我想不少读者朋友已经知道在今年十月初，我们在Cell主刊上发表了第一个大规模中国人基因组学研究文章。
CMDB是这篇文章中唯一一个提供出来大规模中国人群体变异频率数据库，大约包含了9M个高质量的变异位点（约占人类基因组总长的0.003）。它是一个缩写，全称是Chinese Millionome Database，很意外的是这个缩写名字竟然与IT领域的配置管理数据库相同，这是当初起名时所不知道的。
这个数据库网站的第一版是去年末我参考ExAC做的，使用的底层框架是常见的Nginx+Flask+MongoDB，一开始很简陋，没有注册管理，也没有后台运维，仅仅只提供了网页端的查询和检索这些核心功能，在文章发表前知道的人也极少。但如今我们已经有一个专门的小组在维护和开发了，并且陆续增加了不少新功能，这其中就包括Genome API，访问量也稳步上升，不过CMDB中的数据不能够被下载是铁定的。
这个问题其实让不少同行朋友深感苦恼——或者说是恼火。因为在实际应用中常常有成千上万（或者上百万）的位点需要注释，怎么可能只是通过网页端一个一个手动地查！这实在让人抓狂——如果想用爬虫——对不起——会被封号，曾经有几个国内高校的实验室尝试这么做的时候就被封过，虽然无奈，但也是不得不做啊。
然而作为科学工作者，看到这样的情况未免觉得难受，我们也不希望CMDB会由于其易用性不足的原因慢慢“枯萎”，而无法发挥它应有的价值——那样未免太可惜了。所以我们小组不断改善它的使用模式，比如不久前新增的Genome API，这是一个可以比较好地处理这个问题的方法。但要有效使用API，就绕不开编程写程序这一关，这恐怕又是一个门槛。
再加上现在CMDB的访问量在日益增多，许多注册和访问的同行并不一定都懂得如何使用这个API，所以为了进一步解决这个问题，上个月末我抽空写了一个小工具，名字是cmdbtools（https://github.com/ShujiaHuang/cmdbtools）。
这是一个基于Python的命令行工具，只要你申请获得了CMDB的API权限，那么就可以直接用这个工具来查询变异信息或者为你的VCF数据注释上CMDB的频率信息，用起来十分方便！有了cmdbtools，你就可以不必理会该如何在程序中使用CMDB API了，直接安装cmdbtools即可，基本上可以满足你99%的需求，唯一的要求就是熟悉Linux或者MacOS的命令行工作环境。
另外，由于这是Python编写的，安装起来十分简单，直接pip install cmdbtools即可，不过由于目前还是开发版更新可能会比较频繁。成功之后，你就可以直接在命令行里使用 cmdbtools 了，在命令行中运行--help就可以查看cmdbtools的功能和用法，如下：
$ cmdbtools --help
usage: cmdbtools [-h]
{login,logout,print-access-token,annotate,query-variant} ...
Manage authentication for CMDB API and do querying from command line.
optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
Commands:
{login,logout,print-access-token,annotate,query-variant}
login Authorize access to CMDB API.
logout Logout CMDB.
print-access-token Display access token for CMDB API.
annotate Annotate input VCF.
query-variant Query variant by variant identifier or by chromosome
name and chromosomal position.
如果你想直接使用最新的开发版，也可以通过github链接来安装：
$ pip install git+git://github.com/ShujiaHuang/cmdbtools.git#egg=cmdbtools
目前提供了两个实用的基础功能：
1）变异频率信息的查询，query-varaint 功能。这个函数既可以查询单个位点的CMDB信息，也可以同时查询一系列位点的情况。我这里举两个例子来展示其用法：
$ cmdbtools query-variant -c chr17 -p 41234470 > ch17_41234470.vcf
或者：
$ cmdbtools query-variant -l positions.list > result.vcf
其中positions.list是目标位点，如果这些位点可以在CMDB中找到频率信息，则输出到result.vcf这个文件中，如果找不到则丢弃，最后结果为标准VCF格式，如：
##fileformat=VCFv4.2
##FILTER=<ID=LowQual,Description="Low quality">
##INFO=<ID=CMDB_AN,Number=1,Type=Integer,Description="Number of Alleles in Samples with Coverage from CMDB_hg19_v1.0">
##INFO=<ID=CMDB_AC,Number=A,Type=Integer,Description="Alternate Allele Counts in Samples with Coverage from CMDB_hg19_v1.0">
##INFO=<ID=CMDB_AF,Number=A,Type=Float,Description="Alternate Allele Frequencies from CMDB_hg19_v1.0">
##INFO=<ID=CMDB_FILTER,Number=A,Type=Float,Description="Filter from CMDB_hg19_v1.0">
#CHROM POS ID REF ALT QUAL FILTER INFO
17 41234470 rs1060915&CD086610&COSM4416375 A G 74.38 PASS CMDB_AF=0.361763,CMDB_AC=4625,CMDB_AN=12757
2）注释本地VCF文件，annotate功能。我想这对很多研究者来说应该是最实用的一个功能，有了这个就不需要反复在网页端查询了，在本地电脑上运行就行了，而且VCF文件可以同时是gz压缩或者非压缩的文本形式。例子如下：
$ cmdbtools annotate -i multiple_samples.vcf.gz > multiple_samples_CMDB.vcf
你可以的到如下的结果：
##fileformat=VCFv4.2
##ALT=<ID=NON_REF,Description="Represents any possible alternative allele at this location">
##FILTER=<ID=LowQual,Description="Low quality">
##INFO=<ID=AC,Number=A,Type=Integer,Description="Allele count in genotypes, for each ALT allele, in the same order as listed">
##INFO=<ID=AF,Number=A,Type=Float,Description="Allele Frequency, for each ALT allele, in the same order as listed">
##INFO=<ID=AN,Number=1,Type=Integer,Description="Total number of alleles in called genotypes">
##INFO=<ID=BaseQRankSum,Number=1,Type=Float,Description="Z-score from Wilcoxon rank sum test of Alt Vs. Ref base qualities">
##reference=file:///home/tools/hg19_reference/ucsc.hg19.fasta
##INFO=<ID=CMDB_AN,Number=1,Type=Integer,Description="Number of Alleles in Samples with Coverage from CMDB_hg19_v1.0">
##INFO=<ID=CMDB_AC,Number=A,Type=Integer,Description="Alternate Allele Counts in Samples with Coverage from CMDB_hg19_v1.0">
##INFO=<ID=CMDB_AF,Number=A,Type=Float,Description="Alternate Allele Frequencies from CMDB_hg19_v1.0">
##INFO=<ID=CMDB_FILTER,Number=A,Type=Float,Description="Filter from CMDB_hg19_v1.0">
#CHROM POS ID REF ALT QUAL FILTER INFO
chr21 9413612 . C T 6906.62 . AC=25;AF=0.313;AN=80;BaseQRankSum=0.425;CMDB_AC=2459;CMDB_AF=0.207525;CMDB_AN=11834;CMDB_FILTER=PASS
chr21 9413629 . C T 8028.88 . AC=30;AF=0.375;AN=80;BaseQRankSum=-1.200e+00;CMDB_AC=6906;CMDB_AF=0.305445;CMDB_AN=22406;CMDB_FILTER=PASS
chr21 9413700 . G A 7723.82 . AC=30;AF=0.375;AN=80;BaseQRankSum=-9.000e-02
chr21 9413735 . C A 10121.72 . AC=35;AF=0.438;AN=80;BaseQRankSum=0.977;CMDB_AC=2385;CMDB_AF=0.283965;CMDB_AN=8382;CMDB_FILTER=PASS
chr21 9413839 . C T 8192.08 . AC=28;AF=0.350;AN=80;BaseQRankSum=-5.200e-02
chr21 9413840 . C A 11514.35 . AC=38;AF=0.475;AN=80;BaseQRankSum=0.253
chr21 9413870 . T C 7390.60 . AC=26;AF=0.325;AN=80;BaseQRankSum=-4.270e-01
chr21 9413880 . T A 146.96 . AC=1;AF=0.013;AN=80;BaseQRankSum=2.12;ClippingRankSum=0.00
chr21 9413909 . G A 1131.78 . AC=10;AF=0.125;AN=80;BaseQRankSum=0.549;CMDB_AC=209;CMDB_AF=0.01507;CMDB_AN=13683;CMDB_FILTER=PASS
chr21 9413913 . C T 8120.65 . AC=28;AF=0.350;AN=80;BaseQRankSum=-4.390e-01;CMDB_AC=2870;CMDB_AF=0.205597;CMDB_AN=13955;CMDB_FILTER=PASS
chr21 9413945 . T C 43787.68 . AC=71;AF=0.888;AN=80;BaseQRankSum=0.089
chr21 9413995 . C T 9632.44 . AC=29;AF=0.363;AN=80;BaseQRankSum=0.747
chr21 9413996 . A G 41996.48 . AC=71;AF=0.888;AN=80;BaseQRankSum=-1.242e+00;CMDB_AC=3308;CMDB_AF=0.688533;CMDB_AN=4790;CMDB_FILTER=PASS
chr21 9414003 . T C 4256.54 . AC=19;AF=0.238;AN=80;BaseQRankSum=-6.030e-01
在这个注释结果中将对所有能够在CMDB中查询到的位点注释上4个信息，分别是：
CMDB_AF: CMDB数据库中的突变频率信息；
CMDB_AN: 该位点在CMDB数据库中总的群体覆盖深度；
CMDB_AC: 该位点在CMDB数据库中支持该变异的群体覆盖深度；
CMDB_FILTER：质控标记，一般是PASS
不过和query-variant的功能一样，如果你感兴趣的位点不在CMDB的这些高质量变异之中，则同样不会有注释信息，cmdbtools将按照你原来的样子输出返回，不会添加上述这四个CMDB信息，所以如果最后你发现自己的数据完全没有CMDB的注释信息，请不要惊讶，或许只是因为这些位点在CMDB这个大人群中没发现高质量的变异而已。
那Annotate的速度如何呢？
4千来个变异位点大约需要3分钟。
其它方面的信息我在github中也有比较具体的帮助文档（近期也将同步更新到CMDB网站中），因此这里就不再赘述了，你可以到github里面看到。
希望这些一点一点的努力可以对有需要的同行朋友们有所帮助，同时也非常欢迎大家多提意见，cmdbtools可能会逐步改进成为官方工具，所以我们希望可以结合大家更多的意见来进一步完善其后续功能。
最后，我还是多强调一句，不要试图借助cmdbtools取巧，按照你的需求去完成自己的分析即可，如果CMDB后台判定使用者不是在正常地使用这个工具，比如大批量异常查询数据等情况，那么还是会被封号。
祝科学研究者们2019年更好。
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