现在的肿瘤方向分析流程我用的是
比对：BWA
排序：samtools
去重：gatk Markduplicates
校正：gatk BaseRecalibrator + gatk ApplyBQSR
变异检测：gatk Mutect2
尝试一下另外一条路线
比对：BWA
排序：sambamba
去重：sambamba
校正：不做
变异检测：varscan2
sambamba
用sambamba的原因主要是因为比samtools快。
直接下载编译好的版本，解压就能用
wget https://github.com/biod/sambamba/releases/download/v0.8.0/sambamba-0.8.0-linux-amd64-static.gz
gunzip sambamba-0.8.0-linux-amd64-static.gz
常用的view与sort功能
sambamba view input.sam -S -h -f bam -o output.bam
sambamba sort output.bam -t 8 -o output.sort.bam
与bwa的pipe
bwa mem -t 8 -M -R "@RGxxxxx" ref.fa read1.fq.gz read2.fq.gz \
| sambamba view /dev/stdin -S -h -f bam -o output.bam
sambamba去重和samtools去重，有空测试一下差异
sambamba markdup -t 8 -p input.bam output.bam
samtools markdup -@ 8 -O BAM input.bam output.bam
VarScan2
VarScan2也是直接下载jar包就能用了。
VarScan2 somatic 貌似只支持配对样本。
samtools mpileup -B -f ref.fa -q 15 -d 10000 tumor.bam > tumor.pileup
samtools mpileup -B -f ref.fa -q 15 -d 10000 normal.bam > normal.pileup
java -jar VarScan2.jar somatic \
normal.pileup tumor.pileup output.prefix \
--min-coverage-normal 10 --min-coverage-tumor 20 \
--min-var-freq 0.02 --strand-filter 1
pipe
samtools mpileup -B -f ref.fa \
-q 15 -d 10000 normal.bam tumor.bam \
| java -jar VarScan2.jar somatic \
-mpileup output.prefix \
--min-coverage-normal 10 --min-coverage-tumor 20 \
--min-var-freq 0.02 --strand-filter 1