生物信息分析过程中的常见文件的格式

来源：生信宝典评论537

刚接触生信分析的小白们这种尴尬的事情时有发生，为了帮助大家梳理这些剪不断理还乱的文件，本文以分析流程为主线，介绍各文件的格式以及有哪些常用命令来查看或处理它们。

1. 测序数据FASTQ文件

1）文件用途：样品测序返回的数据一般存储为fastq文件，通常是压缩文件filename.fq.gz的格式，节省存储空间和传输时间。

2）查看方式

# zcat查看gzip压缩的文件
# head -n 8 显示前8行文件内容（前8行代表2条序列）

zcat filename.fq.gz | head -n 8

# @SRR1039521.13952745/1
# TTCCTTCCTCCTCTCCCTCCCTCCCTCCTTTCTTTCTTCCTGTGGTTTTTTCCTCTCTTCTTC
#  
# HIJIIJHGHHIJIIIJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJIIJJFIDHIBGHJIHHHHHHFFFFFFE

3）格式说明：fastq文件每4行代表一条序列
第一行：记录序列测序时所用仪器以及在测序通道中坐标信息，以@开头；
第二行：测序的序列信息，以ATCGN表示，由于荧光信号干扰无法判断是什么碱基时就用N表示；
第三行：通常一个 ;
第四行：与第二行碱基信息一一对应，存储测序碱基的质量值。

4）其他常用命令

# 计算read数
# wc -l: 计算行数
# bc -l: 计算器 (-l：浮点运算)
# 为什么除以4，又除以1000000，计算的是million值

echo "`zcat trt_N061011_1.fq.gz | wc-l` / (4*1000000)" | bc -l

# 测序碱基数计算
zcat trt_N061011_1.fq.gz | awk'{if(FNR%4==0) base =length}END{print base/10^9,"G";}'

2.基因组FASTA文件

此文件可以从ensemble数据库下载的（https://www.ensembl.org/info/data/ftp/index.html）， 一般选择下载primary assemblyfasta（参考基因组和基因注释文件）。fasta文件用于序列存储，可以是DNA或蛋白序列，在此FASTA文件存储了基因组序列的信息。

序列名字行：以>符号开头，记录了该序列类型和所在基因组位置信息；

序列行（一行或多行）：序列信息，soft-masked基因组会把所有重复区和低复杂区的序列用小写字母标出的基因组，小写字母n表示未知碱基。

>1 dna_sm:chromosomechromosome:GRCh38:1:1:248956422:1 REF
nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn
nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn
.....
ttgggctggggcctggccatgtgtatttttttaaatttccactgatgattttgctgcatg
gccggtgttgagaatgactgCGCAAATTTGCCGGATTTCCTTTGCTGTTCCTGCATGTAG
TTTAAACGAGATTGCCAGCACCGGGTATCATTCACCATTTTTCTTTTCGTTAACTTGCCG
.....
nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn

# 通常要求序列名字行简单为好，而且一般加chr作为开头
# 给第一行添加chr标签，并去掉其他多余信息
# 下面的写法复杂了些，是为了避免给已经有chr信息的名字再加一次
# 帮助无脑操作
sed 's/^>([^chr])/>chr1/'  Homo_sapiens.GRCh38.dna.primary_assembly.fa |cut -f 1 -d ' ' > GRCh38.fa

3. 基因组注释文件gff和gtf

gff全称General featureformat，主要是用来注释基因组。gtf全称Gene transfer format，主要是用来对基因进行注释。两者均是一个9列的基因信息注释文件，前8列的信息几乎一样，区别在于第9列。具体可见历史推文GTF/GFF文件格式解读和转换 在此不再赘述。

从ensemble下载的gtf文件前5行一般是以#开头的注释信息，后续分析中用不上需要去除，同时需要给第一列添加chr标签（与基因组序列一致），可通过下面的命令对文件进行加工：

# grep 匹配查询 -v 输出不匹配的行
gunzip Homo_sapiens.GRCh38.94.gtf.gz -c |grep -v '^#' | sed '/^[^chr]/ s/^/chr/' >GRCh38.gtf

4. bed文件

分析过程中的bed文件一般代表区域信息，如表示Peak位置的bed文件，表示基因注释的bed12文件。

  • 表示基因注释时，gtf/gff和bed文件的区别

1）gtf/gff文件一行表示一个exon/CDS等子区域，多行联合表示一个gene；bed文件一行表示一个gene；
2）gtf文件中碱基位置定位方式是1-based，而bed中碱基定位方式是0-based，如下图所示。

生物信息分析过程中的常见文件的格式-图片1

    • bed文件每一行对应信息

 

必须包含的3列信息：
1）chrom：染色体名字 (e.g.chr3, chrY, chr2_random或者scaffold10671)。
2）chromStart：基因在染色体或scaffold上的起始位置（0-based）。
3）chromEnd：基因在染色体或scaffold上的终止位置 （前闭后开）。

可选的9列信息：
4）name：bed文件的行名。
5）score：本条基因在注释数据集文件中的评分（0-1000），在Genome Browser中会根据不同区段的评分显示对应的阴影强度（评分越高灰度越高）。
6）strand：链的方向 、-或. (.表示不确定链的方向)
7）thickStart：CDS区（编码区）的起始位置，即起始密码子的位置。
8）thickEnd：The endingposition at which the feature is drawn thickly (for example the stop codon ingene displays).
9）itemRgb：RGB颜色值（如：255,0,0），方便在GenomeBrowser中查看。
10）blockCount：bed行中外显子的数目。
11）blockSizes：逗号分割的列，数目与blockCount值对应，每个数表示对应外显子的碱基数。
12）blockStarts：逗号分割的列，数目与blockCount值对应，每个数表示对应外显子的起始位置（数值是相对ChromStart计算的）。

5. sam和bam文件

sam文件全称The SequencingAlignment/Map Format，是Alignment/Map步骤bwa/STAR/HISAT2等软件对结果的标准输出文件，用于存储reads比对到参考基因组的比对结果，是一个纯文本格式，文件一般较大。为了节省硬盘存储，一般使用其高效压缩的二进制格式bam文件。

利用samtools view的-b参数就能把sam文件转为bam文件。

1）sam文件查看方式
在linux终端直接用less即可进行查看；

2）bam文件查看方式
需要借助samtools view工具进行查看

samtools view filename.bam | less -S
samtools view -h filename.bam | less -S

NGS分析中大多数文件都是由header和record两部分组成，加上-h参数后可以将header显示出来，默认是不显示的。

@HD    VN:1.5  SO:coordinate
@SQ    SN:chr1 LN:248956422
@SQ    SN:chr10        LN:133797422
......
@SQ    SN:chrKI270392.1        LN:971
@SQ    SN:chrKI270394.1        LN:970
@RG    ID:BH_H3K27ac_2 LB:BH_H3K27ac_2 SM:BH_H3K27ac_2
@PG    ID:bwa  PN:bwa  VN:0.7.15-r1140 CL:bwa mem -M -t 8 -R@RGtID:BH_H3K27ac_2tLB:BH_H3K27ac_2tSM:BH_H3K27ac_2tPL: /MP
@PG    ID:MarkDuplicates      VN:1.138(aa51703435dc6a423013e74e56b0b68405facd79_1439324166)   CL:picard.sam.markduplicates.
K00141:244:HVL3NBBXX:8:2119:27235:3145399      chr1    10016  32      115M    =      10016   115     CCCTAACCCTAACCCTAACCC
K00141:244:HVL3NBBXX:8:2119:27235:31453147     chr1    10016  32      115M    =      10016   -115   CCCTTACCCTAACCCTAACCC
  • header内容
    @HD：是必须的标准文件头，包含版本信息；
    @SQ：参考序列染色体名字和长度信息 (SN:scaffold name; LN: length)；
    @RG：重要read group信息，通常包含测序平台，测序文库和样本ID等信息，分析时用于区分不同样本（重测序时用到）；
    @PG：生成此文件的操作过程和参数信息 （program）。
  • record内容
    每一行就是一条read比对上参考基因组的信息，总共12列，用tab键分割。
# 1. read名称；
# 2. 比对信息位flag值；
# 3. 参考序列染色体编号；
# 4. 5′端起始位置；
# 5. MAPQ：mapping quality，描述比对的质量，数字越大，特异性越高；
# 6. CIGAR字符串，记录插入、删除、错配等信息；
# 7. 配对read所比对到的染色体，仅双端测序的数据才有；
# 8. 配对read所比对到的位置，仅双端测序的数据才有；
# 9. 插入片段的长度，仅双端测序的数据才有；
# 10. read序列；
# 11. read质量值；
# 12. 12列以后的信息都是metadata，程序用标记

sam文件中第二列flag信息很重要，下面做进一步解释。

利用samtools flagstat工具可以查看bam文件中比对的flag信息，并输出比对的统计结果。

samtools flagstat *.bam

flag一共有12个标签，使用16进制数表示，每个标签值是2^(n-1)，其中n<=12，每个值有其对应的唯一解释含义，具体见下图。

生物信息分析过程中的常见文件的格式-图片2

你会发现随机挑选几个值做加和运算，他们的结果都是唯一的，所以在bam文件中第二列flag的值代表这条序列符合下图所示条件的值的和。

所以根据这个值我们可以判断这条序列是双端测序还是单端测序；如果是双端测序，reads来自左端还是右端。比如65 只能是1和64组成，代表这个序列是双端测序，而且是read1。

每次转换很头疼？别担心，网上有很多解码flag含义的在线工具，如SAM Format（网址：https://www.samformat.info/sam-format-flag）

输入flag的值，解析工具会返回匹配上的信息。如果是单端测序，flag值都是偶数。

生物信息分析过程中的常见文件的格式-图片3

如果是双端测序，工具会帮我们把另外一端序列的flag值返回，并且将这些数字情况大致分为5类，在右侧进一步显示这个值对应的含义。

生物信息分析过程中的常见文件的格式-图片4

6. wig、bigwig和bedgraph文件

上述bam和sam文件可以帮助我们探索reads在参考基因组中的比对情况，导入基因组浏览器查看比对状态和突变信息。而wiggle(简称wig)、bigwig(简写bw)以及bedgraph(简写bdg)只包含区域和区域的覆盖度信息，文件更小，用于可视化更方便，可以导入基因组浏览器（Genome Browser）中进行可视化，以查看reads在参考基因组各个区域的覆盖度并检测测序深度。这几个文件在ChIP-seq数据分析Call Peak阶段会生成，可以利用IGV等工具进行可视化，方便查看组蛋白修饰的程度。

  • wiggle：展示区域的密度或强度信息，如GCpercent, probability scores, and transcriptome data.
variableStep chrom=chr2
300701 12.5
300702 12.5
300703 12.5
300704 12.5
300705 12.5
fixedStep chrom=chr3 start=400601 step=100span=5
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  • bedGraph: bed与wig的结合，更省空间和灵活，展示信息与wig类似。(bedGraph的格式一般有四列，Chr、start、end和value，并且坐标是以0为起始左闭右开)
chromA chromStartA  chromEndA  dataValueA
chromB chromStartB  chromEndB  dataValueB
  • bigWig: wig文件的二进制压缩格式，可通过wigToBigWig工具转换

推荐大家阅读UCSC官网对这几个文件的详细解释：

  • wiggle(WIG)：https://genome.ucsc.edu/goldenPath/help/wiggle.html
  • bedGraph：https://genome.ucsc.edu/goldenPath/help/bedgraph.html
  • bigWig：http://genome.ucsc.edu/goldenPath/help/bigWig.html

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