生信技能-高通量测序工具bam、samtools、bedtools及conda的下载和安装

一、BWA

1、介绍

简介：用于建立 index；基于 BWT 算法，将 reads 比对到参考基因组；最新版本 bwa-mem2，Intel实验室对计算效率进行了优化。

详情：baw是一款将序列比对到参考基因组上的软件，用于高通量测序数据处理，包含了BWA-backtrack、BWA-SW、BWA-MEM三种算法：
1、BWA-backtrack：适合比对长度不超过100bp的序列；
2、BWA-SW和BWA-MEM适合于长度为70-1M bp的序列；其中BWA-MEM是最新开发的算法，对于高质量的测序数据，其比对的速度更快，精确度更高，对于70-100bp的reads, BWA-MEM算法在比对长度为70-100bp的序列时，效果比BWA-backtrack 算法的效果更好；
总而言之，通常情况下，选择BWA-MEM算法就好。
更多介绍请参考：https://bio-bwa.sourceforge.net/bwa.shtml

2、下载

bam下载地址

3、安装

打开终端，找到压缩文件所在位置；

# 安装
tar -jxvf bwa-*.tar.bz2

# 编译
cd bwa-0.7.17 # 要先进入对应的目录中
make bwa

# 添加环境变量
vim ~/.bash_profile   # 编辑环境变量文件 
export PATH=/Users/jolie/Desktop/工作/99-安装包/生信/bwa-0.7.17:$PATH  # 编辑环境变量文件内容，文件所在路径要更新为你自己的地址哦！

# 使环境变量生效
source ~/.bashrc

# 验证是否安装成功
cd bwa-0.7.17 #如果添加了环境变量，在任意位置都可以执行，如果没有添加环境变量，则只能在对应目录下执行
bwa  

二、Samtools

1、介绍

samtools是一个用于操作sam和bam文件的工具合集，包含有许多命令，同样用于用于高通量测序数据处理。
更多介绍请参考 http://samtools.sourceforge.net/samtools.shtml

2、下载

Samtools下载地址

3、安装

打开终端，找到压缩文件所在位置；

# 安装 
$ tar -jxvf samtools-*.tar.bz2

# 编译
cd samtools-1.17 # 要先进入对应的目录中
make

# 添加环境变量
vim ~/.bash_profile   # 编辑环境变量文件 
export PATH=/Users/jolie/Desktop/工作/99-安装包/生信/samtools-1.17:$PATH # 文件所在路径要更新为你自己的地址哦

# 使环境变量生效
source ~/.bashrc

# 验证是否安装成功
cd samtools-1.17 #如果添加了环境变量，在任意位置都可以执行，如果没有添加环境变量，则只能在对应目录下执行
samtools

4、使用

4.1、 view

1)、主要功能
将sam文件转换成bam文件；然后对bam文件进行各种操作。比如数据的排序(不属于本命令的功能)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。

2)、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。

3)、相关参数

• VIEW
  view命令中，对sam文件头部的输入(-t或-T）和输出(-h)是单独的一些参数来控制的。

Usage: samtools view [options] <in.bam>|<in.sam> [region1 [...]]
# 默认情况下不加 region，则是输出所有的 region.

Options: -b       output BAM
                  默认下输出是 SAM 格式文件，该参数设置输出 BAM 格式
         -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 header only (no alignments)
         -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       Instead of printing the alignments, only count them and print the 
                  total number. All filter options, such as ‘-f’, ‘-F’ and ‘-q’ , 
                  are taken into account.
         -1       fast compression (force -b)
         -x       output FLAG in HEX (samtools-C specific)
         -X       output FLAG in string (samtools-C specific)
         -c       print only the count of matching records
         -L FILE  output alignments overlapping the input BED FILE [null]
         -t FILE  list of reference names and lengths (force -S) [null]
                  使用一个list文件来作为header的输入
         -T FILE  reference sequence file (force -S) [null]
                  使用序列fasta文件作为header的输入
         -o FILE  output file name [stdout]
         -R FILE  list of read groups to be outputted [null]
         -f INT   required flag, 0 for unset [0]
         -F INT   filtering flag, 0 for unset [0] 
                  Skip alignments with bits present in INT [0]
                  数字4代表该序列没有比对到参考序列上
                  数字8代表该序列的mate序列没有比对到参考序列上
         -q INT   minimum mapping quality [0]
         -l STR   only output reads in library STR [null]
         -r STR   only output reads in read group STR [null]
         -s FLOAT fraction of templates to subsample; integer part as seed [-1]
         -?       longer help

4)、使用举例

# 将sam文件转换成bam文件
$ samtools view -bS abc.sam > abc.bam
$ samtools view -b -S abc.sam -o abc.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

4.2、 sort

1)、主要功能
sort对bam文件进行排序。

2)、相关参数

Usage: samtools sort [-n] [-m <maxMem>] <in.bam> <out.prefix>  

-m 参数默认下是 500,000,000 即500M（不支持K，M，G等缩写）。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。
-n 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。

3)、使用举例

$ samtools sort abc.bam abc.sort    ###注意 abc.sort 是输出文件的前缀，实际输出是 abc.sort.bam
$ samtools view abc.sort.bam | less -S

4.3、 merge

1)、主要功能
将2个或2个以上的已经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。

2)、相关参数

Usage:   samtools merge [-nr] [-h inh.sam] <out.bam> <in1.bam> <in2.bam>[...]
# Samtools' merge does not reconstruct the @RG dictionary in the header. Users must provide the correct header with -h, or uses Picard which properly maintains the header dictionary in merging.

Options: -n       sort by read names
         -r       attach RG tag (inferred from file names)
         -u       uncompressed BAM output
         -f       overwrite the output BAM if exist
         -1       compress level 1
         -R STR   merge file in the specified region STR [all]
         -h FILE  copy the header in FILE to <out.bam> [in1.bam]

4.4、index

1)、主要功能
⚠️ 必须对bam文件进行默认情况下的排序后，才能进行index。否则会报错。
⚠️ 建立索引后将产生后缀为.bai的文件，用于快速的随机处理。很多情况下需要有bai文件的存在，特别是显示序列比对情况下。比如samtool的tview命令就需要；gbrowse2显示reads的比对图形的时候也需要。

2)、相关参数

Usage: samtools index <in.bam> [out.index]

3)、使用举例

# 以下两种命令结果一样
$ samtools index abc.sort.bam
$ samtools index abc.sort.bam abc.sort.bam.bai

4.5、

1)、主要功能
2)、相关参数
3)、使用举例

更多参数使用可参考samtools使用方法参数

三、bedtools

1、介绍

bedtools是处理基因组信息分析的强大工具集合，同样用于高通量测序数据处理。
更多介绍请参考 https://bedtools.readthedocs.io/en/latest/index.html

2、下载

curl -OL  https://github.com/arq5x/bedtools2/releases/download/v2.22.0/bedtools-2.22.0.tar.gz

3、安装

# 安装
tar zxvf bedtools-2.22.0.tar.gz

# 编译
cd bedtools2 # 要先进入对应的目录中
make

# 添加环境变量
vim ~/.bash_profile   # 编辑环境变量文件 
export PATH=/Users/jolie/Desktop/工作/99-安装包/生信/bedtools2:$PATH

# 使环境变量生效
source ~/.bashrc

# 验证是否安装成功
cd bedtools #如果添加了环境变量，在任意位置都可以执行，如果没有添加环境变量，则只能在对应目录下执行
bedtools 

4、相关参数

flexible tools for genome arithmetic and DNA sequence analysis.

usage:    bedtools <subcommand> [options]

The bedtools sub-commands include:

[ Genome arithmetic ]

    intersect     Find overlapping intervals in various ways.

                  求区域之间的交集，可以用来注释peak，计算reads比对到的基因组区域
                  不同样品的peak之间的peak重叠情况。

    window        Find overlapping intervals within a window around an interval.
    closest       Find the closest, potentially non-overlapping interval.

                  寻找最近但可能不重叠的区域

    coverage      Compute the coverage over defined intervals.

                  计算区域覆盖度

    map           Apply a function to a column for each overlapping interval.
    genomecov     Compute the coverage over an entire genome.
    merge         Combine overlapping/nearby intervals into a single interval.

                  合并重叠或相接的区域

    cluster       Cluster (but don't merge) overlapping/nearby intervals.
    complement    Extract intervals _not_ represented by an interval file.

                  获得互补区域

    subtract      Remove intervals based on overlaps b/w two files.

                  计算区域差集

    slop          Adjust the size of intervals.

                  调整区域大小，如获得转录起始位点上下游3 K的区域

    flank         Create new intervals from the flanks of existing intervals.

    sort          Order the intervals in a file.

                  排序，部分命令需要排序过的bed文件

    random        Generate random intervals in a genome.

                  获得随机区域，作为背景集

    shuffle       Randomly redistrubute intervals in a genome.

                  根据给定的bed文件获得随机区域，作为背景集

    sample        Sample random records from file using reservoir sampling.
    spacing       Report the gap lengths between intervals in a file.
    annotate      Annotate coverage of features from multiple files.

[ Multi-way file comparisons ]

    multiinter    Identifies common intervals among multiple interval files.
    unionbedg     Combines coverage intervals from multiple BEDGRAPH files.

[ Paired-end manipulation ]

    pairtobed     Find pairs that overlap intervals in various ways.
    pairtopair    Find pairs that overlap other pairs in various ways.

[ Format conversion ]

    bamtobed      Convert BAM alignments to BED (& other) formats.
    bedtobam      Convert intervals to BAM records.
    bamtofastq    Convert BAM records to FASTQ records.
    bedpetobam    Convert BEDPE intervals to BAM records.
    bed12tobed6   Breaks BED12 intervals into discrete BED6 intervals.

[ Fasta manipulation ]

    getfasta      Use intervals to extract sequences from a FASTA file.

                  提取给定位置的FASTA序列

    maskfasta     Use intervals to mask sequences from a FASTA file.
    nuc           Profile the nucleotide content of intervals in a FASTA file.

[ BAM focused tools ]

    multicov      Counts coverage from multiple BAMs at specific intervals.
    tag           Tag BAM alignments based on overlaps with interval files.

[ Statistical relationships ]

    jaccard       Calculate the Jaccard statistic b/w two sets of intervals.

                  计算数据集相似性

    reldist       Calculate the distribution of relative distances b/w two files.
    fisher        Calculate Fisher statistic b/w two feature files.

[ Miscellaneous tools ]

    overlap       Computes the amount of overlap from two intervals.
    igv           Create an IGV snapshot batch script.

                  用于生成一个脚本，批量捕获IGV截图

    links         Create a HTML page of links to UCSC locations.

    makewindows   Make interval "windows" across a genome.

                  把给定区域划分成指定大小和间隔的小区间 (bin)

    groupby       Group by common cols. & summarize oth. cols. (~ SQL "groupBy")

                  分组结算，不只可以用于bed文件。

    expand        Replicate lines based on lists of values in columns.
    split         Split a file into multiple files with equal records or base pairs.
  
  —————————————  
  原文链接：https://blog.csdn.net/qazplm12_3/article/details/79797594

5、bedtools intersect的使用

Find overlapping intervals in various ways 求区域之间的交集，可以用来注释peak，计算reads比对到的基因组区域不同样品的peak之间的peak重叠情况

# 语法
bedtools intersect [OPTIONS] -a <bed/gff/vcf/bam> -b <bed/gff/vcf/bam>
#注：-b 可以接多个文件

相关参数可参考bedtools之intersect命令参数

# 使用举例
#找到A和B文件中重叠的部分前5行
bedtools intersect -a cpg.bed -b exons.bed | head -5
chr1    29320    29370    CpG:_116
chr1    135124    135563    CpG:_30
chr1    327790    328229    CpG:_29
chr1    327790    328229    CpG:_29
chr1    327790    328229    CpG:_29

#-wa：A和B重叠的区间再加上a的剩余部分
#-wb：A和B重叠的区间再加上b的剩余部分
bedtools intersect -a cpg.bed -b exons.bed -wa -wb | head -5
chr1    28735    29810    CpG:_116    chr1    29320    29370    NR_024540_exon_10_0_chr1_29321_r    0    -
chr1    135124    135563    CpG:_30    chr1    134772    139696    NR_039983_exon_0_0_chr1_134773_r    0    -
chr1    327790    328229    CpG:_29    chr1    324438    328581    NR_028322_exon_2_0_chr1_324439_f    0    +
chr1    327790    328229    CpG:_29    chr1    324438    328581    NR_028325_exon_2_0_chr1_324439_f    0    +
chr1    327790    328229    CpG:_29    chr1    327035    328581    NR_028327_exon_3_0_chr1_327036_f    0    +

#-wo Write the original A and B entries plus the number of base pairs of overlap between the two features. Only A features with overlap are reported
bedtools intersect -a cpg.bed -b exons.bed -wo | head -5
chr1    28735    29810    CpG:_116    chr1    29320    29370    NR_024540_exon_10_0_chr1_29321_r    0    -    50
chr1    135124    135563    CpG:_30    chr1    134772    139696    NR_039983_exon_0_0_chr1_134773_r    0    -    439
chr1    327790    328229    CpG:_29    chr1    324438    328581    NR_028322_exon_2_0_chr1_324439_f    0    +    439
chr1    327790    328229    CpG:_29    chr1    324438    328581    NR_028325_exon_2_0_chr1_324439_f    0    +    439
chr1    327790    328229    CpG:_29    chr1    327035    328581    NR_028327_exon_3_0_chr1_327036_f    0    +    439 

#-c For each entry in A, report the number of hits in B while restricting to -f. Reports 0 for A entries that have no overlap with B
bedtools intersect  -a cpg.bed -b exons.bed -c | head 
chr1    28735    29810    CpG:_116    1
chr1    135124    135563    CpG:_30    1
chr1    327790    328229    CpG:_29    3
chr1    437151    438164    CpG:_84    0
chr1    449273    450544    CpG:_99    0
chr1    533219    534114    CpG:_94    0
chr1    544738    546649    CpG:_171    0
chr1    713984    714547    CpG:_60    1
chr1    762416    763445    CpG:_115    10
chr1    788863    789211    CpG:_28    9

# 找到覆盖了最多外显子的CPG岛
bedtools intersect -a cpg.bed -b exons.bed -c | sort -k5,5nr | head -2
chrY    15591259    15591720    CpG:_33    77
chrUn_gl000228    70214    114054    CpG:_3259    72

bedtools intersect -a cpg.bed -b exons.bed -c | sort -k1,1 -k2,2nr | head -2
chr1    249200252    249200721    CpG:_58    2
chr1    249167408    249168010    CpG:_48    0

#找到A文件中没有重叠B的部分 
 Only report those entries in A that have no overlap in B
bedtools intersect -a cpg.bed -b exons.bed -v | head
chr1    437151    438164    CpG:_84
chr1    449273    450544    CpG:_99
chr1    533219    534114    CpG:_94 
chr1    544738    546649    CpG:_171
chr1    801975    802338    CpG:_24
chr1    805198    805628    CpG:_50
chr1    839694    840619    CpG:_83
chr1    844299    845883    CpG:_153
chr1    912869    913153    CpG:_28
chr1    919726    919927    CpG:_15

#从注释文件中，选取启动子
cat hesc.chromHmm.bed | grep Promoter > promoters.bed
cat promoters.bed |head -3
chr1    27737    28537    2_Weak_Promoter
chr1    28537    30137    1_Active_Promoter
chr1    30137    30337    2_Weak_Promoter

# 找到跟每个exon最近的启动子 多的一列数值是-a 和 -b 两者最近的距离
bedtools closest -a exons.bed -b promoters.bed  -d | head -2
chr1    11873    12227    NR_046018_exon_0_0_chr1_11874_f    0    +    chr1    27737    28537    2_Weak_Promoter    15511
chr1    12612    12721    NR_046018_exon_1_0_chr1_12613_f    0    +    chr1    27737    28537    2_Weak_Promoter    15017

# 以5Kb一个窗口把人类基因组以覆盖
bedtools makewindows -g genome.txt -w 50000 > windows.bed
cat windows.bed |head -3
chr1    0    50000
chr1    50000    100000
chr1    100000    150000
bedtools makewindows -g genome.txt -w 100000 > windows0.bed
cat windows0.bed |head -3
chr1    0    100000
chr1    100000    200000
chr1    200000    300000

# 显示cpg.bed中和exons.bed有重叠的intervals
bedtools intersect -a cpg.bed -b exons.bed
 
# 显示exons.bed中和cpg.bed有重叠的intervals
bedtools intersect -a exons.bed -b cpg.bed 
 
# 同时显示重叠区域的A、B文件中的原始记录
bedtools intersect -a exons.bed -b cpg.bed -wa -wb 
 
# 显示重叠区域的碱基数
bedtools intersect -a cpg.bed -b exons.bed -wo
 
# 显示每一个cpg.bed文件中的记录在exons.bed文件中的重叠记录数
bedtools intersect -a cpg.bed -b exons.bed -c
 
# cpg.bed文件中不和exons.bed任何intervals重叠的记录
bedtools intersect -a cpg.bed -b exons.bed -v
bedtools intersect -a cpg.bed -b exons.bed -wo
 
# 设定阈值，显示cpg.bed中intervals至少有50%序列和exons.bed中的重叠
bedtools intersect -a cpg.bed -b exons.bed -wo -f 0.50
 
# 多个文件的重叠区域
bedtools intersect -a cpg.bed -b gwas.bed exons.bed 
bedtools intersect -a cpg.bed -b gwas.bed exons.bed -wa -wb -names gwas exon # 加上文件label
 
# sorted数据通过加-sorted参数，运行速度更快
time bedtools intersect -a exons.bed -b cpg.bed gwas.bed -sorted >>/dev/null

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原文链接：https://blog.csdn.net/sunchengquan/article/details/85031173
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_27390023/article/details/125433158

6、bedtools merge的使用

Combine overlapping/nearby intervals into a single interval 合并重叠或相接的区域

# 语法
bedtools merge [OPTIONS] -i <bed/gff/vcf>
#注意：bedtools merge要求输入文件先排序

# 使用举例
# 排序，输入文件先按染色体排序，然后按起始位置排序。
sort -k1,1 -k2,2n test.bed >test.sorted.bed
# 显示最终的"合并 "区间
bedtools merge -i exons.bed | head -n 20
# 在计算导致每个新的 "合并 "区间的重叠区间的数量时，我们将 "计算 "第一列。
bedtools merge -i exons.bed -c 1 -o count | head -n 20
 
# 显示所有合并成新的"合并 "区间的重叠区间的第二行
bedtools merge -i exons.bed -c 2 -o collapse | head -n 20
 
# 合并距离不超过1000的区间，
bedtools merge -i exons.bed -d 1000 -c 1 -o count | head -20
 
# 合并距离不超过90区域，分别对第一列和第四列做不同的操作
bedtools merge -i exons.bed -d 90 -c 1,4 -o count,collapse | head -20

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原文链接：https://blog.csdn.net/qq_27390023/article/details/125433158

7、bedtools complement的使用

Extract intervals not represented by an interval file 获得互补区域

# 语法
bedtools complement [OPTIONS] -i <bed/gff/vcf> -g <genome>
#注：The genome file should tab delimited and structured as follows:
         <chromName><TAB><chromSize>

# 使用举例
# genome.txt中，exons.bed没有的区间
bedtools complement -i exons.bed -g genome.txt

8、bedtools genomecov的使用

Compute the coverage of a feature file among a genome 合并重叠或相接的区域

# 语法
bedtools genomecov [OPTIONS] -i <bed/gff/vcf> -g <genome>
#注：需要排序好的文件
bedtools genomecov -i exons.bed -g genome.txt

# 使用举例
# 输出BEDGRAPH,计算intervals的depth
bedtools genomecov -i exons.bed -g genome.txt -bg | head -20

9、bedtools jaccard的使用

calculate Jaccard statistic b/w two feature files 计算数据集相似性

# 语法
bedtools jaccard [OPTIONS] -a <bed/gff/vcf> -b <bed/gff/vcf>

# 使用举例
# 计算相似度
bedtools jaccard -a cpg.bed -b exons.bed

10、bedtools coverage的使用

Returns the depth and breadth of coverage of features from B 计算区域覆盖度

# 语法

# 使用举例
bedtools coverage [OPTIONS] -a <bed/gff/vcf> -b <bed/gff/vcf>
bedtools coverage  -a cpg.bed -b exons.bed

四、conda

1、介绍

Conda是在Windows、macOS和Linux上运行的开源软件包管理系统和环境管理系统。可以快速安装、运行和更新软件包及其依赖项。可以轻松地在本地计算机上的环境中创建，保存，加载和切换。它是为Python程序创建的，但可以打包和分发适用于任何语言的软件。
目前conda的发行版本分为anaconda、miniconda两种，安装了ananconda或miniconda的完整版，就默认安装了conda。anaconda会包含一些常用包的版本，miniconda则是精简版，两者安装均可。

2、下载

miniconda下载地址

3、安装

# 进入miniconda所在目录
cd miniconda  # 如果你的地址跟我不同，记得更新地址
# 执行安装命令
bash Miniconda3-py39_4.10.3-Linux-x86_64.sh # 如果你的版本跟我不同，记得更新名称

填写yes

记得这里有选项是继续安装还是终止，继续安装即点击回车

填写yes

# 使环境变量生效
source ~/.bashrc

miniconda3安装成功～
⚠️ 安装成功后要关闭终端，再次进入才会生效哦～

# 添加环境变量
export PATH=/Users/jolie/miniconda3:$PATH # 文件所在路径要更新为你自己的地址哦

# 验证是否安装成功
cd miniconda3 #如果添加了环境变量，在任意位置都可以执行，如果没有添加环境变量，则只能在对应目录下执行
conda

# 查看相关帮助
conda -h # h参数为help的意思

4、conda管理packages

	## 查看当前环境下的已经安装的包
		conda list
	## 查看频道下可用的某包
		conda search openpyxl
	## 安装包到环境work，不加--name时，默认安装到当前环境
		conda install --name work openpyxl
	## 安装包指定镜像源加速下载(**)
		conda install -c https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge micromamba
	## 安装包requests , 默认路径下载很慢,此时可指定下载命令
		conda install --name work -c conda-forge requests 
	## 检查安装结果
		conda list
	## 更新requests 包
		conda update requests 
	## 卸载requests 包
		conda remove requests
		conda remove --name work requests # 删除work环境中的requests包

五、freebayes

1、介绍

简介：是一个常用于生物信息学数据分析中的免费开源软件，它用于从基因组或外显子组测序数据中检测SNP、indel和复合事件（例如插入或删除，或插入和SNP的组合）。该软件使用贝叶斯模型来计算每个位点的变异概率，并结合多个样本的测序数据来确定变异的共享情况。

优点：能够处理多个样本的测序数据，从而更好地确定遗传变异的共享情况。此外，它还可以处理多倍体或杂合基因组，并允许用户设置自定义的过滤标准来减少误报率。

应用：FreeBayes已被广泛用于各种生物信息学应用中，包括疾病基因组学研究、人类进化研究、农业遗传学研究和环境基因组学研究等领域。在分析大规模基因组测序数据时，FreeBayes是一种非常有用的工具，可以帮助研究人员鉴定遗传变异并进行精确的生物信息学分析。

2、下载

# 下载
git clone --recursive https://github.com/freebayes/freebayes.git

3、安装

# 依赖安装
# 在安装FreeBayes之前，需要先安装其所依赖的一些库和软件包。具体的依赖库可以在FreeBayes的GitHub仓库中找到。
# 在Ubuntu等Debian发行版中，可以使用以下命令安装依赖：
sudo apt-get install cmake git zlib1g-dev libbz2-dev liblzma-dev
# 在CentOS等Red Hat发行版中，可以使用以下命令安装依赖：
sudo yum install cmake git zlib-devel bzip2-devel xz-devel
# 如果在mac终端
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"  # 安装Homebrew，Homebrew为mac终端的软件包管理器
brew update           #更新Homebrew
brew install freebayes   #安装freebayes

# 编译
cd freebayes # 要先进入对应的目录中
make

# 添加环境变量
vim ~/.bash_profile   # 编辑环境变量文件 
export PATH=/Users/jolie/Desktop/工作/99-安装包/生信/freebayes:$PATH # 文件所在路径要更新为你自己的地址哦

# 使环境变量生效
source ~/.bashrc

# 验证是否安装成功
freebayes -h         

4、相关参数

# 查看完整的freebayes参数列表和详细说明
freebayes --help