大家好,我是邓飞。
对于vcf文件和plink文件是经常用的文件,对于基因型数据的处理,一般分为:
今天介绍一下vcf文件的三个处理方法:
用到的软件是bcftools
,用到的系统是Linux
。
数据使用GWAS-Cookbook中的GWASdat1中的数据,将数据变为vcf格式。
相关基因型数据,可以在这里下载:快来领取 | 飞哥的GWAS分析教程更新啦
将plink的二进制文件,变为vcf的代码:
plink --bfile ../../gwas_cookbook/GWAS-dat1/1_QC_GWAS/HapMap_3_r3_1 --recode vcf-iid --out test1
vcf预览:
整理染色体修改对应关系:
awk '{print $1}' HapMap_3_r3_1.bim |sort |uniq >chr.txt
awk '{print $1,"chr"$1}' chr.txt >chr_rename.txt
整理好的对应关系:
$ cat chr_rename.txt
1 chr1
10 chr10
11 chr11
12 chr12
13 chr13
14 chr14
15 chr15
16 chr16
17 chr17
18 chr18
19 chr19
2 chr2
20 chr20
21 chr21
22 chr22
23 chr23
25 chr25
3 chr3
4 chr4
5 chr5
6 chr6
7 chr7
8 chr8
9 chr9
代码:
bcftools annotate --rename-chrs chr_rename.txt -Oz -o test2.vcf.gz test1.vcf
gzip -d test2.vcf.gz
less -S test2.vcf
修改后的结果:
可以看到,已经修改过了。
样本对应关系txt文件整理:
awk '{print $2}' HapMap_3_r3_1.fam |head >sname.txt
awk '{print $1,"new_"$1}' sname.txt >sname_change.txt
对应关系文件内容:
$ head sname_change.txt
NA06989 new_NA06989
NA11891 new_NA11891
NA11843 new_NA11843
NA12341 new_NA12341
NA12739 new_NA12739
NA10850 new_NA10850
NA06984 new_NA06984
NA12877 new_NA12877
NA12275 new_NA12275
NA06986 new_NA06986
代码:
bcftools reheader -s sname_change.txt test1.vcf -o test3.vcf.gz
修改后的vcf:
代码:
bcftools view -S sname.txt test1.vcf -Ov > test4.vcf
提取后的文件:
搞定!