snpEff使用说明(下)-SnpEff注释SNP/INDEL

上一期,给大家介绍了SnpEff注释数据库。这一期着重介绍SnpEff的命令,最后一期介绍注释结果解析

准备文件

  1. 已经注释好的物种SnpEff注释库- GRCh37.100 (~/snpeff/genome/GRCh37.100 详细过程参照说明一)
  2. 需要注释的SNP/INDEL文件,格式VCF (任意文件夹 ~/database/SNP/human_GRCh37.vcf.gz)

🎃1 快速注释的代码很简单,一步搞定

snpeffDir=~/snpeff
snpEff=${snpeffDir}/snpEff.jar
cd  ~/database/SNP/
##常规注释
nohup java -Xmx10G -jar $snpEff GRCh37.100 human_GRCh37.vcf.gz  > human_GRCh37_snpeff.snp.vcf -csvStats human_GRCh37_snpeff.snp.csv -stats human_GRCh37_snpeff.snp.html &

解说:注释的文件human_GRCh37_snpeff.snp.vcf 有详细信息, human_GRCh37_snpeff.snp.html链接有统计图片,该链接在Microsoft Edge显示图片失败,如果出现这种情况,可以换一个浏览器打开。

🎃2 对特定区间注释

过滤结果的选项(与命令ann配合使用):
-fi , -filterInterval <file> : Only analyze changes that intersect with the intervals specified in this file (you may use this option many times)
-no-downstream : Do not show DOWNSTREAM changes
-no-intergenic : Do not show INTERGENIC changes
-no-intron : Do not show INTRON changes
-no-upstream : Do not show UPSTREAM changes
-no-utr : Do not show 5_PRIME_UTR or 3_PRIME_UTR changes
-no EffectType : Do not show 'EffectType'. This option can be used several times.

#例:展示基因内注释
java -Xmx10G -jar $snpEff ann -no-intron -no-utr -no-downstream -no-upstream -no-intergenic GRCh37.100 human_GRCh37_snpeff.snp.vcf.gz  > RNA-H-DL_snpeff.snp.gene.vcf -csvStats human_GRCh37_snpeff.csv -stats human_GRCh37_snpeff.html

注释常规选项解说
Options:
-chr <string> : Prepend 'string' to chromosome name (e.g. 'chr1' instead of '1'). 染色体输出前缀
-classic : Use old style annotations instead of Sequence Ontology and Hgvs. 使用旧的注释格式,现在使用的Sequence Ontology, 新旧示例如下
-download : Download reference genome if not available. Default: true
-i <format> : Input format [ vcf, bed ]. Default: VCF.
-fileList : Input actually contains a list of files to process.
-o <format> : Ouput format [ vcf, gatk, bed, bedAnn ]. Default: VCF.
-s , -stats : Name of stats file (summary). Default is 'snpEff_summary.html'
-noStats : Do not create stats (summary) file
-csvStats : Create CSV summary file instead of HTML

常用选项-chr,-classic,-csvStats
-classic

Type Classic
coding_sequence_variant CDS
chromosome CHROMOSOME_LARGE DELETION
coding_sequence_variant CODON_CHANGE
inframe_insertion CODON_INSERTION
disruptive_inframe_insertion CODON_CHANGE_PLUS CODON_INSERTION
inframe_deletion CODON_DELETION
disruptive_inframe_deletion CODON_CHANGE_PLUS CODON_DELETION
downstream_gene_variant DOWNSTREAM
exon_variant EXON
exon_loss_variant EXON_DELETED
frameshift_variant FRAME_SHIFT
gene_variant GENE
intergenic_region INTERGENIC
conserved_intergenic_variant INTERGENIC_CONSERVED
intragenic_variant INTRAGENIC
intron_variant INTRON
conserved_intron_variant INTRON_CONSERVED
miRNA MICRO_RNA
missense_variant NON_SYNONYMOUS_CODING
initiator_codon_variant NON_SYNONYMOUS_START
stop_retained_variant NON_SYNONYMOUS_STOP
rare_amino_acid_variant RARE_AMINO_ACID
splice_acceptor_variant SPLICE_SITE_ACCEPTOR
splice_donor_variant SPLICE_SITE_DONOR
splice_region_variant SPLICE_SITE_REGION
splice_region_variant SPLICE_SITE_BRANCH
splice_region_variant SPLICE_SITE_BRANCH_U12
stop_lost STOP_LOST
5_prime_UTR_premature start_codon_gain_variant START_GAINED
start_lost START_LOST
stop_gained STOP_GAINED
synonymous_variant SYNONYMOUS_CODING
start_retained SYNONYMOUS_START
stop_retained_variant SYNONYMOUS_STOP
transcript_variant TRANSCRIPT
regulatory_region_variant REGULATION
upstream_gene_variant UPSTREAM
3_prime_UTR_variant UTR_3_PRIME
3_prime_UTR_truncation + exon_loss UTR_3_DELETED
5_prime_UTR_variant UTR_5_PRIME
5_prime_UTR_truncation + exon_loss_variant UTR_5_DELETED

部分变异注释:密码子变异(initiator_codon_variant),下游基因变异(downstream_gene_variant),基因间变异(intergenic_region),基因内变异(intragenic_variant),内含子变异(intron_variant),错义突变(missense_variant),非编码转录外显子突变(non_coding_transcript_exon_variant),剪切受体突变(splice_acceptor_variant),剪切供体突变(splice_donor_variant),剪切位点区域变异(splice_region_variant),终止密码子获(stop_gained),终止密码子丢失(stop_lost),终止密码子保留(stop_retained_variant),同义突变(synonymous_variant ),上游基因突变(upstream_gene_variant),5_prime_UTR_premature_start_codon_gain_variant,5_prime_UTR(5_prime_UTR_variant),3_prime_UTR变异(3_prime_UTR_variant)。

🎃3 注释文件的参数设置

Annotations options:
-cancer : Perform 'cancer' comparisons (Somatic vs Germline). Default: false
-cancerSamples <file> : Two column TXT file defining 'original \t derived' samples.
-formatEff : Use 'EFF' field compatible with older versions (instead of 'ANN').
-geneId : Use gene ID instead of gene name (VCF output). Default: false
-hgvs : Use HGVS annotations for amino acid sub-field. Default: true
-lof : Add loss of function (LOF) and Nonsense mediated decay (NMD) tags.
-noHgvs : Do not add HGVS annotations.
-noLof : Do not add LOF and NMD annotations.
-noShiftHgvs : Do not shift variants according to HGVS notation (most 3prime end).
-oicr : Add OICR tag in VCF file. Default: false
-sequenceOntology : Use Sequence Ontology terms. Default: true (跟-classic对应)

🎃4 注释典型转录本 (canonical transcripts)

结果会输出gene name, geneID, trianscriptId, cdsLength。

java -Xmx10G -jar $snpEff -v -canon GRCh37.100 human_GRCh37.vcf.gz > human_GRCh37ann.canon.vcf
image.png

snpEff的主要功能及解析就介绍到这里,如果大家有什么疑问,可以在评论下方留言哦🧶

最后编辑于
©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 205,386评论 6 479
  • 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 87,939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 151,851评论 0 341
  • 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 54,953评论 1 278
  • 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 63,971评论 5 369
  • 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 48,784评论 1 283
  • 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 38,126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 36,765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 43,148评论 1 300
  • 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 35,744评论 2 323
  • 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 37,858评论 1 333
  • 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 33,479评论 4 322
  • 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 39,080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 30,053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 31,278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 45,245评论 2 352
  • 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 42,590评论 2 343