NGS 分析流程 （一）

NGS 分析流程 fastq —> bam

文章目录

• NGS 分析流程 fastq ---> bam
• 1、fastq 数据质控清洗
• 2、fastq 数据比对到 bam
• 3、bam 数据 碱基校正
• 总结

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1、fastq 数据质控清洗

fastp调用示例如下（示例）：

tumor_fq1=$1
tumor_fq2=$2
tumor_fastq_r1=$3
tumor_fastq_r2=$4
task_cpus=$5


fastp -i ${tumor_fq1} -I ${tumor_fq2}  \
-o ${tumor_fastq_r1} -O ${tumor_fastq_r2} \
-j ${tumor_fastq_r1%/*}  -h ${tumor_fastq_r1%/*} \
-w ${task_cpus} --trim_poly_g

fastp 详细参数介绍：
链接: http://github.com/OpenGene/fastp

2、fastq 数据比对到 bam

fastp调用示例如下（示例）：

trimmed_fastq_r1=$1
trimmed_fastq_r2=$2
SampleId=$3
sorted_bam=$4
ref_fa=$5
task_cpus=$6

bwa mem -R "@RG\\tID:${SampleId}\\tSM:${SampleId}\\tLB:YUNYING\\tPL:Illumina" \
-t ${task_cpus} ${ref_fa} ${trimmed_fastq_r1} ${trimmed_fastq_r2} \
-K 1000000 -Y -M \
| sambamba view -l 0 -f bam -S -h /dev/stdin \
| sambamba sort -m 2G -t ${task_cpus} -o ${sorted_bam} /dev/stdin

BWA sambamba 详细参数介绍：
链接: http://github.com/lh3/bwa
链接: http://github.com/biod/sambamba

3、bam 数据 碱基校正

一、方案一

GATK4 调用示例如下（示例）：

input_bam=$1 # input bam
output_bam=$2 # output bam
sample_id=$3
output=$4 
ref_elfa=$5
gatk_db_dir_elprep_file=$6
task_cpus=$7

gatk BaseRecalibrator -I ${sorted_bam} -R ${ref_fa} \
--known-sites ${dbsnp_138.b37.vcf} \
--known-sites ${1000G_phase1.indels.b37.vcf} \
--known-sites ${Mills_and_1000G_gold_standard.indels.b37.vcf} \
-L ${target_bed} -O ${recal_table}

gatk ApplyBQSR -R ${ref_fa} -I ${sorted_bam} \
--bqsr-recal-file ${recal_table} \
--create-output-bam-index true \
-O ${recal_bam}

GATK4 详细参数介绍：
链接: http://gatk.broadinstitute.org/hc/en-us

二、方案二

elprep 调用示例如下（示例）：

input_bam=$1 
output_bam=$2 
sample_id=$3
output=$4 
ref_elfa=$5
gatk_db_dir_elprep_file=$6
task_cpus=$7

elprep filter ${input_bam} ${output_bam} \
--mark-duplicates --mark-optical-duplicates ${output}/${sample_id}.metrics \
--sorting-order keep --bqsr ${output}/${sample_id}.recal --bqsr-reference ${ref_elfa} \
--known-sites ${gatk_db_dir_elprep_file} --nr-of-threads ${task_cpus}

samtools index ${output_bam}

elprep 详细参数介绍：
链接: http://github.com/ExaScience/elprep

总结

以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍 fastq ---> bam 的过程。