使用conda 安装samtools总是报错，尝试报错文件软连接仍然报错。最后根据以下方法单独下载安装，samtools可正常使用。
来源：//www.greatytc.com/p/6b7a442d293f
samtools是一个用于操作sam和bam文件的工具合集。能够实现二进制查看、格式转换、排序及合并等功能，结合sam格式中的flag、tag等信息，还可以完成比对结果的统计汇总。同时利用linux中的grep、awk等操作命令，还可以大大扩展samtools的使用范围与功能。包含有许多命令。
下载安装
如果已经装了conda（如何安装conda），可以用conda直接安装，很方便。
这里我使用的最普通的安装方法：
首先，进入github中的samtools链接
https://github.com/samtools/samtools/releases/
找到最下面的安装包，然后右键，复制下载地址
打开linux，创建samtools文件夹，进入，然后用wget命令下载
mkdir ~/biosoft/samtools
cd ~/biosoft/samtools
wget -c https://github.com/samtools/samtools/releases/download/1.9/samtools-1.9.tar.bz2
下载完成后，可以看到当前目录下多了一个压缩文件samtools-1.9.tar.bz2
然后就是解压，观察发现，是bz压缩文件，所以加压的时候要用下面的解压方式
tar jxvf samtools-1.9.tar.bz2
解压之后，多了一个文件夹samtools-1.9，进入，发现里面有很多个文件，其中有一个configure的文件
接下来就是安装了。用的是下面的命令
./configure --prefix=~/biosoft/samtools-1.9
然后这里报错了，
报错信息：需要输入一个绝对路径，哦，我刚才用的是相对路径。那就改一下路径
./configure --prefix=/home/vip47/biosoft/samtools-1.9
ok,第一步安装成功，接下来就分别运行下面两行命令就搞定了。
make
make install
调用的时候就用下面命令,如查看帮助文档
./samtools --help
当然，我们要把它放到环境变量里面去，方法是：
echo 'export PATH="/home/vip47/biosoft/samtools-1.9/bin:$PATH" ' >>~/.bashrc
source ~/.bashrc
这样以后就可以随时随地的调用，不需要加路径。
使用
先大致看一下samtools都有哪些命令
$samtools
Program: samtools (Tools for alignments in the SAM format)
Version: 1.9 (using htslib 1.9)
Usage: samtools <command> [options]
Commands:
-- Indexing
dict create a sequence dictionary file
faidx index/extract FASTA
fqidx index/extract FASTQ
index index alignment
-- Editing
calmd recalculate MD/NM tags and '=' bases
fixmate fix mate information
reheader replace BAM header
targetcut cut fosmid regions (for fosmid pool only)
addreplacerg adds or replaces RG tags
markdup mark duplicates
-- File operations
collate shuffle and group alignments by name
cat concatenate BAMs
merge merge sorted alignments
mpileup multi-way pileup
sort sort alignment file
split splits a file by read group
quickcheck quickly check if SAM/BAM/CRAM file appears intact
fastq converts a BAM to a FASTQ
fasta converts a BAM to a FASTA
-- Statistics
bedcov read depth per BED region
depth compute the depth
flagstat simple stats
idxstats BAM index stats
phase phase heterozygotes
stats generate stats (former bamcheck)
-- Viewing
flags explain BAM flags
tview text alignment viewer
view SAM<->BAM<->CRAM conversion
depad convert padded BAM to unpadded BAM
从上面我们可以看到，大致我5类命令块：Indexing,Editing,File operations,Statistics,Viewing，下面我们来看看几个常用的命令
1.view
view命令的主要功能是：将sam文件与bam文件互换；然后对bam文件进行各种操作，比如数据的排序(sort)和提取(这些操作是对bam文件进行的，因而当输入为sam文件的时候，不能进行该操作)；最后将排序或提取得到的数据输出为bam或sam（默认的）格式。
bam文件优点：bam文件为二进制文件，占用的磁盘空间比sam文本文件小；利用bam二进制文件的运算速度快。
view命令中，对sam文件头部（序列ID）的输入(-t或-T）和输出(-h)是单独的一些参数来控制的。
Usage: samtools view [options] | [region1 [...]]
下面的view命令的部分参数
默认情况下不加 region，则是输出所有的 region.options:
-b output BAM
# 该参数设置输出 BAM 格式，默认下输出是 SAM 格式文件
-h print header for the SAM output
# 默认下输出的 sam 格式文件不带 header，该参数设定输出sam文件时带 header 信息
-H print SAM header only (no alignments)
# 仅仅输出文件的头文件
-S input is SAM
# 默认下输入是 BAM 文件，若是输入是 SAM 文件，则最好加该参数，否则有时候会报错。
-u uncompressed BAM output (force -b)
# 该参数的使用需要有-b参数，能节约时间，但是需要更多磁盘空间。
-c print only the count of matching records
# 仅输出匹配的统计记录
-L FILE only include reads overlapping this BED FILE [null]
# 仅包括和bed文件存在overlap的reads
-o FILE output file name [stdout]
# 输出文件的名称
-F INT only include reads with none of the FLAGS in INT present [0]
# 过滤flag，仅输出指定FLAG值的序列
-q INT only include reads with mapping quality >= INT [0]
# 比对的最低质量值，一般认为20就为unique比对了，可以结合上述-bF参数使用使用提取特定的比对结果
-@ Number of additional threads to use [0]
# 指使用的线程数
下面来看几个例子，如果想要比较直观的结果，可以用软件自带的测试数据，在example文件夹中
# 将sam文件转换成bam文件
samtools view -bS abc.sam > abc.bam
# BAM转换为SAM
samtools view -h -o out.sam out.bam
# 提取比对到参考序列上的比对结果
samtools view -bF 4 abc.bam > abc.F.bam
# 提取paired reads中两条reads都比对到参考序列上的比对结果，只需要把两个4+8的值12作为过滤参数即可
samtools view -bF 12 abc.bam > abc.F12.bam
# 提取没有比对到参考序列上的比对结果
samtools view -bf 4 abc.bam > abc.f.bam
# 提取bam文件中比对到caffold1上的比对结果，并保存到sam文件格式
samtools view abc.bam scaffold1 > scaffold1.sam
# 提取scaffold1上能比对到30k到100k区域的比对结果
samtools view abc.bam scaffold1:30000-100000 $gt; scaffold1_30k-100k.sam
# 根据fasta文件，将 header 加入到 sam 或 bam 文件中
samtools view -T genome.fasta -h scaffold1.sam > scaffold1.h.sam
2. sort
sort对bam文件进行排序。
Usage: samtools sort [option] <in.bam> -o <out.prefix>
-n Sort by read name
#设定排序方式按short reads的ID排序。默认下是按序列在fasta文件中的顺序（即header）和序列从左往右的位点排序。
-m INT Set maximum memory per thread; suffix K/M/G recognized [768M]
# 设置每个线程的最大内存，单位可以是K/M/G，默认是 768M。对于处理大数据时，如果内存够用，则设置大点的值，以节约时间。
-t TAG Sort by value of TAG. Uses position as secondary index (or read name if -n is set)
# 按照TAG值排序
-o FILE Write final output to FILE rather than standard output
# 输出到文件中，加文件名
例子：
# tmp.bam 按照序列名称排序，并将结果输出到tmp.sort.bam
samtools sort -n tmp.bam -o tmp.sort.bam
samtools view tmp.sort.bam
3.merge和cat
merge将多个已经sort了的bam文件融合成一个bam文件。融合后的文件不需要则是已经sort过了的。而cat命令不需要将bam文件进行sort。
Usage: samtools merge [-nurlf] [-h inh.sam] [-b <bamlist.fofn>] <out.bam> <in1.bam> [<in2.bam> ... <inN.bam>]
Options:
-n Input files are sorted by read name
# 输入文件是经过sort -n的
-t TAG Input files are sorted by TAG value
# 输入文件是经过sort -t的
-r Attach RG tag (inferred from file names)
# 添加上RG标签
-u Uncompressed BAM output
# 输出未压缩的bam
-f Overwrite the output BAM if exist
# 覆盖已经存在的bam
-1 Compress level 1
# 1倍压缩
-l INT Compression level, from 0 to 9 [-1]
# 指定压缩倍数
-R STR Merge file in the specified region STR [all]
-h FILE Copy the header in FILE to <out.bam> [in1.bam]
$samtools cat
Usage: samtools cat [options] <in1.bam> [... <inN.bam>]
samtools cat [options] <in1.cram> [... <inN.cram>]
Options: -b FILE list of input BAM/CRAM file names, one per line
-h FILE copy the header from FILE [default is 1st input file]
-o FILE output BAM/CRAM
4.index
对排序后的序列建立索引，并输出为bai文件，用于快速随机处理。在很多情况下，特别是需要显示比对序列的时候，bai文件是必不可少的，例如之后的tview命令。
Usage: samtools index <in.bam> [out.index]
samtools index abc.sort.bam
5. faidx
对fasta文件建立索引,生成的索引文件以.fai后缀结尾。该命令也能依据索引文件快速提取fasta文件中的某一条（子）序列
Usage: samtools faidx <file.fa|file.fa.gz> [<reg> [...]]samtools faidx <file.fa|file.fa.gz> [<reg> [...]]
如对基因组文件建立索引
samtools faidx genome.fasta
# 生成了索引文件genome.fasta.fai,是一个文本文件，分成了5列。第一列是子序列的名称；第二列是子序列的长度；个人认为“第三列是序列所在的位置”，因为该数字从上往下逐渐变大，最后的数字是genome.fasta文件的大小；第4和5列不知是啥意思。于是通过此文件，可以定位子序列在fasta文件在磁盘上的存放位置，直接快速调出子序列。
# 由于有索引文件，可以使用以下命令很快从基因组中提取到fasta格式的子序列
samtools faidx genome.fasta scffold_10 > scaffold_10.fasta
6. tview
tview能直观的显示出reads比对基因组的情况，和基因组浏览器有点类似。可视化一般用IGV比较好，不建议用tview
Usage: samtools tview <aln.bam> [ref.fasta]
当给出参考基因组的时候，会在第一排显示参考基因组的序列，否则，第一排全用N表示。
按下 g ，则提示输入要到达基因组的某一个位点。例子“scaffold_10:1000"表示到达第10号scaffold的第1000个碱基位点处。
使用H(左）J（上）K（下）L（右）移动显示界面。大写字母移动快，小写字母移动慢。
使用空格建向左快速移动（和 L 类似），使用Backspace键向左快速移动（和 H 类似）。
Ctrl+H 向左移动1kb碱基距离； Ctrl+L 向右移动1kb碱基距离
可以用颜色标注比对质量，碱基质量，核苷酸等。30～40的碱基质量或比对质量使用白色表示；
20～30黄色；10～20绿色；0～10蓝色。
使用点号‘.‘切换显示碱基和点号；使用r切换显示read name等
还有很多其它的使用说明，具体按 ？ 键来查看。
7. flagstat
给出BAM文件的比对结果，并输出比对统计结果。除了-@参数指定线程，没有其他的参数
Usage: samtools flagstat [options] <in.bam>
samtools flagstat tmp.bam
20000 + 0 in total (QC-passed reads + QC-failed reads)
# 总共的reads数
0 + 0 secondary
0 + 0 supplementary
0 + 0 duplicates
18995 + 0 mapped (94.98% : N/A)
# 总体上reads的匹配率
20000 + 0 paired in sequencing
# 有多少reads是属于paired reads
10000 + 0 read1
# reads1中的reads数
10000 + 0 read2
# reads2中的reads数
18332 + 0 properly paired (91.66% : N/A)
# 完美匹配的reads数和比例：比对到同一条参考序列，并且两条reads之间的距离符合设置的阈值
18416 + 0 with itself and mate mapped
# paired reads中两条都比对到参考序列上的reads数
579 + 0 singletons (2.90% : N/A)
# 单独一条匹配到参考序列上的reads数，和上一个相加，则是总的匹配上的reads数。
0 + 0 with mate mapped to a different chr
# paired reads中两条分别比对到两条不同的参考序列的reads数
0 + 0 with mate mapped to a different chr (mapQ>=5)
# 同上一个，只是其中比对质量>=5的reads的数量
8. depth
得到每个碱基位点的测序深度，并输出到标准输出。输入的bam文件必须先做samtools index
Usage: samtools depth [-r reg] [-q baseQthres] [-Q mapQthres] [-b in.bed] <in1.bam> [...]
-r <chr:from-to> region
# 后面跟染色体号（region）
-a output all positions (including zero depth)
# 输入所有位置的序列，包括测序深度为0的
-q <int> base quality threshold [0]
# 碱基质量阈值
-Q <int> mapping quality threshold [0]
# 比对的质量阈值
举例：
samtools depth tmp.index.bam > tmp.depth.bam
9. 其它有用的命令
reheader 替换bam文件的头
$ samtools reheader <in.header.sam> <in.bam>
idxstats 统计一个表格，4列，分别为”序列名，序列长度，比对上的reads数，unmapped reads number”。第4列应该是paired reads中有一端能匹配到该scaffold上，而另外一端不匹配到任何scaffolds上的reads数。
samtools idxstats <aln.bam>
10. 将bam文件转换为fastq文件
有时候，我们需要提取出比对到一段参考序列的reads，进行小范围的分析，以利于debug等。这时需要将bam或sam文件转换为fastq格式。
该网站提供了一个bam转换为fastq的程序：http://www.hudsonalpha.org/gsl/information/software/bam2fastq
wget http://www.hudsonalpha.org/gsl/static/software/bam2fastq-1.1.0.tgz
tar zxf bam2fastq-1.1.0.tgz
cd bam2fastq-1.1.0
make
./bam2fastq <in.bam>
11. mpileup
samtools还有个非常重要的命令mpileup，以前为pileup。该命令用于生成bcf文件，再使用bcftools进行SNP和Indel的分析。bcftools是samtool中附带的软件，在samtools的安装文件夹中可以找到。
用法：
Usage: samtools mpileup [-EBug] [-C capQcoef] [-r reg] [-f in.fa] [-l list] [-M capMapQ] [-Q minBaseQ] [-q minMapQ] in.bam [in2.bam [...]]
最常用的参数有2：
-f 来输入有索引文件的fasta参考序列；
-g 输出到bcf格式。用法和最简单的例子如下
samtools mpileup -f genome.fasta abc.bam > abc.txt
samtools mpileup -gSDf genome.fasta abc.bam > abc.bcf
samtools mpileup -guSDf genome.fasta abc.bam | bcftools view -cvNg - > abc.vcf
mpileup不使用-u或-g参数时，则不生成二进制的bcf文件，而生成一个文本文件(输出到标准输出)。该文本文件统计了参考序列中每个碱基位点的比对情况；该文件每一行代表了参考序列中某一个碱基位点的比对结果。比如：
scaffold_1 2841 A 11 ,,,...,.... BHIGDGIJ?FF
scaffold_1 2842 C 12 ,$,,...,....^I. CFGEGEGGCFF+
scaffold_1 2843 G 11 ,,...,..... FDDDDCD?DD+
scaffold_1 2844 G 11 ,,...,..... FA?AAAA<AA+
scaffold_1 2845 G 11 ,,...,..... F656666166*
scaffold_1 2846 A 11 ,,...,..... (1.1111)11*
scaffold_1 2847 A 11 ,,+9acggtgaag.+9ACGGTGAAT.+9ACGGTGAAG.+9ACGGTGAAG,+9acggtgaag.+9ACGGTGAAG.+9ACGGTGAAG.+9ACGGTGAAG.+9ACGGTGAAG.+9ACGGTGAAG %.+....-..)
scaffold_1 2848 N 11 agGGGgGGGGG !!$!!!!!!!!
scaffold_1 2849 A 11 c$,...,..... !0000000000
scaffold_1 2850 A 10 ,...,..... 353333333
mpileup生成的结果包含6行：参考序列名；位置；参考碱基；比对上的reads数；比对情况；比对上的碱基的质量。其中第5列比较复杂,解释如下：
1 ‘.’代表与参考序列正链匹配。
2 ‘,’代表与参考序列负链匹配。
3 ‘ATCGN’代表在正链上的不匹配。
4 ‘atcgn’代表在负链上的不匹配。
5 ‘*’代表模糊碱基
6 ‘’代表匹配的碱基是一个read的开始；’‘后面紧跟的ascii码减去33代表比对质量；这两个符号修饰的是后面的碱基，其后紧跟的碱基(.,ATCGatcgNn)代表该read的第一个碱基。
7 ‘$’代表一个read的结束，该符号修饰的是其前面的碱基。
8 正则式’+[0-9]+[ACGTNacgtn]+’代表在该位点后插入的碱基；比如上例中在scaffold_1的2847后插入了9个长度的碱基acggtgaag。表明此处极可能是indel。
9 正则式’-[0-9]+[ACGTNacgtn]+’代表在该位点后缺失的碱基；
12. samtools rmdup
NGS上机测序前需要进行PCR一步，使一个模板扩增出一簇，从而在上机测序的时候表现出为1个点，即一个reads。若一个模板扩增出了多簇，结 果得到了多个reads，这些reads的坐标(coordinates)是相近的。在进行了reads比对后需要将这些由PCR duplicates获得的reads去掉，并只保留最高比对质量的read。使用rmdup命令即可完成.
Usage: samtools rmdup [-sS]
-s rmdup for SE reads
# 对single-end reads。默认情况下，只对paired-end reads
-S treat PE reads as SE in rmdup (force -s)
# 将Paired-end reads作为single-end reads处理。
</article>
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作者：Nickier
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