samtools是一个用于操作sam和bam文件（通常是短序列比对工具如bwa,bowtie2,hisat2,tophat2等等产生的，具体格式可以在消息框输入“SAM”查看）的工具合集，包含有许多命令。以下是常用命令的介绍。

1.View

view命令的主要功能是：将sam文件与bam文件互换；然后对bam文件进行各种操作，比如数据的排序(sort)和提取(这些操作 是对bam文件进行的，因而当输入为sam文件的时候，不能进行该操作)；最后将排序或提取得到的数据输出为bam或sam（默认的）格式。

bam文件优点：bam文件为二进制文件，占用的磁盘空间比sam文本文件小；利用bam二进制文件的运算速度快。

view命令中，对sam文件头部（序列ID）的输入(-t或-T）和输出(-h)是单独的一些参数来控制的。

默认情况下不加 region，则是输出所有的 region.options:

-b output BAM

默认下输出是 SAM 格式文件，该参数设置输出 BAM 格式

-h print header for the SAM output

默认下输出的 sam 格式文件不带 header，该参数设定输出sam文件时带 header 信息

-H print header only (no alignments)

仅仅输出文件的头

-S input is SAM

默认下输入是 BAM 文件，若是输入是 SAM 文件，则最好加该参数，否则有时候会报错。

-u uncompressed BAM output (force -b)

该参数的使用需要有-b参数，能节约时间，但是需要更多磁盘空间。

-c Instead of printing the alignments, only count them and print the

total number. All filter options, such as ‘-f’, ‘-F’ and ‘-q’ , are taken into account.

过滤功统计功能

-c print only the count of matching records

-L FILE output alignments overlapping the input BED FILE [null]

-t FILE list of reference names and lengths (force -S) [null]

使用一个list文件来作为header的输入

-T FILE reference sequence file (force -S) [null]

使用序列fasta文件作为header的输入

-o FILE output file name [stdout]

-F INT filtering flag, 0 for unset [0]

Skip alignments with bits present in INT [0]

数字4代表该序列没有比对到参考序列上

数字8代表该序列的mate序列没有比对到参考序列上

过滤功能。如F12过滤只有双端map的

-q INT minimum mapping quality [0]

比对的最低质量值，一般认为20就为unique比对了，可以结合上述-bF参数使用使用提取特定的比对结果

例子：

将sam文件转换成bam文件samtools view -bS abc.sam > abc.bam

BAM转换为SAMsamtools view -h -o out.sam out.bam

提取比对到参考序列上的比对结果samtools view -bF 4 abc.bam > abc.F.bam提取paired reads中两条reads都比对到参考序列上的比对结果，只需要把两个4+8的值12作为过滤参数即可 samtools view -bF 12 abc.bam > abc.F12.bam提取没有比对到参考序列上的比对结果 samtools view -bf 4 abc.bam > abc.f.bam提取bam文件中比对到caffold1上的比对结果，并保存到sam文件格式samtools view abc.bam scaffold1 > scaffold1.sam提取scaffold1上能比对到30k到100k区域的比对结果samtools view abc.bam scaffold1:30000-100000 $gt; scaffold1_30k-100k.sam根据fasta文件，将 header 加入到 sam 或 bam 文件中samtools view -T genome.fasta -h scaffold1.sam > scaffold1.h.sam

2.Sort

sort对bam文件进行排序。一些软件需要sort的bam或者sam文件，如stringtie，所以必须要sort使用；求depth时，也必须要sort；

Usage: samtools sort [-n] [-m ]

-m 内存参数默认下是 500,000,000 即500M（不支持K，M，G等缩写）。对于处理大数据时，如果内存够用，则设置大点的值，以节约时间。

-n 设定排序方式按short reads的ID排序。默认下是按序列在fasta文件中的顺序（即header）和序列从左往右的位点排序。

例子：

samtools sort accept.bam accept.sort最终产生accept.sort.bam3.merge

将2个或2个以上的已经sort了的bam文件融合成一个bam文件。融合后的文件已经sort过了的。

Usage: samtools merge [-nr] [-h inh.sam] [...]

Options: -n sort by read names

-r attach RG tag (inferred from file names)

-u uncompressed BAM output

-f overwrite the output BAM if exist

-1 compress level 1

-R STR merge file in the specified region STR [all]

-h FILE copy the header in FILE to [in1.bam]例子：4.index

必须对bam文件进行默认情况下的排序后，才能进行index。否则会报错。

建立索引后将产生后缀为.bai的文件，用于快速的随机处理。很多情况下需要有bai文件的存在，特别是显示序列比对情况下。比如samtool的tview命令就需要；gbrowse2显示reads的比对图形的时候也需要。IGV显示比对情况也需要。

Usage: samtools index [out.index]

例子：

$ samtools index abc.sort.bam

$ samtools index abc.sort.bam abc.sort.bam.bai5.faidx

对fasta文件建立索引,生成的索引文件以.fai后缀结尾。该命令也能依据索引文件快速提取fasta文件中的某一条（子）序列

Usage: samtools faidx [ [...]]

对基因组文件建立索引，方便提取序列。例子：$ samtools faidx genome.fasta由于有索引文件，可以使用以下命令很快从基因组中提取到fasta格式的子序列$ samtools faidx genome.fasta scffold_10 > scaffold_10.fasta6.tview

tview能直观的显示出reads比对基因组的情况，和基因组浏览器有点类似。

需要事先利用利用上面讲的sort和建index命令执行完后，用下述命令。

Usage: samtools tview [ref.fasta]

7.flagstat

给出BAM文件的比对结果

Usage: samtools flagstat

$ samtools flagstat example.bam

11945742 + 0 in total (QC-passed reads + QC-failed reads)

#总共的reads数

0 + 0 duplicates

7536364 + 0 mapped (63.09%:-nan%)

#总体上reads的匹配率

11945742 + 0 paired in sequencing

#有多少reads是属于paired reads

5972871 + 0 read1

#reads1中的reads数

5972871 + 0 read2

#reads2中的reads数

6412042 + 0 properly paired (53.68%:-nan%)

#完美匹配的reads数：比对到同一条参考序列，并且两条reads之间的距离符合设置的阈值

6899708 + 0 with itself and mate mapped

#paired reads中两条都比对到参考序列上的reads数

636656 + 0 singletons (5.33%:-nan%)

#单独一条匹配到参考序列上的reads数，和上一个相加，则是总的匹配上的reads数。

469868 + 0 with mate mapped to a different chr

#paired reads中两条分别比对到两条不同的参考序列的reads数

243047 + 0 with mate mapped to a different chr (mapQ>=5)

#同上一个，只是其中比对质量>=5的reads的数量

8.depth

得到每个碱基位点的测序深度,并输出到标准输出，所以要用大于号追加到一个文件。

-r 后面跟染色体号（region）

-Q ：计算深度时要求比对的最低质量值

注意：做depth之前必须做samtools index；例子samtools depth accept.bam >depth9.其他命令

reheader：替换bam文件的头

$ samtools reheader

idxstats ：统计一个表格，4列，分别为”序列名，序列长度，比对上的reads数，unmapped reads number。第4列应该是paired reads中有一端能匹配到该scaffold上，而另外一端不匹配到任何scaffolds上的reads数。

$ samtools idxstats rmdup：将由PCR duplicates获得的reads去掉，并只保留最高比对质量的read。

Usage: samtools rmdup [-sS] -s 对single-end reads。默认情况下，只对paired-end reads

-S 将Paired-end reads作为single-end reads处理。

10. 将bam文件转换为fastq文件

有时候，我们需要提取出比对到一段参考序列的reads，进行小范围的分析，以利于debug等。这时需要将bam或sam文件转换为fastq格式。

该网站提供了一个bam转换为fastq的程序：http://www.hudsonalpha.org/gsl/information/software/bam2fastq

11. mpileup

samtools还有个非常重要的命令mpileup，以前为pileup。该命令用于生成bcf文件，再使用bcftools进行SNP和Indel的分析。bcftools是samtool中附带的软件，在samtools的安装文件夹中可以找到。

主要参数释义：

-A：在检测变异中，不忽略异常的reads对

-C：用于调节比对质量的系数，如果reads中含有过多的错配，不能设置为零

-D：输出每个样本的reads深度

-l：BED文件或者包含区域位点的位置列表文件

注意：位置文件包含两列，染色体和位置，从1开始计数。BED文件至少包含3列，染色体、起始和终止位置，开始端从0开始计数。

-r：在指定区域产生pileup，需已建立索引的bam文件，通常和-l参数一起使用

-o/g/v：输出文件类型（标准格式文件或者VCF、BCF文件）

-t：设置FORMAT和INFO的列表内容，以逗号分割

-u：生成未压缩的VCF和BCF文件

-I：跳过INDEL检测

-m：候选INDEL的最小间隔的reads

-f：输入有索引文件的fasta参考序列

-F ：含有间隔reads的最小片段

生成一个简单的vcf文件

samtools mpileup -vu test.sort.bam

如果有参考基因组的话

samtools mpileup -vuf genome.fasta test.sort.bam

mpileup不使用-u或-g参数时，则不生成二进制的bcf文件，而生成一个文本文件(输出到标准输出)。该文本文件统计了参考序列中每个碱基位点的比对情况；该文件每一行代表了参考序列中某一个碱基位点的比对结果。比如：

scaffold_1 2841 A 11 ,,,...,.... BHIGDGIJ?FF

scaffold_1 2842 C 12 ,$,,...,....^I. CFGEGEGGCFF+

scaffold_1 2843 G 11 ,,...,..... FDDDDCD?DD+

scaffold_1 2844 G 11 ,,...,..... FA?AAAA

scaffold_1 2845 G 11 ,,...,..... F656666166*

scaffold_1 2846 A 11 ,,...,..... (1.1111)11*

scaffold_1 2847 A 11 ,,+9acggtgaag.+9ACGGTGAAT.+9ACGGTGAAG.+9ACGGTGAAG,+9acggtgaag.+9ACGGTGAAG.+9ACGGTGAAG.+9ACGGTGAAG.+9ACGGTGAAG.+9ACGGTGAAG %.+....-..)

scaffold_1 2848 N 11 agGGGgGGGGG !!$!!!!!!!!

scaffold_1 2849 A 11 c$,...,..... !0000000000

scaffold_1 2850 A 10 ,...,..... 353333333

mpileup生成的结果包含6行：参考序列名；位置；参考碱基；比对上的reads数；比对情况；比对上的碱基的质量。其中第5列比较复杂,解释如下：

1 ‘.’代表与参考序列正链匹配。

2 ‘,’代表与参考序列负链匹配。

3 ‘ATCGN’代表在正链上的不匹配。

4 ‘atcgn’代表在负链上的不匹配。

5 ‘*’代表模糊碱基

6 ‘^’代表匹配的碱基是一个read的开始；’^'后面紧跟的ascii码减去33代表比对质量；这两个符号修饰的是后面的碱基，其后紧跟的碱基(.,ATCGatcgNn)代表该read的第一个碱基。

7 ‘$’代表一个read的结束，该符号修饰的是其前面的碱基。

8 正则式’\+[0-9]+[ACGTNacgtn]+’代表在该位点后插入的碱基；比如上例中在scaffold_1的2847后插入了9个长度的碱基acggtgaag。表明此处极可能是indel。

9 正则式’-[0-9]+[ACGTNacgtn]+’代表在该位点后缺失的碱基；

12. 使用bcftools

bcftools和samtools类似，用于处理vcf(variant call format)文件和bcf(binary call format)文件。前者为文本文件，后者为其二进制文件。

bcftools使用简单，最主要的命令是view命令，其次还有index和cat等命令。index和cat命令和samtools中类似。此处主讲使用view命令来进行SNP和Indel calling。该命令的使用方法和例子为：

seqDict] [-l listLoci] [-s listSample]

[-i gapSNPratio] [-t mutRate] [-p varThres] [-P prior]

[-1 nGroup1] [-d minFrac] [-U nPerm] [-X permThres]

[-T trioType] in.bcf [region]$ bcftools view -cvNg abc.bcf > snp_indel.vcf

生成的结果文件为vcf格式，有10列，分别是：1 参考序列名；2 varianti所在的left-most位置；3 variant的ID（默认未设置，用’.'表示)；4 参考序列的allele；5 variant的allele(有多个alleles，则用’,'分隔);6 variant/reference QUALity;7 FILTers applied;8 variant的信息，使用分号隔开；9 FORMAT of the genotype fields, separated by colon (optional)； 10 SAMPLE genotypes and per-sample information (optional)。

例如：

scaffold_1 2847 . A AACGGTGAAG 194 . INDEL;DP=11;VDB=0.0401;AF1=1;AC1=2;DP4=0,0,8,3;MQ=35;FQ=-67.5 GT:PL:GQ 1/1:235,33,0:63

scaffold_1 3908 . G A 111 . DP=13;VDB=0.0085;AF1=1;AC1=2;DP4=0,0,5,7;MQ=42;FQ=-63 GT:PL:GQ 1/1:144,36,0:69

scaffold_1 4500 . A G 31.5 . DP=8;VDB=0.0034;AF1=1;AC1=2;DP4=0,0,1,3;MQ=42;FQ=-39 GT:PL:GQ 1/1:64,12,0:21

scaffold_1 4581 . TGGNGG TGG 145 . INDEL;DP=8;VDB=0.0308;AF1=1;AC1=2;DP4=0,0,0,8;MQ=42;FQ=-58.5 GT:PL:GQ 1/1:186,24,0:45

scaffold_1 4644 . G A 195 . DP=21;VDB=0.0198;AF1=1;AC1=2;DP4=0,0,10,10;MQ=42;FQ=-87 GT:PL:GQ 1/1:228,60,0:99

scaffold_1 4827 . NACAAAGA NA 4.42 . INDEL;DP=1;AF1=1;AC1=2;DP4=0,0,1,0;MQ=40;FQ=-37.5 GT:PL:GQ 0/1:40,3,0:3

scaffold_1 4854 . A G 48 . DP=6;VDB=0.0085;AF1=1;AC1=2;DP4=0,0,2,1;MQ=41;FQ=-36 GT:PL:GQ 1/1:80,9,0:16

scaffold_1 5120 . A G 85 . DP=8;VDB=0.0355;AF1=1;AC1=2;DP4=0,0,5,3;MQ=42;FQ=-51 GT:PL:GQ 1/1:118,24,0:45

第8列中显示了对variants的信息描述，比较重要，其中的 Tag 的描述如下：

Tag Format Description

AF1 double Max-likelihood estimate of the site allele frequency (AF) of the first ALT allele

DP int Raw read depth (without quality filtering)

DP4 int[4] # high-quality reference forward bases, ref reverse, alternate for and alt rev bases

FQ int Consensus quality. Positive: sample genotypes different; negative: otherwise

MQ int Root-Mean-Square mapping quality of covering reads

PC2 int[2] Phred probability of AF in group1 samples being larger (,smaller) than in group2

PCHI2 double Posterior weighted chi^2 P-value between group1 and group2 samples

PV4 double[4] P-value for strand bias, baseQ bias, mapQ bias and tail distance bias

QCHI2 int Phred-scaled PCHI2

RP int # permutations yielding a smaller PCHI2

CLR int Phred log ratio of genotype likelihoods with and without the trio/pair constraint

UGT string Most probable genotype configuration without the trio constraint

CGT string Most probable configuration with the trio constraint

使用bcftools得到variant calling结果后。需要对结果再次进行过滤。主要依据比对结果中第8列信息。其中的 DP4 一行尤为重要，提供了4个数据：1 比对结果和正链一致的reads数、2 比对结果和负链一致的reads数、3 比对结果在正链的variant上的reads数、4 比对结果在负链的variant上的reads数。可以设定 （value3 + value4）大于某一阈值，才算是variant。比如：

$ perl -ne 'print $_ if /DP4=(\d+),(\d+),(\d+),(\d+)/ && ($3+$4)>=10 && ($3+$4)/($1+$2+$3+$4)>=0.8' snp_indel.vcf > snp_indel.final.vcf参考资料宁生信 samtools使用大全：http://blog.csdn.net/sinat_38163598/article/details/72910115砍柴问樵夫 生物信息血分析工具samtools:https://sanwen.net/a/hirxmpo.html