使用pysam操作VCF/BCF文件

使用pysam操作VCF/BCF文件

读取和写出

from pysam import VariantFile
bcf_in  = VariantFile("test_in.vcf", "r")
bcf_out = VariantFile("test_out.vcf", "w", header=bcf_in.header)
for rec in bcf_in.fecth():
    bcf_out.write(rec)

VariantFile函数得到的是 pysam.libcbcf.VariantFile 对象, 这是一个可遍历对象, 通过dir()可以发现它有__iter____next__方法。因此如果仅仅是遍历全部记录,那么__iter__等价于fecth.

type(bcf_in) # 对象类型
dir(bcf_out) # 方法

VCF格式分为Header和Record两个部分. record记录每个变异位点的具体信息,为了从中提取所需数据,需要理解Pysam的解析策略。

rec1 = bcf_in.__next__()
dir(rec1)

vcf的record每一行都是9列+N列样本(CHROM, POS, ID, REF, ALT, QUAL, FILTER, INFO, FORMAT, sample1, sample2,..), 解析之后就是如下方法

  • .chrom: 返回字符串
  • .pos: 返回数值。 这个是以0为基, 可以用.start和.stop
  • .id: 如果无记录, 就是NoneType
  • .ref: 返回字符串
  • .alt: 返回元祖(tuple), 因为一个位点上可以有多个变异类型
  • .qual: 返回数值
  • .filter: 返回pysam.libcbcf.VariantRecordFilter对象, 类似于字典
  • .info: 返回pysam.libcbcf.VariantRecordInfo对象,类似于字典, 存放所有样本的统计信息
  • .format: 返回pysam.libcbcf.VariantRecordFormat,类似于字典, 存放后续每个样本数据存放顺序和数据类型
  • .samples: 返回pysam.libcbcf.VariantRecordSamples, 类似于字典, 存放每一个样本的具体信息

.filter, .info, .format, .samples虽然都能返回类字典(或者说哈希表)数据结果,但是在方法上存在差别。

VariantRecordFilter对象可以通过.filter.add增加过滤类型, 当然需要事先在header中添加元信息,如下:

bcf_in.header.filters.add(id="ugly",number=None, type=None,description="i don't likt it") #增加员信息
rec = bcf_in.__next__()
rec.filter.add("ugly") # 增加过滤条件
rec.filter.keys() # 查看

VariantRecordInfo对象可以删除一个键值对(pop),可以更新已有的键值对。

rec.info.pop('TYPE') # 删除TYPE
rec.info['ODDS'] # 变更前
rec.info.update({'ODDS':12}) #变更
rec.info['ODDS'] # 变更后

VariantRecordFormat和VariantRecordSamples关系比较紧密,但前者只能查看不提供方法进行修改, 而VariantRecordSamples和VariantRecordInfo一致。由于可以有多个样本,提取数据的时候就需要多层迭代,例如提取所有样本的GT

for key,value in rec.samples.iteritems():
    print(key, value['GT'])

例如只有两个样本,我想比较这两个样本的GT是否相同

GT = [value['GT'] for value in rec.samples.values()]
GT[0].__eq__(GT[-1])

综上,就可以在Python中写出一个过滤器剔除缺失基因组记录,保留其中样本基因组纯合但不同的记录

import sys
from pysam import VariantFile as vcf

if len(sys.argv) < 3:
    sys.exit(1)
else:
    in_name  = sys.argv[1]
    out_name = sys.argv[2]

bcf_in  = vcf(in_name)
# add metadata
command = "##pysamCommand=GT[0].__ne__((None,)) and GT[-1].__ne__((None,)) and GT[0].__ne__(GT[-1]) and GT[0].__ne__((0,1)) and GT[-1].__ne__((0,1))"
bcf_in.header.add_line(command)
bcf_out = vcf(out_name, "w", header=bcf_in.header)

for rec in bcf_in.__iter__():
    GT = [value['GT'] for value in rec.samples.values()]
    if GT[0].__ne__((None,)) and GT[-1].__ne__((None,)) and \
           GT[0].__ne__((0,1)) and GT[-1].__ne__((0,1)) and \
           GT[0].__ne__(GT[-1]):
        bcf_out.write(rec)

©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 213,616评论 6 492
  • 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 91,020评论 3 387
  • 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 159,078评论 0 349
  • 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 57,040评论 1 285
  • 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 66,154评论 6 385
  • 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 50,265评论 1 292
  • 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 39,298评论 3 412
  • 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 38,072评论 0 268
  • 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 44,491评论 1 306
  • 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 36,795评论 2 328
  • 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 38,970评论 1 341
  • 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 34,654评论 4 337
  • 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 40,272评论 3 318
  • 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 30,985评论 0 21
  • 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 32,223评论 1 267
  • 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 46,815评论 2 365
  • 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 43,852评论 2 351

推荐阅读更多精彩内容