说不定以后用到呢生物信息学与基因组学

一个完整的WGS变异检测snakemake流程详解

2022-04-07  本文已影响0人  BioGou

写在前边的话

  在此要感谢碱基矿工，第一次做全外显子测序的变异检测时便是参考了他写的教程，当时的GATK还是3.8版本，而现在已经是4.1了。使用GATK来做变异检测非常好用，但是在有些步骤是非常耗时的，如果不能用多线程去处理的话，尤其是有多个样本时，就会效率很差。所以才打算写一个snakemake流程化处理，最后会附上一个完整脚本供大家参考。

第一步：建立index以及下载数据库


  Index 使用UCSC数据库的hg38作为reference，使用bwa进行比对。下载hg38数据存为hg38.chrom.fasta, 建立bwa比对index： 
$ bwa index -a bwtsw -p hg38.chrom.fasta hg38.chrom.fasta

参数说明：
-p 指定输出index文件名字
第二个hg38.chrom.fasta为当前文件夹下的reference

  另外，还需要一个hg38.chrom.dict文件和一个hg38.chrom.fasta.fai文件, 命令如下：

$ gatk CreateSequenceDictionary -R hg38.chrom.fasta -O hg38.chrom.dict
$ samtools faidx hg38.chrom.fasta

参数说明：
-R 基因组reference文件
-O 输出文件路径
生成文件和输入文件都是在当前目录下

  index基本建立完成，然后是已知突变数据库下载，gatk提供了相关网站bundle可下载相关数据。下载hg38的所有数据到本地：

wget -r ftp://gsapubftp-anonymous@ftp.broadinstitute.org/bundle/hg38/*

第二步：数据处理

1. 去接头

  使用trim_galore进行去接头，自动检测接头序列：

input:
    R1 = '/Volumes/RawData1/WGS/Fastq/{sample}_R1.fastq.gz',
    R2 = '/Volumes/RawData1/WGS/Fastq/{sample}_R2.fastq.gz'
output:
    'Trim/{sample}_R1_val_1.fq.gz',
    'Trim/{sample}_R2_val_2.fq.gz'
shell:
    '''
        trim_galore \
        -q 20 \         
        --length 25 \ 
        --e 0.1 \
        --paired \
        {input.R1} \
        {input.R2} \
        --gzip \
        -o Trim
    '''

2. 序列比对

  BWA 的比对速度实在是太慢了，而hisat2速度相对快一些，而且一样可以用于dna测序比对；比对之后利用samtools进行转换为bam并排序：

input:
    r1 = 'Trim/{sample}_R1_val_1.fq.gz',
    r2 = 'Trim/{sample}_R2_val_2.fq.gz',
    index = index
output:
    bam = 'Mapping/{sample}.sorted.bam',
    sum = 'Mapping/{sample}_aln_sum.txt'
shell:
    '''
        hisat2 \
        -p {threads} \
        -x {input.index}/genome \
        -1 {input.r1} \
        -2 {input.r2} \
        --summary-file {output.sum} | \
        samtools view -Sb -q 30 - | \
        samtools sort -@ {threads} -m 2G -O bam \
        -T Mapping/{wildcards.sample}.tmp -o {output.bam}
    '''

3. 添加头信息

  由于不是用bwa比对，所以没办法在一开始就为reads加上头信息，所以这一步使用gatk去添加：

input:
    'Mapping/{sample}.sorted.bam'
output:
    'Mapping/{sample}.addhead.bam'
shell:
    '''
        gatk AddOrReplaceReadGroups \
        -I {input} \
        -O {output} \
        -LB {wildcards.sample} \
        -PL illumina \ # 测序平台不能乱写，其他随意
        -PU {wildcards.sample} \
        -SM {wildcards.sample} \
        -SO coordinate
    '''

4.去掉pcr重复

  这一步只是把重复reads标记了出来，并没有删除，可以通过更改参数去删除reads：

input:
    'Mapping/{sample}.addhead.bam'
output:
    bam = 'MarkDup/{sample}.markdup.bam',
    met = 'MarkDup/{sample}.metrics.txt'
shell:
    '''
        gatk MarkDuplicates \
        -I {input} \
        -O {output.bam} \
        -M {output.met}
    '''

  做完这一步需要建立一个index，方便后续调用bam文件：

input:
    'MarkDup/{sample}.markdup.bam'
output:
    'MarkDup/{sample}.markdup.bam.bai'
shell:
    'samtools index {input}'

5. 碱基质量校正

  由于比对到SNP或INDEL上的reads附近会有很多错配，为了避免出现过多假阳性，需要对这部分reads进行局部重新比对;这个过程用到了很多已知变异集，即已知的可靠的变异位点，重比对将主要围绕这些位点进行：

# SNP and INDEL datasets
omni='/Volumes/RawData1/WGS/Reference/hg38_snp_datasets/1000G_omni2.5.hg38.vcf.gz'
thg='/Volumes/RawData1/WGS/Reference/hg38_snp_datasets/1000G_phase1.snps.high_confidence.hg38.vcf.gz'
mill='/Volumes/RawData1/WGS/Reference/hg38_snp_datasets/Mills_and_1000G_gold_standard.indels.hg38.vcf.gz'
db146='/Volumes/RawData1/WGS/Reference/hg38_snp_datasets/dbsnp_146.hg38.vcf.gz'
hap='/Volumes/RawData1/WGS/Reference/hg38_snp_datasets/hapmap_3.3.hg38.vcf.gz'
dbsnp='/Volumes/RawData1/WGS/Reference/hg38_snp_datasets/beta/Homo_sapiens_assembly38.dbsnp.vcf.gz'
kn_indel='/Volumes/RawData1/WGS/Reference/hg38_snp_datasets/beta/Homo_sapiens_assembly38.known_indels.vcf.gz'
gold='/Volumes/RawData1/WGS/Reference/hg38_snp_datasets/beta/Homo_sapiens_assembly38.variantEvalGoldStandard.vcf.gz'

input:
    bam = 'MarkDup/{sample}.markdup.bam',
    ref = ref,
    db146 = db146,
    mill = mill,
    thg = thg,
    hap = hap,
    omni = omni,
    kn_indel = kn_indel,
    gold = gold,
    dbsnp = dbsnp
output:
    'BQSR/{sample}.markdup.recal.table'
shell:
    '''
        gatk BaseRecalibrator \
        -R {input.ref} \
        -I {input.bam} \
        --known-sites {input.db146} \
        --known-sites {input.mill} \
        --known-sites {input.thg} \
        --known-sites {input.hap} \
        --known-sites {input.omni} \
        --known-sites {input.kn_indel} \
        --known-sites {input.gold} \
        --known-sites {input.dbsnp} \
        -O {output}
    '''

input:
    bam = 'MarkDup/{sample}.markdup.bam',
    table = 'BQSR/{sample}.markdup.recal.table',
    ref = ref
output:
    'BQSR/{sample}.BQSR.bam'
shell:
    '''
        gatk ApplyBQSR \
        --bqsr-recal-file {input.table} \
        -R {input.ref} \
        -I {input.bam} \
        -O {output}
    '''

input:
    'BQSR/{sample}.BQSR.bam'
output:
    'BQSR/{sample}.BQSR.bam.bai'
shell:
    'samtools index {input}''

6. 开始真正的变异calling

  在对reads做了校正之后，就可以拿来做Variant calling 了，这一步只是拿到初始的变异位点，因为后续还有对这些变异位点进行过滤和校正:

input:
    bam = 'BQSR/{sample}.BQSR.bam',
    ref = ref
output:
    'HC/{sample}.HC.vcf.gz'
shell:
    '''
        gatk HaplotypeCaller \
        -R {input.ref} \
        -I {input.bam} \
        -O {output}
    '''

7. 对上一步得到的变异进行过滤

  该过程也分为两步，第一步是根据已知变异集的变异位点信息，利用自己的测序数据建立一个高斯模型，用来区分好的变异位点和坏的变异位点；好的变异位点即为已知变异集相同或相似的位点，坏的变异位点则相反：

input:
    vcf = 'HC/{sample}.HC.vcf.gz',
    ref = ref,
    hap = hap,
    omi = omni,
    thg = thg,
    dbs = db146,
    dbsnp = dbsnp,
    gold = gold
output:
    R = 'VQSR/{sample}.snps.plots.R',
    tr = 'VQSR/{sample}.snps.tranches',
    recal = 'VQSR/${sample}.snps.recal'
shell:
    '''
        gatk VariantRecalibrator \
        -R {input.ref} \
        -V {input.vcf} \
        --resource hapmap,known=false,training=true,truth=true,prior=15.0:{input.hap} \
        --resource omini,known=false,training=true,truth=true,prior=12.0:{input.omi} \
        --resource 1000G,known=false,training=true,truth=false,prior=10.0:{input.thg} \
        --resource dbsnp,known=true,training=false,truth=false,prior=2.0:{input.dbs} \
        --resource dbsnp38,known=true,training=false,truth=false,prior=2.0:{input.dbsnp} \
        --resource gold,known=true,training=false,truth=false,prior=2.0:{input.gold} \
        -an MQ -an MQRankSum -an ReadPosRankSum -an FS -an SOR -an DP \ # 全基因组测序还有一个参数是 -an QD ，外显子测序没有
        -mode SNP \
        -tranche 100.0 -tranche 99.9 -tranche 99.0 -tranche 95.0 -tranche 90.0 \
        --rscript-file {output.R} \
        --tranches-file {output.tr} \
        -O {output.recal}
    '''

input:
    vcf = 'HC/{sample}.HC.vcf.gz',
    ref = ref,
    tr = 'VQSR/{sample}.snps.tranches',
    recal = 'VQSR/${sample}.snps.recal'
output:
    'VQSR/{sample}.snp.vcf'
shell:
    '''
        gatk ApplyVQSR \
        -R {input.ref} \
        -V {input.vcf} \
        --ts-filter-level 99.0 \
        --tranches-file {input.tr} \
        --recal-file {input.recal} \
        -mode SNP \
        -O {output}
    '''

  INDEL的筛选是建立在snp筛选基础上的，所以snp筛选用过的变异集在这一步就不再用了。

input:
    vcf = 'VQSR/{sample}.snp.vcf',
    ref = ref,
    mill = mill,
    kn_indel = kn_indel
output:
    tr = 'VQSR/{sample}.indel.tranches',
    R = 'VQSR/{sample}.indel.plots.R',
    recal = 'VQSR/${sample}.indel.recal'
shell:
    '''
        gatk VariantRecalibrator \
        -R {input.ref} \
        -V {input.vcf} \
        --resource mills,known=true,training=true,truth=true,prior=12.0:{input.mill} \
        --resource kn_indel,known=true,training=true,truth=true,prior=10.0:{input.kn_indel} \
        -an MQ -an MQRankSum -an ReadPosRankSum -an FS -an SOR -an DP \ # 全基因组测序还有一个参数是 -an QD ，外显子测序没有
        -mode INDEL \
        --max-gaussians 6 \
        --rscript-file {output.R} \
        --tranches-file {output.tr} \
        -O {output.recal}
    '''

input:
    vcf = 'VQSR/{sample}.snp.vcf',
    ref = ref,
    tr = 'VQSR/{sample}.indel.tranches',
    recal = 'VQSR/${sample}.indel.recal'
output:
    'VQSR/{sample}.snp.indel.vcf'
shell:
    '''
        gatk ApplyVQSR \
        -R {input.ref} \
        -V {input.vcf} \
        --ts-filter-level 99.0 \
        --tranches-file {input.tr} \
        --recal-file {input.recal} \
        -mode INDEL \
        -O {output}
    '''

8.拆分SNP和INDEL结果

  由于前两步产生的结果都在同一个文件里，所以需要从中把SNP和INDEL分别拆分出来：

input:
    vcf = 'VQSR/{sample}.snp.indel.vcf',
    ref = ref
output:
    snp = 'SNP_INDEL/{sample}.snp.vcf.gz',
    indel = 'SNP_INDEL/{sample}.indel.vcf.gz'
shell:
    '''
        gatk SelectVariants -R {input.ref} -select-type SNP --variant {input.vcf} -O {output.snp}
        gatk SelectVariants -R {input.ref} -select-type INDEL --variant {input.vcf} -O {output.indel}
    '''

9. 选择通过筛选的变异

  在前两步的结果中，通过筛选的变异会加上一个'PASS'的标签，我们通过这个标签可以选择出对应的变异位点：

input:
    snp = 'SNP_INDEL/{sample}.snp.vcf.gz',
    indel = 'SNP_INDEL/{sample}.indel.vcf.gz'
output:
    snp = 'PASS/{sample}.filtered.snp.vcf',
    indel = 'PASS/{sample}.filtered.indel.vcf'
shell:
    '''
        zgrep 'PASS' {input.snp} > {output.snp}
        zgrep 'PASS' {input.indel} > {output.indel}
    '''

10. 对变异位点进行注释

  最后得到的变异位点我们并不能直接看出它的功能等信息，因此需要利用已知的变异库去注释，然后去观察它是否和一些疾病等有关。注释软件我们选择ANNOVAR,因为它下载即可使用，而且提供常用的变异库，使用起来非常方便：

input:
    snp = 'PASS/{sample}.filtered.snp.vcf',
    indel = 'PASS/{sample}.filtered.indel.vcf',
    humandb = humandb,
    xref = xref
output:
    snp = 'ANNOVAR/{sample}.filtered.snp',
    indel = 'ANNOVAR/{sample}.filtered.indel'
shell:
    '''
        table_annovar.pl {input.snp} {input.humandb} -buildver hg38 -out {output.snp} \
        -remove -protocol refGene,cytoBand,exac03,dbnsfp33a,avsnp150,cosmic70,dbscsnv11 \
        -operation gx,r,f,f,f,f,f -nastring . \
        -polish -xref {input.xref}
    

        table_annovar.pl {input.indel} {input.humandb} -buildver hg38 -out {output.indel} \
        -remove -protocol refGene,cytoBand,exac03,dbnsfp33a,avsnp150,cosmic70,dbscsnv11 \
        -operation gx,r,f,f,f,f,f -nastring . \
        -polish -xref {input.xref}
    '''

最后，我们得到的是Tab分割的表格，分别储存着变异位点的位置、序列、相关基因等信息，可以利用这些信息去进行可视化，例如利用IGV去观察或者用circos或cirlize去作图。

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