vep使用初探

VEP(Variant Effect Predictor)官网教程:https://grch37.ensembl.org/info/docs/tools/vep/script/vep_tutorial.html

一、安装

官网教程推荐用git安装

git clone https://github.com/Ensembl/ensembl-vep
cd ensembl-vep
git pull
git checkout release/107 #可以改成你需要的版本号
perl INSTALL.pl

实际上,使用conda安装vep是最快的 (最新的版本号是107, 个人需要所以安装100版本)
conda install -c bioconda ensembl-vep=100
注意:conda安装过程只安装了依赖的包和程序代码,数据库还需自己下载

下载注释数据库

推荐使用相同版本的Cache:
Cache: a downloadable file containing all transcript models, regulatory features and variant data for a species
方法一:使用vep命令
vep_install -a cf -s homo_sapiens -y GRCh37 -c /your_vepDB_dir/
方法二:使用wget从vep的FTP下载
ftp://ftp.ensembl.org/pub/release-100/variation/indexed_vep_cache/homo_sapiens_vep_100_GRCh37.tar.gz
解压下载的tar.gz文件
tar -zxvf homo_sapiens_vep_100_GRCh37.tar.gz

测试:运行vep

./vep -i examples/homo_sapiens_GRCh38.vcf --cache

二、参数说明

必需参数

--input_file / -i 输入文件
--output_file / -o 指定输出文件名称(默认为"variant_effect_output.txt" )
--cache 使用cache数据库进行注释

Cache相关参数

--dir_cache 下载的cache文件所在目录
--cache_version 指定cache版本
--offline 使用本地运行模式

在用参数

--fasta 指明所用的参考基因组所在位置(第一次使用这个参数时,会自动给基因组fasta文件创建index,时间较长)注:使用--hgvs选项时,必须使用--fasta
--everything 输出所有可用的注释条目,启用的参数包括(--sift b, --polyphen b, --ccds, --hgvs, --symbol, --numbers, --domains, --regulatory, --canonical, --protein, --biotype, --af, --af_1kg, --af_esp, --af_gnomade, --af_gnomadg, --max_af, --pubmed, --uniprot, --mane, --tsl, --appris, --variant_class, --gene_phenotype, --mirna)

--sift 用算法预测突变引起的氨基酸变化对蛋白的功能是否有害。预测结果分为"deleterious" or "tolerated"两种。 --sift b表示同时给出预测结果和分值。如果加上-filter "SIFT is deleterious" 则可以筛选出有害的(deleterious)变异
--polyphen 启用PolyPhen工具对氨基酸变异对蛋白结构和功能的影响进行注释。--polyphen b表示同时给出预测结果和分值
--ccds 输出结果加入CCDS列,显示对应的CCDS transcript
--hgvs 输出结果加入HGVS注释(必须与--fasta同时使用)
--symbol 输出结果加入SYMBOL列,显示基因名称
--numbers 加入突变所在外显子/内含子位置(第几号)
--domains DOMAINS列, Adds names of overlapping protein domains to output
--regulatory Look for overlaps with regulatory regions
--canonical 输出结果加入CANONICAL列,这个tag注明所使用的是否是canonical转录本
--protein 输出结果加入ENSP列,显示ENSP编号
--biotype BIOTYPE列,Adds the biotype of the transcript or regulatory feature
--af Add the global allele frequency (AF) from 1000 Genomes Phase 3 data for any known co-located variant to the output
--af_1kg 在注释中加入1000Genome的不同人群频率(必须与--cache同时使用)
--af_esp Include allele frequency from NHLBI-ESP populations(必须与--cache同时使用)
--af_gnomadg Include allele frequency from Genome Aggregation Database (gnomAD) genome populations(必须与--cache同时使用)
-max_af 报告出1000Genome数据库中最高的人群频率
--pubmed Report Pubmed IDs for publications that cite existing variant.
--uniprot 输出UniProt数据库中最匹配的一条记录的accessions
--mane 增加一个tag注明所用的transcript是否在 MANE Select
MANE Plus Clinical数据库中(只适用于GRCh38基因组)
--tsl Adds the transcript support level for this transcript to the output(只适用于GRCh38基因组)
--appris Adds the APPRIS isoform annotation for this transcript to the output(只适用于GRCh38基因组)

--variant_class Output the Sequence Ontology variant class
--gene_phenotype Indicates if the overlapped gene is associated with a phenotype, disease or trait
--mirna Reports where the variant lies in the miRNA secondary structure

其他参数

--refseq 使用refseq数据库进行注释
--species 说明测序物种(如果不是human,则需下载对应物种的注释数据库)
--vcf 按照VCF标准格式进行输出
--no_stats 不产生统计信息
--fork 使用多个CPU并行计算
--force_overwrite 如果输出文件已经存在,则强制覆盖(简写为--force)
--config 可以把常用的配置写在文件中通过此参数调用
--fields 自定义输出的条目(多个条目间使用 , 分隔)

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,732评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 87,496评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,264评论 0 338
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,807评论 1 277
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,806评论 5 368
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,675评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,029评论 3 399
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,683评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 41,704评论 1 299
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,666评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,773评论 1 332
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,413评论 4 321
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,016评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,978评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,204评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,083评论 2 350
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,503评论 2 343

推荐阅读更多精彩内容