SAM格式介绍

SAM全称是Sequence Alignment/Map, 是目前最常用的存放比对或联配数据的格式。无论是重测序，还是转录组，还是表观组，几乎所有流程都会产生SAM/BAM文件作为中间步骤，然后是后续专门的分析过程。

以一个简单的例子介绍.第一幅图表示read和参考基因组比对可能出现的情况。r001/2表示paired end数据。r003是嵌合read，r004则是原序列打断后比对结果。

图一

经过专门的比对软件，如BWA,BOWTIE2等，得到的SAM文件如下所示,需要研究的就是如下这几行。

图2

术语和概念

在学习SAM格式之前，请确认自己是否对如下概念有清楚的认识|

• read: 测序仪返回的原始序列.一个read可以包括多个segment。read之间的先后顺序表示被测序仪读到的时间前后关系.
• segment: 一段连续的序列或子序列
• linear alignment: 线性联配表示一个read比对到单个参考序列，可以存在插入，缺失，跳过(skip),剪切(clip), 但是不存在方向改变的情况(比如说一部分和正向链联配，另一个位置则是和负向链联配）。最简单的判断的方式就是，一个linear alignment只用一行记录。
• chimeric alignment: 嵌合联配需要多行记录。比如说r003第一个记录是后6个匹配，第二个记录则是反向序列的后5个匹配。第一个被称之为"representative",其他都是"supplementary"
• read alignment: 无论是linear alignment, 还是chimeric alignment, 只要能完整表示一个read，都成为是read alignment
• multiple mapping: 由于存在重复区，一个read 可能比对到参考基因组的不同区域。其中一个被认为是primary，其他都是secondary.
• 两个系统|1-based coordinate system（SAM,VCF,GFF,wiggle)和0-based coordinate system(BAM, BCFv2, BED, PSL).自行用R和Python感受一下两者的不同。

chimeric alignment 可能是结构变异，基因融合，参考序列误组装，RNA-Seq，实验protocol等因素造成。对于chimeric alignment的里面每一个linear alignment而言，由于相互之前不存在重叠，故而联配质量较高，适合用于SNP/INDEL calling.相反, multiple mapping则是因为重复造成(read越长出现的概率越低), 相互之间存在重叠，仅有其中一条有最优的匹配，其他联配质量过低会被SNP/INDEL caller忽略。

第一部分| SAM Header(非强制)

这个部分能够被/^@[A-Z][A-Z](t[A-Za-z][A-Za-z0-9]:[ -~]+)+$/或/^@COt.*/这两个表达式进行匹配。比如说你随便有一个BAM文件（包含header）,就能被这个表达式进行匹配。

samtools view -h S43S1-M_H3K5FDMXX_L1_sort.bam 
| awk '$0 ~ /^@[A-Z][A-Z](t[A-Za-z][A-Za-z0-9]:[ -~]+)+$/ { print $0}'

头部信息

其中第一行@HD，表示参考基因组的排序情况. 然后@SQ则是参考基因组的每一条序列的具体信息，命名和长度。@PG记录运行的命令，以便你检查代码。对于GATK还需要提供@RG给出每个read所在group的信息，只要保证是独一即可。

第二部分| 联配必要信息

第二部分具体记录每一个read的联配结果，一共有11+n列。我将第二张图的信息复制保存到test.sam中，仅仅看第一行

samtools view test.sam | head -n1 | tr 't' 'n' | nl
   1  r001                   # QNAME: read信息
   2  99                     # FLAG: 信息量大
   3  ref                    # RNAME: 参考序列
   4  7                      # POS:比对到的位置
   5  30                     # MAPQ: 比对质量
   6  8M2I4M1D3M             # CIGAR: 信息量大
   7  =                      # RNEXT: 配对read所在序列，=表示同一条序列
   8  37                     # PNEXT: 配对read所在位置
   9  39                     # TLENT: 观察到的模板长度
  10  TTAGATAAAGGATACTG      # SEQ: segment序列
  11  *                      # QUAL: segment的质量
# *表示信息不存在

简单解释TLENT: 通过IGV可视化展示克制，TLENT相当于read发现了参考序列那些区域。如果是PE数据还可以推断出文库平均大小。

模板长度

IGV展示

详细介绍FLAG: FLAG的主要目的就是用较少的记录长度表示当前记录的序列的匹配情况。相当于开关，仅有有无两个状态，有某个数值就表示序列符合某个情况。

举例说明，比如说实例中的99=64+32+2+1, 也就是这个记录所代表的read是来自于双端测序R1，且匹配的非常好，对应的另一条链匹配到了负链(自己是正链)。而147=128+16+2+1则是表示这个记录来自于双端测序的R2,完全匹配到负链. 如果是163和83，你会发现163=147-16+32, 83=99-32+16,也就是刚好和前面的不同，也就是说R1匹配负链，R2匹配正链。如果是81和161，由于161=163-2,81=83-2. 表明这些read不是完全匹配，存在插入缺失

那么问题来了,如下是我某一次比对的flag的统计情况，你能看出什么来

解读以下flags

常见的FLAGs:

• 其中一条reads没有map上: 73, 133, 89 121, 165, 181, 101, 117, 153, 185, 59, 137
• 两条reads都没有map上: 77,141
• 比对上了，方向也对，也在插入大小(insert size)内: 99, 147, 83, 163
• 比对上了，也在插入大小(insert size)内， 但是反向不对:67, 131, 115, 179
• 单一配对，就是插入大小(insert size)不对: 81, 161, 97, 145, 65, 129, 113, 177

FLAG仅仅存储比对的大致情况，每条比对上的read的实际情况则是要用CIGAR进行记录. 依旧举几个例子,比如说，这是双端测序的一条read比对情况，其中一个是117表示没有匹配上，所以记录就是*,另一个是185表示这条序列完美匹配，所以记录是150M.

ST-E00600:109:H3K5FALXX:2:1103:17996:34788      117     Chr1    38      0       *       =       38      0       TTTATACACTATGATTTTCAAAGTGAGAATCCGGTTTGTGGTTTATTGTTTTAGGTATTTAGTTATTAATGTATTTTGGATTTATTGATTTAGTGTTTTAGTGATTAATTATTCATTGTTTTAGTGTTTATGGTTTAGTGTTTAGGGTTT  J-7-J------JJJ7JJJ-J-J---JJ-----JJJJJ--J-JJJJ-----JJ--JJJJJJ-J--JJJ7JJ-7-J-J-777JJJJ777JJ7JJ77J7JJJJ7777JJ77777JJJ777J77J77J7JJJJ77JJJJJJJ7JJJJJJFFFAA  MC:Z:150M       AS:i:0  XS:i:0
ST-E00600:109:H3K5FALXX:2:1103:17996:34788      185     Chr1    38      60      150M    =       38      0       CATTAATCCCTAAATCCCTAAATCTTTAAATCCTACATCCATGAATCCCTAAATAACTAATTCCCTAAACCCGAAACCTGTTTCTCTGGTTGAAAATCATTGTGTATATAATGATAATTTTATCGTTTTTATGTAATTGCTTATTGTTTT  J-JJ7JJJ-JJJ7JJ--JJJ--JJ-JJJJJJ-JJJJJJ--J-JJJJJJJJJ--JJ-JJJJJJJ-JJJJ--J----J-J--JJJJJJ777JJJ77J7JJJJJJJ7JJJJJ7JJJJJ77JJJJJJ7JJ7JJJ7JJJJJJJJJJJJJJFFF<A  NM:i:4  MD:Z:1C53C22G69G1       AS:i:136        XS:i:0

来一个复杂的例子69H10M3I31M37H，表示150bp的读长，先删掉69个碱基，后面是10个匹配，后面相比较参考基因组有3个插入，随后是31个匹配，最后再剔除37个基因,通过IGV查看在参考基因组的情况如下图所示。

IGV下的CIGAR

我还发现这段区域存在特别多的clip，加载GFF查看注释信息后发现这是内含子区域。

IGV检查

实际上，CIGAR一共有9个字符，分别是M(alignment match),I(insertion),D(deletion),N(skip),S(soft clip),H(hard clip),P(padding),=(sequence match), X(sequence mismatch).值得提醒就是M表示序列能够联配，但是存在碱基不一致，=表示碱基相同。S和H一般用于read前后出现大部分的错配，但是中间能够联配的情况，其中S表示序列会出现在SEQ中，H则不会出现在SEQ列中。

第三部分，可选信息

除了之前的11列必须要有的信息外，后面的其他列都是不同的比对软件自定义的额外信息，称之为标签（TAG)。标签的格式一般为TAG:TYPE:VALUE，比如说NM:i:4 MD:Z:1C53C22G69G1 AS:i:136 XS:i:0。这部分内容见http://samtools.github.io/hts-specs/SAMtags.pdf. 介绍几个比较常见的标签

• NM: 编辑距离(edit distance)
• MD: 错配位置/碱基(mismatching positions/bases)
• AS: 联配得分(Alignment score)
• BC: 条码序列（barcode sequence)
• XS: 次优联配得分(suboptimal alignment score)

能用于处理SAM格式的工具们

后续演示所用数据通过如下方法获取

# efetch下载参考基因组
mkdir -p ~/biostar/refs/ebola
cd ~/biostar
efetch -db=nuccore -format=fasta -id=AF086833 > ~/refs/ebola/1976.fa
REF=~/biostar/refs/ebola/1976.fa
# 构建索引
bwa index $REF
bowtie2-build $REF $REF
# 获取10000行的fastq PE数据
mkdir -p ~/biostar/fastq
cd ~/biostar/fastq
fastq-dump -X 10000 --split-files SRR1972739
R1=~/biostar/fastq/SRR1972739_1.fastq
R2=~/biostar/fastq/SRR1972739_2.fastq

处理SAM的命令行工具有samtools,bamtools,picard,sambamba,samblaster等，其中samtools和bamtools和picard比较全能，功能中存在重叠，更多是互补，而sambamba和samblaster则是运行速度更快，功能不太全。

使用SAMtools创建SAM,BAM和CRAM

SAM格式是目前用来存放大量核酸比对结果信息的通用格式，也是人类能够“直接”阅读的格式类型，而BAM和CRAM是为了方便传输，降低存储压力将SAM进行压缩得到的格式形式。 为了高效处理SAM文件，李恒写了配套的SAMtools, 文章在2009年发表在bioinformatics上，由于samtools的版本经常更新，如果有些工具用不了，你或许要更新版本了。

如果不加任何其他参数，比对软件就能得到“标准”的SAM格式的文件。

bwa mem $REF $R1 $R2 > bwa.sam
bowtie2 -x $REF -1 $R1 -2 $R2 > bowtie.sam

原始SAM格式体积又大，没有排序，不利于后续的分析操作，所以需要经过几步的格式转换成为BAM。1.3版本之后的samtools可以一步进行格式转换和排序.

注，BAM格式必须要建立索引才能快速读取指定位置的信息。

# 1.3版本前
samtools view -bS bwa.sam > bwa.bam
samtools sort bwa.bam > bwa_sorted.bam
samtools index bwa_sorted.bam
# 1.3版本后
samtools sort bwa.sam > bwa_sorted.bam
samtools index bwa_sorted.bam

CRAM是比BAM压缩更加高压的格式，原因是它是基于一个参考序列，这样子就能去掉很多冗余的内容。

samtools sort --reference $REF -O cram bwa.sam > bwa.cram
samtools index bwa.cram

这一小节学习了两个samtools子命令:sort和index，前者能一边排序一边进行格式转换，后者则是对BAM进行索引。

使用SAMtool查看/过滤/转换SAM/BAM/CRAM文件

上一节得到的SAM/BAM/CRAM文件都可以用samtools的view进行更加复杂的操作，只不过要注意读取CRAM格式需要提供参考序列，不然打不开。

samtools view bwa_sorted.bam
samtools view -T $REF bwa.cram

samtools的view在增加额外参数后能实现更多的操作，比如说SAM和BAM/CRAM之间的格式转换(-b, -c, -T)，过滤或提取出目标联配(-t,-L ,-r,-R,-q,-l,-m,-f,-F,-G), 举几个例子说明

# 保留mapping quality 大于 10的结果
samtools view -q 10 bwa_sorted.bam -b -o bwa_sorted_mq10.bam
# 统计结果中恰当配对的结果(0x3 3 PARIED,PROPER_PAIR)
samtools view -c -f 3 bwa_sorted.bam
# 或反向选择
samtools view -c -F 3 bwa_sorted.bam

使用PrettySam更好的可视化SAM文件

尽管我上面说SAM是适合人类阅读的数据，但是直接读SAM还是挺费脑子的。GitHub上有一个PrettySam能够更好的展示SAM/BAM文件，虽然感觉没多大实际效果，但是有利于我们方便了解SAM格式，项目地址为http://lindenb.github.io/jvarkit/PrettySam.html.

他的安装比较麻烦，需要JDK版本为1.8且是Oracle, 以及GNU Make >=3.81, curl/wget, git 和 xslproc.安装如下

git clone "https://github.com/lindenb/jvarkit.git"
cd jvarkit
make prettysam
cp dist/prettysam.jar ~/usr/jars/

使用起来非常简单，效果也比较酷炫，比较适合演示用。

java -jar usr/jars/prettysam.jar ~/biostar/ebola.sam --colors

prettysam

为SAM/BAM添加Read Groups

使用GATK分析BAM文件时需要BAM文件的header里有RG部分，@RG至少由三个记录(ID,LB,SM)组成，需要根据实际情况增加。RG可以在前期比对时添加RG部分，也可以在后续处理时增加

TAG='@RG\tID:xzg\tSM:Ebola\tLB:patient_100'
# Add the tags during alignment
bwa mem -R $TAG $REF $R1 $R2 | samtools sort > bwa.bam
samtools index bwa.bam
# Add tags with samtools addreplacerg
samtools addreplacerg -r $TAG bwa_sorted.bam -o bwa_sorted_with_rg.bam

参考资料

• Sequence Alignment/Map Format Specification
• SAM tags