一条，支持ALT的有3条；在PL里，这个位点基因型的不确定性就表现的更突出了，0/1的PL值为0，虽然支持0/1的概率很高；但是1/1的PL值只有26，也就是说还有10^(-2.6)=0.25%的可能性是1/1；但几乎不可能是0/0，因为支持0/0的概率只有10^(-10.3)=5*10^-11。

chr1：974165 是一个已知的变异为T/C的SNP位点，名字rs9442391，但是这个位点的质量值很低，被标 成了“LowQual”，在后续分析中可以被过滤掉。

VCF格式文件操作工具PyVCF

1.安装

$ pip install pyvcf

2.使用

a.作为python模块使用

>>> import vcf
>>> vcf_reader = vcf.Reader(open(‘vcf/test/example-4.0.vcf‘, ‘r‘))
>>> for record in vcf_reader:
...     print record
Record(CHROM=20, POS=14370, REF=G, ALT=[A])
Record(CHROM=20, POS=17330, REF=T, ALT=[A])
Record(CHROM=20, POS=1110696, REF=A, ALT=[G, T])
Record(CHROM=20, POS=1230237, REF=T, ALT=[None])
Record(CHROM=20, POS=1234567, REF=GTCT, ALT=[G, GTACT])

b.Shell命令行使用

pyvcf自带两个两个命令脚本vcf_filter.py和vcf_melt,前一个是过滤脚本，后面一个使vcf格式转换为tab分割字段的文件的脚本

$ vcf_melt < vcf/test/gatk.vcf
SAMPLE      AD      DP      GQ      GT      PL      FILTER  CHROM   POS     REF     ALT     ID      info.AC info.AF info.AN info.BaseQRankSum       info.DB info.DP info.DS info.Dels       info.FS info.HRun       info.HaplotypeScore     info.InbreedingCoeff    info.MQ info.MQ0        info.MQRankSum  info.QD info.ReadPosRankSum
BLANK       6,0     6       18.04   0/0     0,18,211        .       chr22   42522392        G       [A]     rs28371738      2       0.143   14      0.375   True    1506    True    0.0     0.0     0       123.5516                253.92  0       0.685   5.9     0.59
NA12878     138,107 250     99.0    0/1     1961,0,3049     .       chr22   42522392        G       [A]     rs28371738      2       0.143   14      0.375   True    1506    True    0.0     0.0     0       123.5516                253.92  0       0.685   5.9     0.59
NA12891     169,77  250     99.0    0/1     1038,0,3533     .       chr22   42522392        G       [A]     rs28371738      2       0.143   14      0.375   True    1506    True    0.0     0.0     0       123.5516                253.92  0       0.685   5.9     0.59
NA12892     249,0   250     99.0    0/0     0,600,5732      .       chr22   42522392        G       [A]     rs28371738      2       0.143   14      0.375   True    1506    True    0.0     0.0     0       123.5516                253.92  0       0.685   5.9     0.59
NA19238     248,1   250     99.0    0/0     0,627,6191      .       chr22   42522392        G       [A]     rs28371738      2       0.143   14      0.375   True    1506    True    0.0     0.0     0       123.5516                253.92  0       0.685   5.9     0.59
NA19239     250,0   250     99.0    0/0     0,615,5899      .       chr22   42522392        G       [A]     rs28371738      2       0.143   14      0.375   True    1506    True    0.0     0.0     0       123.5516                253.92  0       0.685   5.9     0.59
NA19240     250,0   250     99.0    0/0     0,579,5674      .       chr22   42522392        G       [A]     rs28371738      2       0.143   14      0.375   True    1506    True    0.0     0.0     0       123.5516                253.92  0       0.685   5.9     0.59
BLANK       13,4    17      62.64   0/1     63,0,296        .       chr22   42522613        G       [C]     rs1135840       6       0.429   14      16.289  True    1518    True    0.03    0.0     0       142.5716                242.46  0       2.01    9.16    -1.731
NA12878     118,127 246     99.0    0/1     2396,0,1719     .       chr22   42522613        G       [C]     rs1135840       6       0.429   14      16.289  True    1518    True    0.03    0.0     0       142.5716                242.46  0       2.01    9.16    -1.731
NA12891     241,0   244     99.0    0/0     0,459,4476      .       chr22   42522613        G       [C]     rs1135840       6       0.429   14      16.289  True    1518    True    0.03    0.0     0       142.5716                242.46  0       2.01    9.16    -1.731
NA12892     161,85  246     99.0    0/1     1489,0,2353     .       chr22   42522613        G       [C]     rs1135840       6       0.429   14      16.289  True    1518    True    0.03    0.0     0       142.5716                242.46  0       2.01    9.16    -1.731
NA19238     110,132 242     99.0    0/1     2561,0,1488     .       chr22   42522613        G       [C]     rs1135840       6       0.429   14      16.289  True    1518    True    0.03    0.0     0       142.5716                242.46  0       2.01    9.16    -1.731
NA19239     106,135 242     99.0    0/1     2613,0,1389     .       chr22   42522613        G       [C]     rs1135840       6       0.429   14      16.289  True    1518    True    0.03    0.0     0       142.5716                242.46  0       2.01    9.16    -1.731
NA19240     116,126 243     99.0    0/1     2489,0,1537     .       chr22   42522613        G       [C]     rs1135840       6       0.429   14      16.289  True    1518    True    0.03    0.0     0       142.5716                242.46  0       2.01    9.16    -1.731

参考文章

http://blog.sina.com.cn/s/blog_12d5e3d3c0101qv1u.html

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原文地址：https://www.cnblogs.com/yahengwang/p/9332531.html