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社区首页 >专栏 >把maf格式的somatic突变数据导入annovar去除人群频率变异

把maf格式的somatic突变数据导入annovar去除人群频率变异

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生信技能树
发布2018-09-21 16:26:24
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发布2018-09-21 16:26:24
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文章被收录于专栏:生信技能树

首先maf格式的somatic突变数据制作成为annovar软件的输入格式:

代码语言:javascript
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cut -f 5-7,12,13,1,16 human_brca_all_mutect2.maf |cut -f 2-7  > 1
cut -f 5-7,12,13,1,16 human_brca_all_mutect2.maf |cut -f 1 > 2
paste 1 2 > for_annovar.input ### 共 13027 位点

然后运行annovar软件的批量注释功能

代码语言:javascript
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bin=/home/haitaowang/Database/hg38/Annovar/
db=/home/haitaowang/Database/hg38/Annovar/ 
perl $bin/table_annovar.pl  for_annovar.input $db -buildver hg38 -out  tmp \
-protocol refGene,cytoBand,esp6500siv2_all,exac03,gnomad_genome,cosmic70,1000g2015aug_all,clinvar_20170905 \
-operation g,r,r,f,f,f,f,f -nastring NA

因为数据库较多,所以注释耗时很长,注释结果如下:

代码语言:javascript
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551K Aug 17 16:52 for_annovar.input
 99K Aug 17 17:10 tmp.hg38_ALL.sites.2015_08_dropped
423K Aug 17 17:10 tmp.hg38_ALL.sites.2015_08_filtered
459K Aug 17 16:57 tmp.hg38_avsnp150_dropped
174K Aug 17 16:57 tmp.hg38_avsnp150_filtered
 56K Aug 17 17:11 tmp.hg38_clinvar_20170905_dropped
477K Aug 17 17:11 tmp.hg38_clinvar_20170905_filtered
 35K Aug 17 17:10 tmp.hg38_cosmic70_dropped
470K Aug 17 17:10 tmp.hg38_cosmic70_filtered
667K Aug 17 16:53 tmp.hg38_cytoBand
366K Aug 17 17:10 tmp.hg38_dbnsfp33a_dropped
445K Aug 17 17:10 tmp.hg38_dbnsfp33a_filtered
115K Aug 17 16:53 tmp.hg38_esp6500siv2_all_dropped
410K Aug 17 16:53 tmp.hg38_esp6500siv2_all_filtered
423K Aug 17 16:53 tmp.hg38_exac03_dropped
307K Aug 17 16:53 tmp.hg38_exac03_filtered
286K Aug 17 16:53 tmp.hg38_genomicSuperDups
731K Aug 17 16:55 tmp.hg38_gnomad_genome_dropped
178K Aug 17 16:55 tmp.hg38_gnomad_genome_filtered
153K Aug 17 17:11 tmp.hg38_intervar_20180118_dropped
436K Aug 17 17:11 tmp.hg38_intervar_20180118_filtered
 40K Aug 17 17:12 tmp.hg38_mcap_dropped
457K Aug 17 17:12 tmp.hg38_mcap_filtered
6.3M Aug 17 17:12 tmp.hg38_multianno.txt
 48K Aug 17 17:12 tmp.hg38_revel_dropped
447K Aug 17 17:12 tmp.hg38_revel_filtered
 68K Aug 17 17:12 tmp.invalid_input
 956 Aug 17 17:12 tmp.log
208K Aug 17 16:53 tmp.refGene.exonic_variant_function
 68K Aug 17 16:53 tmp.refGene.invalid_input
1.2K Aug 17 16:53 tmp.refGene.log
761K Aug 17 16:53 tmp.refGene.variant_function

简单数一下:

代码语言:javascript
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   1454 tmp.hg38_ALL.sites.2015_08_dropped
   7400 tmp.hg38_avsnp150_dropped
    170 tmp.hg38_clinvar_20170905_dropped
    326 tmp.hg38_cosmic70_dropped
    937 tmp.hg38_dbnsfp33a_dropped
   1800 tmp.hg38_esp6500siv2_all_dropped
   4262 tmp.hg38_exac03_dropped
   7305 tmp.hg38_gnomad_genome_dropped
   1167 tmp.hg38_intervar_20180118_dropped
    648 tmp.hg38_mcap_dropped
    890 tmp.hg38_revel_dropped

需要一个个数据库来解读。

首先,被千人基因组计划的人群频率0.05过滤掉的坐标拿出来:

代码语言:javascript
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perl -alne '{print if $F[1]>0.05}' tmp.hg38_ALL.sites.2015_08_dropped > filter_by_1000g.pos

有了这些坐标,就可以去过滤我们的原始maf文件啦。

代码语言:javascript
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cat filter_by_1000g.pos  ../human_brca_all_mutect2.maf |perl -alne '{if(/^1000/){$h{"$F[2]\t$F[3]"}=1}else{print unless exists $h{"$F[4]\t$F[5]"}}}' > filter_by_1000g.maf

同理,其它数据库也是同样的操作

代码语言:javascript
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perl -alne '{print if (split(",",$F[1]))[0]>0.05}' tmp.hg38_gnomad_genome_dropped > filter_by_gnomad.pos
perl -alne '{print if (split(",",$F[1]))[0]>0.05}' tmp.hg38_exac03_dropped  > filter_by_exac03.pos
cat filter_by_exac03.pos filter_by_1000g.maf |perl -alne '{if(/^exac03/){$h{"$F[2]\t$F[3]"}=1}else{print unless exists $h{"$F[4]\t$F[5]"}}}' >  filter_by_1000g_exac03.maf
cat filter_by_gnomad.pos   filter_by_1000g_exac03.maf|perl -alne '{if(/^gnomad_genome/){$h{"$F[2]\t$F[3]"}=1}else{print unless exists $h{"$F[4]\t$F[5]"}}}' >  filter_by_1000g_exac03_gnomeAD.maf

过滤效果如下:

代码语言:javascript
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wc -l *.maf
    9955 filter_by_1000g_exac03_gnomeAD.maf
   10588 filter_by_1000g_exac03.maf
   12141 filter_by_1000g.maf

过滤后的maf作为肿瘤外显子分析结果应该是会更合理。

生信技能树GATK4系列教程

GATK4的gvcf流程

你以为的可能不是你以为的

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曾老湿最新私已:GATK4实战教程

GATK4的CNV流程-hg38

然后是 CNV相关工具

WES的CNV探究-conifer软件使用

单个样本NGS数据如何做拷贝数变异分析呢

肿瘤配对样本用varscan 做cnv分析

使用cnvkit来对大批量wes样本找cnv

使用sequenza软件判定肿瘤纯度

还有vcf和maf的工具:

安装VEP及其注释数据库

肿瘤突变数据可视化神器-maftools

把vcf文件转换为maf格式,肿瘤外显子上游分析教程到此为止

GATK4的mutect2流程

终于看到了一个完整的mutect2使用脚本

小鼠全基因组数据分析

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原始发表:2018-08-21,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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