使用Python处理BAM的方法

在上一篇的文章里我详细介绍了BAM（SAM/CRAM）的格式和一些需要注意的细节，还说了该如何使用samtools在命令行中对其进行操作。但是很多时候这些操作是不能满足我们的实际需要的，比如统计比对率、计算在某个比对质量值之上的read有多少，或者计算PE比对的插入片段长度分布，甚至需要你根据实际情况编写一个新的变异检测算法等。这个时候往往难以直接通过samtools来实现【注】，而是需要编写专门的程序进行计算。因此，在这一篇文章里我们就一起来学习应该如何在程序中借助Pysam来处理BAM文件。

【注】关于统计比对率其实是可以通过samtools stats计算获得的。不过我们这篇文章不是为了争辩samtools能做什么，不能做什么，而是要跟大家讨论该如何编写程序处理BAM。

不过，在开始之前我想稍微再补充一下上一节中提到的CRAM——我习惯将其称为BAM的高压缩格式，因为它和BAM/SAM的格式基本相同，但有四点我们需要注意一下：

CRAM的高压缩是通过借助参考序列和对其他信息的进一步编码来实现的，它相比于BAM有着更高的压缩率，能够节省30%-50%的空间；

CRAM目前的IO效率没有BAM高（压得密嘛），约慢30%，但在不断进步，现在已经更新到了3.x版本了；
CRAM和BAM可以通过samtools或者picard方便地实现互转；
CRAM一定会取代BAM，这话并不是我说的，而是bwa/samtools的作者lh3说的。

什么是Pysam

Pysam是一个专门用来处理（BAM/CRAM/SAM）比对数据和变异数据（VCF和BCF）的Python包。它的核心是htslib——一个高通量数据处理API（来自samtools和bwa的核心，基于C语言），开发者们用Python对它直接进行轻量级包装，因此能够在Python中方便地进行调用，并且保证了它与原生C-API功能上的高度一致。

为什么是Pysam

因为Pysam可以说是最为官方的版本，有比较固定的开发者在维护，它的稳定性和可靠性都很高。虽然还有一些其它的包同样能够处理BAM但其实它们大多绕不开对htslib的使用，但却没有pysam周全。而且Pysam还集成了tabix的接口，所以除了比对数据之外，还能够用于处理所有用tabix构建过索引的文件，总之就是全且可靠。

如果是文本格式的sam的话，其实也可以直接将其当作普通文本文件来处理，不需借助任何程序包（这在早期的数据分析中经常看到这种操作），只是要麻烦很多（必须自己在程序中处理所有细节，包括解析FLAG和CIGAR信息，以前我也干过不少类似的事情），甚至我还看到有人直接在程序中调用samtools view把BAM转换成SAM之后再处理的。。。这样的做法实在不推荐。

所以，只要你用的是Python，那么Pysam真的是目前看来比较好的选择。当然如果你用C/C++那么直接用htslib或者bamtools，如果是Java，那么直接使用htsjdk——htslib的java版本。

如何使用Pysam

首先，要为我们的Python环境安装这个包，如果已安装过的话可以忽略这一步。有两个方法，pip和bioconda，都比较简单，我们这里以pip——Python的包管理工具来进行：

$ pip install pysam

安装完成之后我们就可以在Python程序中调用pysam了。

读取BAM/CRAM/SAM文件

Pysam中的函数有很多，但是重要的读取函数主要有：

• AlignmentFile：读取BAM/CRAM/SAM文件
• VariantFile：读取变异数据（VCF或者BCF）
• TabixFile：读取由tabix索引的文件；
• FastaFile：读取fasta序列文件；
• FastqFile：读取fastq测序序列文件；

等以上几个，其中尤以AlignmentFile和VariantFile为核心。需要我们注意到的地方是，Pysam中的有些函数由于历史原因存在重复，比如名字上只有大小写的差异，但功能却是一样的（比如下图的TabixFile），有些则只是简化了函数名，这些情况用的时候留个心眼就行了。

另外，这篇文章的目的是介绍如何处理比对文件，所以我打算只介绍AlignmentFile。

读取比对文件前，我建议先使用samtools index为比对文件构建好索引。当然如果是SAM文件就不必了——它是文本文件，索引的作用是让我们可以对文件进行随机读取，而不必总是从头开始。

下面我先用一个例子作为引子：

import pysam
bf = pysam.AlignmentFile('in.bam', 'rb')

我在这个例子里面，先在程序中导入pysam包，然后调用AlignmentFile函数读取'in.bam'文件，并把句柄赋值给了bf，bf其实是一个迭代器——Python中的术语，意思就是适合在for循环中进行遍历的对象。

这样我们就是可以通过bf获取这份比对文件中的内容了。比如我们想把in.bam中每一条read的比对位置（包含染色体编号和位置信息），比对质量值和插入片段长度输出（我们的in.bam来自PE测序数据的结果），那么可以这样做：

import pysam
bf = pysam.AlignmentFile('in.bam', 'rb')
for r in bf:
 print r.reference_name, r.pos, r.mapq, r.isize

是不是很简单！打开in.bam文件之后，用for循环对其从头到尾地遍历，并把每个值都赋给r，r在这里代表的就是比对的read信息，它是一个对象（在Pysam由AlignedSegment定义），通过它就可以获取所有的比对信息，比如上面例子中：

• r.reference_name代表read比对到的参考序列染色体id；
• r.pos代表read比对的位置；
• r.mapq代表read的比对质量值；
• r.isize代表PE read直接的插入片段长度，有时也称Fragment长度；

这里例子的结果如下：

chrM 160 50 235
chrM 161 30 -283
chrM 314 60 -207
...

另外，由于bf是一个迭代器，我们其实还可以用bf.next()一个一个地对其进行访问，而不必在for循环中遍历，这在一些特殊的情况下，这个做法是非常有用且方便的。

当然，上面这个例子其实非常简单，实际上r变量中还有很多其它关于比对的信息，下面这个截图，就是变量中能够获取到的所有比对相关的信息，有好几十个。

眼尖的同学可能也发现了，这里面存在一些名字类似的变量，如：r.mapping_quality 和 r.mapq，它们其实都是比对质量值。类似的也还有几个，这都是上面我提到的历史原因所致，不过这种多余变量随着Pysam的维护也正在逐步变少。

此外，Pysam中的位点坐标体系是0-base（意思是染色体的起始位置是从0而不是1开始算的）而不是1-base，所以上面的输出的160，其实真实位置应该要+1，也就是161。

还有，上文我也说过，AlignmentFile除了能够读/写BAM之外，还同样能够读/写CRAM和SAM。区别就在于函数中的第二个参数，比如上面例子中的字符'b'就是用于明确指定BAM文件，'r'字符代表“只读”模式（read首字母）。如果要打开CRAM文件，只需要把b换成c（代表CRAM）就行了，如下：

import pysam
cf = pysam.AlignmentFile('in.cram', 'rc')

那么，如果是SAM文件呢？去掉b或c即可：

import pysam
sf = pysam.AlignmentFile('in.sam', 'r')

读取特定比对区域内的数据

有时候我们并不需要遍历整一份BAM文件，我们可能只想获得区中的某一个区域（比如chrM中301-310中的信息），那么这个时候可以用Alignmen模块中的fetch函数：

import pysam
bf = AlignmentFile('in.bam', 'rb')
for r in bf.fetch('chrM', 300, 310)：
 print r
bf.close()

通过fetch函数就可以定位特定区域了，非常方便。不过，这个时候输入文件in.bam就必须要有索引，不然无法实现这种读取操作。最后用完了，要记得关闭文件（bf.close()）。

来个稍微难一点的例子

问题：如何输出覆盖在某个位置上，比对质量值大于30的所有碱基？

这个问题包含两个部分：

• 固定的某个位置（我们这里还是用chrM 301这个位置）
• read比对质量值必须是大于30。

如何做呢？这个时候我们要用AlignmentFile模块的另一个函数——pileups来协助解决，代码如下：

import pysam
bf = pysam.AlignmentFile("in.bam", "rb" )
for pileupcolumn in bf.pileup("chrM", 300, 301):
  for read in [al for al in pileupcolumn.pileups if al.alignment.mapq>30]:
    if not read.is_del and not read.is_refskip:
     if read.alignment.pos + 1 == 301:
       print read.alignment.reference_name,\
           read.alignment.pos + 1,\
          read.alignment.query_sequence[read.query_position]
bf.close()

这段代码看起来虽然简单，但其实包含了很多信息。总的来说，就是通过pileup获取了所有覆盖到该位置的read，并将其存到pileupcolumn中。然后，对pileupcolumn调用pileups（注意多了一个s）获得一条read中每个比对位置的信息（一条read那么长，并非只覆盖了一个位置），然后通过判断语句留下覆盖到目标位点（301）的碱基。代码中的read.alignment是Pysam中AlignedSegment对象，它包含的内容和上述其它例子中的r是一样的。read.alignment.pos + 1还是0-base的原因。最后结果如下：

chrM 301 A
chrM 301 A
chrM 301 A
chrM 301 C
chrM 301 C
chrM 301 C
chrM 301 C
chrM 301 C
chrM 301 C
chrM 301 C
...

创建BAM/CRAM/SAM文件

最后这个例子，我想告诉大家该如何用Pysam输出BAM/CRAM/SAM格式，具体还是看代码吧，这里想输出结果是BAM文件，所以输出模式是“wb”，例子中我们只输出一条比对结果作为说明。

import pysam

header = {'HD': {'VN': '1.0'},
     'SQ': [{'LN': 1575, 'SN': 'chr1'},
         {'LN': 1584, 'SN': 'chr2'}]
}
tmpfilename = "out.bam"
with pysam.AlignmentFile(tmpfilename, "wb", header=header) as outf:
  a = pysam.AlignedSegment() # 定义一个AlignedSegment对象用于存储比对信息
  a.query_name = "read_28833_29006_6945"
  a.query_sequence="AGCTTAGCTAGCTACCTATATCTTGGTCTTGGCCG"
  a.flag = 99
  a.reference_id = 0
  a.reference_start = 32
  a.mapping_quality = 20
  a.cigar = ((0,10), (2,1), (0,25))
  a.next_reference_id = 0
  a.next_reference_start=199
  a.template_length=167
  a.query_qualities = pysam.qualitystring_to_array("<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<:<9/,&,22;;<<<")
  a.tags = (("NM", 1),
       ("RG", "L1"))
  outf.write(a)

小结

我写这篇文章的目的主要有两个：第一，充实上一篇文章中关于如何操作BAM的内容；第二，介绍Pysam这一个值得使用的包给大家。另外，我上面列举的例子其实都比较偏于基础操作，这可能和我自身对认知的看法有关。我一直认为，只有真正理解并灵活地应用基础操作，才可以灵活地解决一切复杂的问题。

而且，上面几个例子中用到的模块和函数其实都是比较常用的，所以我比较推荐优先掌握它们。这些例子里面用到的数据我已放到github了，感兴趣的同学可以在公众号后台回复“WGS”即可获得，后续也会陆续有其它的代码和数据可供参考。

最后，Pysam的内容其实还有很多，我所介绍的也仅在对于比对数据的处理，其它很多的模块和函数，包括对Fasta，Fastq，VCF，BCF和Tabix文件的处理，我就不进行一一介绍了，建议大家在使用的时候多看看它的完整文档。

以上所述是小编给大家介绍的使用Python处理BAM的方法，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持！

最新评论