SNP过滤时常用参数的解析(群体遗传)

关于为何要进行SNP的过滤:

第一,低质量和无信息的SNP会影响后续群体结构或GWAS的分析结果,甚至影响后续对生物学问题的解释;第二,群体研究时,由于测序的个体较多检测出来的变异位点经常会数以千万计,进一步过滤会减少后续分析时,对计算资源的需求。

indel邻近区域的SNP和10bp范围内的SNP cluster

这两个参数并非通用,为什么要考虑它们见图片中的描述

image

10bp范围内有3个以上的SNP,去除掉

#标出10bp范围3个SNP的 ”SnpCluster“
gatk VariantFiltration -V 324.wgs.call.SNP.Filter-SOR.ANN.vcfFliter.vcf -cluster 3 -window 10 -O 324.wgs.call.SNP.Filter-SOR.ANN.vcfFliter.10-3filter.vcf
#去除上一步标出的SnpCluster"
gatk SelectVariants -V 324.wgs.call.SNP.Filter-SOR.ANN.vcfFliter.10-3filter.vcf -O 324.wgs.call.SNP.Filter-SOR.ANN.vcfFliter.10-3filter-2.vcf -select "FILTER == SnpCluster" --invertSelect

去除indel附近5bp范围内的SNP

bcftools filter -g 5 -O v -o 1-SnpGap5.vcf ../324.wgs.PASS.ANN.vcf.gz

基因型的质量

除了考虑位点的质量之外,还要考虑每个个体在这个位点上的基因型,只保留基因型上GQ值大于20,大于5条reads覆盖的基因型,否则设为miss即 ./.

vcftools --vcf 324.wgs.call.SNP.Filter-SOR.ANN.vcfFliter.10-3filter-2.vcf --minDP 5 --minGQ 20 --recode --recode-INFO-all --out test-minDP5-minGQ20.vcf

其他常见的过滤参数主要有:

最小等位基因频率(Minor Allele frequencies)

MAF是次要等位基因频率。它是指群体中第二多的等位基因频率假设某一位点,检测到了A,T和C三种碱基,A出现20次,T出现10次,C出现5次,则第二多的T的等位基因频率为10/35

下图所示的是不同SNP之间AF的差异。总共有324个二倍体个体,共648个位点,有些变异碱基只出现了1次或2次。

image

缺失比例(missing rates)

假如缺失比例为0.05,总共100个个体的情况下,则该SNP在100*0.05=5个个体中丢失。

bi-allelic位点

为什么一般只保留bi-allelic SNP,要去除multi-allelic SNP?

bi-allelic位点是指基因组的某个位置上有两个allele,其中参考基因组在该位点上的碱基算作一个allele,样本在该位置上的变异算作一个allele。所以bi-allelic 位点即该位点只有一种变异。例如下图所示的位点7只有一种变异,样本1-3的deletion。

image

而下图所示的位点7则是一个multi-allelic位点,有参考基因组的G和样本2的C和样本3的T两种SNP。

image

质量(Quality)

在将样本的reads比对到参考基因组上后,比对到某个SNP的reads数量越多,则该SNP的Q值越大即越可信。

连锁不平衡(LD)

进行群体遗传结构分析时,如果位点之间有强连锁的关系则会影响分析的结果,因此需要过滤掉互相之间连锁不平衡的SNP。

作者:bettermaan
链接:http://events.jianshu.io/p/e249ef538ce3
来源:简书
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 199,519评论 5 468
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 83,842评论 2 376
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 146,544评论 0 330
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 53,742评论 1 271
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 62,646评论 5 359
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,027评论 1 275
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,513评论 3 390
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,169评论 0 254
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,324评论 1 294
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,268评论 2 317
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,299评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 32,996评论 3 315
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,591评论 3 303
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,667评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,911评论 1 255
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,288评论 2 345
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 41,871评论 2 341

推荐阅读更多精彩内容