CNVnator
服务器：centos7
- CNVnator 安装过程
GitHub - abyzovlab/CNVnator: a tool for CNV discovery and genotyping from depth-of-coverage by mapped reads
从git 上下载源码安装过程中出现各种错误
samtools 链接整个文件夹，如果缺少sam.h 或者sam.c ，直接去其他路径下拷贝过来，都是能够使用的
root 下载和安装，这个不容易错
hstlib 安装后，hstlib文件夹内还有一个htslib文件夹，需要的*.h 文件基本上都在的，可以全部复制过来
因为后续还是报了找不到各种文件的错误，就放弃用源码安装了。
conda可以一步安装成功的
conda install -c bioconda cnvnator
但是执行过程中ROOT会报错，root导入包报错，修改root 安装包里的<ROOT::Math::FitResult>，依然报错
在后续的时候了解到是root版本的不匹配，或者多个版本，导致错误
root各种文件下载：
ROOT: math/mathcore/inc/Fit/FitResult.h Source File (cern.ch)
例如错误：
[dujl@master cnvnator]$ cnvnator -root file.root -call 1000
Error in <ROOT::Math::FitResult>: FitConfiguration and Minimizer result are not consistent
Number of free parameters from FitConfig = 3
Number of free parameters from Minimizer = 2
Error in <ROOT::Math::FitResult>: FitConfiguration and Minimizer result are not consistent
Number of free parameters from FitConfig = 3
Number of free parameters from Minimizer = 2
[dujl@master cnvnator]$
conda 创建虚拟环境，重新下载cnvator，注意root版本为6.20，按照以下顺序安装（测试已经成功）
安装命令行
conda create -n cnvnator python=3.8 #创建cnvnator 虚拟环境
conda install -c conda-forge root_base=6.20 #安装root 指定版本
conda install -c conda-forge -c bioconda cnvnator #安装cnvnator
source activate cnvnator #进入cnvnator 虚拟环境
- cnvnator分析命令行
命令行
cnvnator -root file.root -tree BPX21-023026FFPED750GT1_P750_gDNA.rmdup.sort.bam -chrom 1 #选择1号染色体测试
cnvnator -root file.root -his 1000 -fasta 1.fa
cnvnator -root file.root -stat 1000
cnvnator -root file.root -partition 1000
cnvnator -root file.root -call 1000 > cnv.call.txt
~/Biosoftware/CNVnator/cnvnator2VCF.pl cnv.call.txt genome >cnv.call.vcf #转为vcf格式，这个perl脚本从GitHub上CNVnator下载
分析完成后的文件夹
(cnvnator) [dujl@master cnvnator]$ ll
total 1153448
-rw-r--r--. 1 dujl samba 253105755 Oct 9 10:00 1.fa
-rw-r--r--. 1 dujl samba 916953397 Oct 4 16:51 BPX21-023026FFPED750GT1_P750_gDNA.rmdup.sort.bam
-rw-r--r--. 1 dujl samba 4818872 Oct 4 16:51 BPX21-023026FFPED750GT1_P750_gDNA.rmdup.sort.bam.bai
-rw-r--r--. 1 dujl samba 41512 Oct 11 11:18 cnv.call.txt
-rw-r--r--. 1 dujl samba 95360 Oct 11 12:35 cnv.call.vcf
-rw-r--r--. 1 dujl samba 984 Oct 11 12:18 cnvnator.sh
cnv.call.txt文件没有表名，每列依次为：
CNV_type coordinates CNV_size normalized_RD e-val1 e-val2 e-val3 e-val4 q0
cnv.call.txt 部分展示
CNV_type coordinates CNV_size normalized_RD e-val1 e-val2 e-val3 e-val4 q0
duplication chr1:5184001-6958000 1.774e+06 1.67425e+06 2.28272e-05 0 2.55988e-05 0 0.0128315
deletion chr1:6958001-7068000 110000 990512 0.0356524 2.21302e-24 0.121439 8.85199e-24 0
duplication chr1:7134001-7708000 574000 1.09496e+06 0 4.65726e-164 0 1.86289e-163 0.0283401
deletion chr1:7769001-7779000 10000 2.09421e+06 9991.85 2.80386e+06 26600.6 1.12153e+07 0
duplication chr1:7779001-7800000 21000 1.57455e+06 1399.46 1369.15 3056.16 5476.55 0
deletion chr1:7800001-7858000 58000 711020 528.686 9.96383e-09 1745.55 3.98549e-08 0
duplication chr1:7858001-7860000 2000 1.48479e+06 281234 7.17758e+08 1 1 0
deletion chr1:7860001-8002000 142000 998181 0.0397676 5.15346e-34 0.0833459 2.06136e-33 0
duplication chr1:8013001-14379000 6.366e+06 7.05773e+07 1.09653e-11 0 1.3423e-11 0 0.00126562
deletion chr1:14379001-14381000 2000 6.99059e+06 125017 0 1 1 0
duplication chr1:14381001-14384000 3000 2.17001e+06 165248 3.58881e+08 1 1 0
- 对于结果文件的一些思考
如上第四列normalize_RD（矫正后的RD）感觉偏大很多
Samtools depth 计算了chr1:5184001-6958000，平均深度约100左右
cnvnator 矫正公式：
image.png
当样本是panel测序，以及测序深度不高时，normalize_RD异常的离谱。
这种情况应该如何矫正？
