我们这里将用于流程构建的BWA就是其中最优秀的一个，它将BW(Burrows-Wheeler)压缩算法和后缀树相结合，能够让我们以较小的时间和空间代价，获得准确的序列比对结果。

别人的已安装文件打包传递后使用：

1、连接服务器

2、家目录下，Users，ls -all (或者打开/etc里profile）

3、vim .bashrc

```

export PATH="your path:$PATH"

```

添加的路径是绿色的可执行文件所在的位置

4、source .bashrc

5、在全局中输入bwa测试是否可以使用

自己安装的软件路径都已经配置好了，所以不需要这样操作就可以直接使用。

BWA MEM比对模块是有一定适用范围的：它是专门为长read比对设计的，目的是为了解决，第三代测序技术这种能够产生长达几十kb甚至几Mbp的read情况。一般只有当read长度≥70bp的时候，才推荐使用，如果比这个要小，建议使用BWA ALN模块。

BWA ALN模块

1: 建立 Index

根据reference genome data(e.g. reference.fa) 建立 Index File

bwa index -a bwtsw reference.fa

(bwa index 可以查看更多使用方法）

step 2: 寻找 SA coordinates

如果是pair-end 数据（leftRead.fastq和rightRead.fastq）两个文件分别处理

bwa aln reference.fa leftRead.fastq > leftRead.sai

bwa aln reference.fa rightRead.fastq > rightRead.sai

bwa aln reference.fa singleRead.fastq > singleRead.sai

如果希望多线程运行，在其中加入 -t这个参数，另外-f这个参数可以指定结果输出文件，如:

bwa aln -c -t 3 -f leftreads.sai reference.fa leftreads.fastq

step 3:转换SA coordinates输出为sam

如果是pair-end数据

bwa sampe -f pair-end.sam reference.fa leftRead.sai rightRead.sai leftRead.fastq rightread.fastq

如果是single reads数据

bwa samse -f single.sam reference.fa single.sai single.fastq

bwa mem模块

https://www.jianshu.com/p/859c0345624c

bwa mem [options] [in2.fq]

bwa mem -t 4 -R'@RG\tID:foo_lane\tPL:illumina\tLB:library\tSM:sample_name'/path/to/human.fasta read_1.fq.gz read_2.fq.gz > sample_name.sam

-t，线程数，我们在这里使用4个线程；-R 接的是Read Group的字符串信息，这是一个非常重要的信息，以@RG开头，它是用来将比对的read进行分组的。不同的组之间测序过程被认为是相互独立的，这个信息对于我们后续对比对数据进行错误率分析和Mark duplicate时非常重要。在Read Group中，有如下几个信息非常重要：

(1) ID，这是Read Group的分组ID，一般设置为测序的lane ID（不同lane之间的测序过程认为是独立的），下机数据中我们都能看到这个信息的，一般都是包含在fastq的文件名中；

(2) PL，指的是所用的测序平台，这个信息不要随便写！特别是当我们需要使用GATK进行后续分析的时候，更是如此！这是一个很多新手都容易忽视的一个地方，在GATK中，PL只允许被设置为：ILLUMINA，SLX，SOLEXA，SOLID，454，LS454，COMPLETE，PACBIO，IONTORRENT，CAPILLARY，HELICOS或UNKNOWN这几个信息。基本上就是目前市场上存在着的测序平台，当然，如果实在不知道，那么必须设置为UNKNOWN，名字方面不区分大小写。如果你在分析的时候这里没设置正确，那么在后续使用GATK过程中可能会碰到类似如下的错误。

(3) SM，样本ID，同样非常重要，有时候我们测序的数据比较多的时候，那么可能会分成多个不同的lane分布测出来，这个时候SM名字就是可以用于区分这些样本。

(4) LB，测序文库的名字，这个重要性稍微低一些，主要也是为了协助区分不同的group而存在。文库名字一般可以在下机的fq文件名中找到，如果上面的lane ID足够用于区分的话，也可以不用设置LB；

除了以上这四个之外，还可以自定义添加其他的信息，不过如无特殊的需要，对于序列比对而言，这4个就足够了。这些信息设置好之后，在RG字符串中要用制表符（\t）将它们分开。

sam转换bam（sam特殊二进制）

bwa mem -t 4 -R'@RG\tID:foo_lane\tPL:illumina\tLB:library\tSM:sample_name'/path/to/human.fasta read_1.fq.gz read_2.fq.gz | samtools view -S -b - > sample_name.bam

time$bwamem -t 40 -M -Y -R"@RG\tID:$RGID\tPL:ILLUMINA\tSM:$sample"$reference\$outdir/cleanfq/${fq_file_name}.paired.1.fq.gz$outdir/cleanfq/${fq_file_name}.paired.2.fq.gz |$samtoolsview -Sb - >$outdir/bwa/${sample}.bam && \echo"** BWA MEM done **"&& \

-M 将 shorter split hits 标记为次优，以兼容 Picard’s markDuplicates 软件。

-Y Use soft clipping CIGAR operation for supplementary alignments. By default, BWA-MEM uses soft clipping for the primary alignment and hard clipping for supplementary alignments.

链接：https://www.jianshu.com/p/d6cc153be28d

设置权限 chmod 777 ./*.sh