如果我们要比较的两个vcf文件的参考基因组版本不一致，就需要使用CrossMap等软件进行参考基因组版本转换，然后里使用 SnpSift 软件的 Concordance 命令比较它们。其中CrossMap软件依赖pyBigWig，使用conda进行安装，代码如下：
代码语言：javascript复制conda create -n py3 python=3.6
conda activate py3
conda install -c bioconda pyBigWig
pip3 install CrossMap
进行参考基因组版本转换的命令如下：
代码语言：javascript复制# 需要自行下载 hg19ToHg38.over.chain.gz 文件，以及参考基因组 Homo_sapiens_assembly38.fasta
python ~/miniconda3/envs/py3/bin/CrossMap.py
vcf ~/data/liftover/hg19ToHg38.over.chain.gz test.snp.hg19.vcf
~/data/Homo_sapiens_assembly38.fasta test.snp.hg38.vcf
可以把snp和indel的vcf文件都转换一下，然后拿到的转换好的文件如下：
代码语言：javascript复制1.3M Jul 8 05:16 test.indel.hg38.vcf
23K Jul 8 05:16 test.indel.hg38.vcf.unmap
1003K Jun 19 11:10 test.indel.vcf
13M Jul 8 05:18 test.snp.hg38.vcf
245K Jul 8 05:18 test.snp.hg38.vcf.unmap
13M Jun 19 18:29 test.snp.vcf
可以看到转换的成功率是非常高的！unmap的文件很小，因为确实参考基因组有变化，总有一下基因组片段被修改了。
但是，有意思的是，之前我们的vcf文件是严格按照基因组坐标排好序的，但是转换过后，出现了部分坐标乱序情况，如下：
这个很容易理解，因为同一个物种的不同版本参考基因组肯定是有
代码语言：javascript复制chr1 119955031 . G A
chr1 148483282 rs7513869 C T
chr1 144995248 rs6600697 A G
chr1 144995236 rs6600696 A C
chr1 144995050 rs1884147 C T
chr1 144995033 rs1884146 A G
也就是说，人类的参考基因组在由hg19进化到hg38的时候，不仅仅是片段的自然扩充，还包括一些以前组装顺序弄错了的片段的纠正。
这样坐标乱序的vcf文件，在很多下游分析都是不友好的，所以可以使用下面的代码进行简单过滤。
代码语言：javascript复制input=test.snps.VQSR.vcf
cat $input | java -jar ~/biosoft/snpEff/SnpSift.jar filter "( DP > 20 & FILTER = 'PASS' )" |
perl -alne '{print unless $F[0] =~ /_/}' |
awk '$1 ~ /^#/ {print $0;next} {print $0 | "sort -k1,1 -k2,2n"}' |
grep -v '1/2' > test.filter.sort.vcf
# 检查不同染色体分布情况：
cat new.filter.sort.vcf |grep -v '^#' |cut -f 1 |sort |uniq
# 接下来就可以对干净的VCF文件进行注释啦
java -jar ~/biosoft/snpEff/snpEff.jar GRCh38.86
test.filter.sort.vcf > test.filter.sort.eff.vcf
后记
我们总以为自己对参考基因组了解很多，实际上，有时候可以说是“一无所知” ！
仅仅是人类的参考基因组，背后的故事，知识量都可以写一本书！
