1、bed文件格式介绍
BED文件每行至少包括chrom，chromStart，chromEnd三列必选;另外还可以添加额外的9列可选，这些列的顺序是固定的(之前一直以为时第五列，由于共线性里面分析的格式的第五列是正负，一直造成误解，啊啊啊啊啊)。
必选的三列：
1.chrom - 染色体的名称（例如chr3，chrY，chr2_random）或支架（例如scaffold10671）。
2.chromStart - 染色体或支架中特征的起始位置。。
3.chromEnd - 染色体或支架中特征的结束位置。所述 chromEnd碱没有包括在特征的显示。例如，染色体的前100个碱基定义为chromStart = 0，chromEnd = 100，并跨越编号为0-99的碱基。
9个可选的BED字段：
4.name - 定义BED行的名称。当轨道打开到完全显示模式时，此标签显示在Genome浏览器窗口中BED行的左侧，或者在打包模式下直接显示在项目的左侧。
5.score - 得分在0到1000之间。如果此注释数据集的轨迹线useScore属性设置为1，则得分值将确定显示此要素的灰度级别（较高的数字=较深的灰色）。此表显示 Genome Browser将BED分数值转换为灰色阴影：
6.strand - 定义strand。要么“。” （=无绞线）或“+”或“ - ”。
7.thickStart - 绘制特征的起始位置（例如，基因显示中的起始密码子）。当没有厚部分时，thickStart和thickEnd通常设置为chromStart位置。
8.thickEnd - 绘制特征的结束位置（例如基因显示中的终止密码子）。
blockStart位置。此列表中的项目数应与blockCount相对应。
9.itemRgb - R，G，B形式的RGB值（例如255,0,0）。如果轨道行 itemRgb属性设置为“On”，则此RBG值将确定此BED行中包含的数据的显示颜色。注意：建议使用此属性的简单颜色方案（八种颜色或更少颜色），以避免压倒Genome浏览器和Internet浏览器的颜色资源。
10.blockCount - BED行中的块（外显子）数。
11.blockSizes - 块大小的逗号分隔列表。此列表中的项目数应与blockCount相对应。
12.blockStarts - 以逗号分隔的块开始列表。应该相对于chromStart计算所有blockStart**位置。此列表中的项目数应与blockCount相对应。
2.bedtools提取序列
bedtools：
[ Genome arithmetic ] #基因组区间运算
intersect-查看两个文件不同区间是否有 overlap；
closest-#找到和目标区间最近的特征区间；
coverage-计算特定区间的覆盖深度；
map-针对存在交叠区间的 B 文件的某一列应用函数如说求和、均值
genomecov-计算在整个基因组的覆盖深度；
merge-将重叠的或相邻的区间合并成一个区域；
cluster-类似 merge，但是只是增加一列标记，用于标明哪些行是聚集在一起的；
complement-提供一个区间，然后获得此区间与整个基因组不重叠的区域；
subtract-类似 complement，不是针对基因组，而是针对两个区域，去除掉一
个区域与另一个区域重叠部分；
slop-根据已有特征区间向外延展，可分别指定上下游延伸长度;
flank-根据现有区间，指定侧翼延伸长度，得到两侧翼位置的新区间，不包含现有区间；
sort-对区域进行排序；
random－根据 genome 文件随机生成指定长度指定个数的区域；
annotate-从其他多个文件中统计指定区间的覆盖深度；
2.1 提取gff文件的所有基因位置,并转换成bed格式
bedtools起始坐标是0，注意$4-1，gff一般起始坐标是1。例如bedtolls写0-1提取的是0位的碱基，所以需要$4-1，（一般我们写0-1是想提取的是0和1位置的碱基）
convert2bed ，gff2bed 提取则直接是$4-1的结果。
###将标准注释gff3文件转换得到bed格式的gff文件
###方法1 #调用的bedops，也可以自己
awk '{if($3~/^gene$/)print}' EVM.gff3 > genes.gff && convert2bed --input=gff --output=bed < gene.gff >genes.bed #调用的bedops，也可以自己用awk
awk '{if($3~/^gene$/)print}' EVM.gff3 > genes.gff && gff2bed <genes.gff> genes.bed #结果同上
###方法2
less EVM.final.gene.gff3 |grep -w gene|awk '{print$1"\t"$4-1"\t"$5"\t"$9"\t"".""\t"$7}' >genes.gff
：bedtools起始坐标是0，注意$4-1，gff一般起始坐标是1。例如bedtolls写0-1提取的是0位的碱基，所以需要$4-1，（一般我们写0-1是想提取的是0和1位置的碱基）
convert2bed 提取则直接是$4-1的结果。
bed格式效果如下：
scaffold10018_cov214 9657 10808 ID=Mimpu10018S00001 . -
scaffold1001_cov228 131443 132576 ID=Mimpu1001S00002 . +
scaffold1001_cov228 134493 139136 ID=Mimpu1001S00003 . -
scaffold1001_cov228 38129 38701 ID=Mimpu1001S00004 . +
scaffold10020_cov190 52371 53006 ID=Mimpu10020S00005 . +
scaffold10020_cov190 72945 74067 ID=Mimpu10020S00006 . -
scaffold10020_cov190 171722 173389 ID=Mimpu10020S00007 . +
scaffold10020_cov190 137289 137993 ID=Mimpu10020S00008 . -
2.2 计算染色体长度
samtools faidx ../01.data/03.Assembly_final/final.genome.fasta
cut -f 1,2 ../01.data/03.Assembly_final/final.genome.fasta.fai >final.genome.fasta.len
2.3 创建包含promoter位置的bed文件,up or down位置
slop-根据已有特征区间向外延展，可分别指定上下游延伸长度；
flank-根据现有区间，指定侧翼延伸长度，得到两侧翼位置的新区间，不包含现有区间；
一般默认启动子区域应该是上下游2kb，最大不超过5kb。
#up or down
# 提取基因上游3k 区间
bedtools flank -i genes.bed -g final.genome.fasta.len -l 3000 -r 0 -s > up_3k.promoters.bed
# 提取基因下游2k的区间
bedtools flank -i genes.bed -g final.genome.fasta.len -l 0 -r 2000 -s > down_2k.promoters.bed
# 提取基因上游3k，下游2k区间
bedtools flank -i genes.bed -g final.genome.fasta.len -l 3000 -r 2000 -s > up_down.promoters.bed
一起提取 up+gene+down序列，放在一条序列中，重点！！！我也不理解做启动子预测为什么要把基因序列加进去，但是有些人就喜欢这样，既然如此就满足各方需求。
#提取up+gene+down区间
bedtools slop -i genes.bed -g final.genome.fasta.len -l 3000 -r 2000 -s > up_3k.promoters.slop.bed
#### 参数说明
# -l 基因起始位置前多少bp
# -r 基因后多少bp
# -s 考虑正负链
2.4 根据bed中的位置信息，在基因组序列中提取指定序列
结果1：分上下游提取。
结果2：上下游一起提取，fa文件中id会一致。
结果3：提取上游+gene+下游。
#分上下游提取：结果1示例cmd
bedtools getfasta -s -fi ../01.data/03.Assembly_final/final.genome.fasta -bed up_3k.promoters.bed -fo up_3k.promoters.fa -name
bedtools getfasta -s -fi ../01.data/03.Assembly_final/final.genome.fasta -bed down_2k.promoters.bed -fo down_2k.promoters.fa -name
#上下游一起提取，fa文件中id会一致：结果2示例cmd
bedtools getfasta -s -fi ../01.data/03.Assembly_final/final.genome.fasta -bed up_down_2k.promoters.bed -fo down_2k.promoters.fa -name
#提取上游+gene+下游，重点：结果3示例cmd
bedtools getfasta -s -fi ../01.data/03.Assembly_final/final.genome.fasta -bed up_3k.promoters.slop.bed -fo J493.up_genes_down.fa -name
#提取gene序列，不考虑延长基因坐标左右的边位置。
bedtools getfasta -s -fi ../01.data/03.Assembly_final/final.genome.fasta -bed genes.bed -fo genes.fa -name
###参数说明：
-name 显示名字，即bed的第四列的名字。不写则显示坐标的范围
-s strand #考虑正负链条
-fi 基因组fa文件
-bed 准备好的bed格式文件
-fo 输出文件名
2.5 包装成shell
export PATH=/share/nas1/pengzw/software/bedops-v2.4.38/bin/:$PATH
#step0:数据准备
gff=Chr_genome_final_gene.gff3
genome=Lachesis_assembly_changed.fa
fai=Lachesis_assembly_changed.fa.fai
#step1:将标准注释gff3文件转换得到bed格式的gff文件
convert2bed --input=gff --output=bed < $gff >all.bed && awk '{if($8~/^gene$/)print}' all.bed >genes.bed
#awk '{if($3~/^gene$/)print}' $gff > genes.gff && gff2bed <genes.gff> genes.bed #结果同上
#step2准备基因组长度文件
#samtools faidx $genome >fai
cut -f 1,2 $fai >genome.len
len=genome.len
#step3:getfasta
#flank 分别提取上游，下游序列，因为写在仪器，id会一样，无法区分上下游
l=2000
r=2000
bedtools flank -i genes.bed -g $len -l $l -r 0 -s > up.flank.bed
bedtools getfasta -s -fi $genome -bed up.flank.bed -fo up.gene.flank.promoter.fa -name
bedtools flank -i genes.bed -g $len -l 0 -r $r -s > down.flank.bed
bedtools getfasta -s -fi $genome -bed down.flank.bed -fo down.gene.flank.promoter.fa -name
#slop 上下游延伸提取
l=2000
r=2000
bedtools slop -i genes.bed -g $len -l $l -r $r -s > slop.bed
bedtools getfasta -s -fi $genome -bed slop.bed -fo all.gene.slop.promoter.fa -name
