# python PyVCF文件处理VCF文件格式实例详解

> 作者/来源: UCloud 运营管理员
> 发布时间: 2022-12-20T12:23:00.000Z
> 分类: 其他
> 标签: Python
> 原文链接: http://117.50.162.249:3000/yun/articles/2046

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# python PyVCF文件处理VCF文件格式实例详解

> 来源: https://www.ucloud.cn/yun/128446.html
> 作者: 89542767
> 发布日期: 发布于2022-12-20 20:23

本文主要是给大家介绍了pythonPyVCF文档处理VCF文件类型范例详细说明，感兴趣的小伙伴值得借鉴参考一下，希望可以有一定的帮助，祝愿大家多多的不断进步，尽快工作上得到晋升

　　前言

　　vcf文件的全名是是variantcallfile，即突变性鉴别文档，这是基因工作内容过程中产生的一类文档，存放的是基因里的突变性信息内容。根据对vcf文件展开分析，可以获得自我的基因变异信息内容。嗯，总而言之，这是非常重要的文档，因此如何处理它也变得极为重要。它文件信息如下：

![01.png](https://ucloud-blog.cn-bj.ufileos.com/articles/128446/images/128446_000.png)

　　文档开头是一堆以“##”开始注解行，包括了文档的相关信息。然后就是以“#”开头一列，共9+若干个一部分，前九一部分注明的是后边行每一部分意味着的数据，等同于页眉。后边部分是样本名称，可以有多个。注解行完成后是实际的突变性信息内容，每一行分成9+若干个一部分，每一部分间用分隔符（‘t’）隔开。

　　一般解决vcf文件时，在载入，解决环节总会写许多重复代码，关键任务编码非常少。自然，如果只是找结构域的CHROM，POS，ID，REF，ALT，QUAL这些主要参数时，这么做还可以。由于vcf格式标准，这些参数构造较为简单。但如果解决库函数信息内容，或是解决INFO，FORMAT主要参数时，写较为复杂的正则匹配，这么做不但繁杂，还很容易出差错。

　　Python的PyVCF库克服了这种情况，主要是通过正则匹配把vcf文件信息内容转化成结构型的数据，优化了vcf文件的处理方式，便捷后面获取主要参数及解决。

　　PyVCF库安装

　　cmd界面

```
　　pipinstallPyVCF
```

　　或者从https://github.com/jamescasbon/PyVCF网站上下载安装包，自行安装。

　　PyVCF库的导入

```
　　importvcf
```

　　PyVCF库详细介绍

　　使用范例：

```
　　>>>importvcf
　　>>>vcf_reader=vcf.Reader(filename=r'D:testexample.hc.vcf.gz')
　　>>>forrecordinvcf_reader:
　　printrecordRecord(CHROM=chr1,POS=10146,REF=AC,ALT=[A])Record(CHROM=chr1,POS=10347,REF=AACCCT,ALT=[A])Record(CHROM=chr1,POS=10439,REF=AC,ALT=[A])Record(CHROM=chr1,POS=10492,REF=C,ALT=[T])Record(CHROM=chr1,POS=10583,REF=G,ALT=[A])
```

　　调用vcf.Reader类解决vcf文件，vcf文件信息内容就被保存到vcf\_reader中了。它是一个可迭代对象，它迭代元素都是一个\_Record对象的范例，保存着非注解行的一列信息内容，即基因变异结构域的具体信息。通过它，我们可以很轻易地得到结构域的详细信息。

　　\_Record对象------结构域信息的储存形式

```
　　classvcf.model._Record(CHROM,POS,ID,REF,ALT,QUAL,FILTER,INFO,FORMAT,sample_indexes,samples=None)
```

　　\_Record是vcf.model中的一个对象，除了它还有\_Call，\_AltRecord等对象。它基本属性为CHROM，POS，ID，REF，ALT，QUAL，FILTER，INFO，FORMAT，也就是vcf中的一列结构域信息内容。接下来对这些属性一一说明：

　　CHROM：染色体名称，类型为str。

　　POS：结构域在染色体里的位置，种类为int。

　　ID：一般是突变性的rs号，类型为str。如果是.’，则为None。

　　REF：参考基因组在这个结构域里的碱基，类型为str。

　　ALT：在这个结构域的测序结果。是\_AltRecord类的派生类范例的目录。种类为list。\_AltRecord类有4个子类，代表着突变几类种类：如snp，indel，structualvariants等。每一个范例都可以直接相对比较（仅限相等相对比较，并没有大于小于之说），一部分派生类没有实现str方法，也就是说不能转成字符串。

　　QUAL：该结构域的测序质量，种类为int或float。

　　FILTER：过滤信息。将FILTER列按分号隔开形成的字符串目录，种类为list。如果未给出主要参数则为None。

　　INFO：该结构域的一些测试指标。将‘=’前的主要参数作为键，后面的主要参数作为值，构建成的字典。种类为dict。

　　FORMAT：基因型信息内容。保存vcf的FORMAT列的原始形式

```
　　>>>for record in vcf_reader:
　　print type(record.CHROM),record.CHROM
　　print type(record.POS),record.POS
　　print type(record.ID),record.ID
　　print type(record.REF),record.REF
　　print type(record.ALT),record.ALT
　　print type(record.QUAL),record.QUAL
　　print type(record.FILTER),record.FILTER
　　print type(record.INFO),record.INFO
　　print type(record.INFO['BaseQRankSum']),record.INFO['BaseQRankSum']
　　print type(record.FORMAT),record.FORMAT
　　<type'str'>chr1<type'int'>
　　234481<type'NoneType'>None<type'str'>
　　T<type'list'>[A]<type'float'>2025.77<type'NoneType'>
　　None<type'dict'>{'ExcessHet':3.0103,'AC':[1],
　　'BaseQRankSum':-2.743,'MLEAF':[0.5],'AF':[0.5],
　　'MLEAC':[1],'AN':2,'FS':2.371,'MQ':42.83,
　　'ClippingRankSum':0.0,'SOR':0.972,'MQRankSum':-2.408,
　　'ReadPosRankSum':1.39,'DP':156,'QD':13.07}<type'float'>
　　-2.743<type'str'>GT:AD:DP:GQ:PL
```

　　除了这些基本属性之外，\_Record对象还有一些其他属性：

　　samples：把FORMAT信息作为键，后面对应的信息做为值，构建成的字典（CallData对象），以及sample名称，这两个值组成一个Call对象，共同构成samples的一个元素。这样就把sample和基因型信息给关联起来，按下标访问每一个Call对象。samples类型为list。

　　start：突变开始的位置

　　end：突变结束的位置

　　alleles：该位点所有的可能情况，由REF和ALT参数组成的列表（REF类型是str，ALT参数是\_AltRecord对象的子类实例），类型是list。

```
　　>>>for record in vcf_reader:
　　print record.samples,
　　'n',record.samples[0].sample,
　　'n',record.samples[0]['GT']
　　#按下标访问Call，按.sample访问sample，按键访问FORMAT对应信息
　　print record.start,record.POS,record.end
　　print record.REF,record.ALT,record.alleles
　　#注意G没有引号，它是_AltRecord对象
　　[Call(sample=192.168.1.1,CallData(GT=0/1,AD=[39,14],
　　DP=53,GQ=99,PGT=0|1,PID=13116_T_G,PL=[449,0,2224]))]
　　192.168.1.10/113115 13116 13116T[G]['T',G]
```

　　\_Record对象方法：

　　对象之间比较大小方法：根据染色体名称和位置信息比较。Python3只实现了‘=’和‘<’的比较。

　　迭代方法：对samples里的元素进行迭代。

　　字符串方法：只返回CHROM，POS，REF，ALT四列信息。

　　genotype(name)方法，和samples按下标访问不同，这个方法提供按sample名称进行访问的功能。

　　add\_format(fmt)，add\_filter(flt)，add\_info(info,value=True)：给相应的属性添加元素。

　　get\_hom\_refs()：拿到samples中该位点未突变的所有sample，返回列表。

　　get\_hom\_alts()：拿到samples中该位点100%突变的所有sample，返回列表。

　　get\_hets()：拿到samples中该位点基因型为杂合的所有sample，返回列表。

　　get\_unknown()：拿到samples中该位点基因型未知的所有sample，返回列表。

```
　　>>>record=next(vcf_reader)
　　>>>record2=next(vcf_reader)
　　>>>print record>record2
　　#按染色体名称和位置进行比较False
　　>>>for i in record:
　　#按samples列表进行迭代
　　print i
　　Call(sample=192.168.1.1,
　　CallData(GT=0/1,AD=[18,11],
　　DP=29,GQ=99,PL=[280,0,528]))
　　>>>print str(record)
　　#字符串方法Record(CHROM=chr1,POS=10492,REF=C,ALT=[T])
　　>>>print record.genotype('192.168.1.1')
　　#按sample名字进行访问
　　Call(sample=192.168.1.1,
　　CallData(GT=0/1,AD=[39,14],DP=53,GQ=99,PGT=0|1,PID=13116_T_G,PL=[449,0,2224]))
　　_Record对象还有很多有用的方法属性：
　　num_called：该位点已识别的sample数目。
　　call_rate：已识别的sample数目占sample总数的比例。
　　num_hom_ref，num_hom_alt，num_het，num_unknown：四种基因型的数量
　　aaf：所有sample等位基因的频率（即除开REF），返回列表。
　　heterozygosity：该位点的杂合度，0.5为杂合突变，0为纯合突变。
　　var_type：突变类型，包括‘snp’，‘indel’，‘sv’（structural variant），‘unknown’。
　　var_subtype：更加细化的突变类型，如‘indel’包括‘del’，‘ins’，‘unknown’。
　　is_snp，is_indel，is_sv，is_transition，is_deletion：判断突变是不是snp，indel，sv，transition，deletion等等。
　　>>>record=next(vcf_reader)
　　>>>print recordRecord(CHROM=chr1,POS=13118,REF=A,ALT=[G])
　　>>>print record.samples
　　#只有一个sample
　　[Call(sample=192.168.1.1,CallData(GT=0/1,AD=[41,13],DP=54,GQ=99,PGT=0|1,PID=13116_T_G,PL=[449,0,2224]))]
　　>>>record.num_called1
　　>>>record.call_rate1.0
　　>>>record.num_hom_ref0
　　>>>record.aaf[0.5]
　　>>>record.num_het1
　　>>>record.heterozygosity0.5
　　>>>record.var_type'snp'
　　>>>record.var_subtype'ts'
　　>>>record.is_snpTrue
　　>>>record.is_indelFalse
```

　　Reader对象------处理vcf文件，构建结构化信息

　　class Reader(fsock=None,filename=None,compressed=None,prepend\_chr=False,strict\_whitespace=False,encoding='ascii')

　　在读vcf文件时，总共有六个参数可供选择，如上图所示。

　　fsock：目标文件的文件对象，可以用open(文件名)得到这个文件对象。

　　filename：文件名，当fsock和filename同时存在时，优先考虑fsock。

　　compressed：是否要解压，不提供参数时由程序自行判断（以文件名是否以.gz结尾判断是否需要解压）。

　　prepend\_chr：在保存染色体名称时，是否加前缀‘chr’，默认不加，如果vcf文件的染色体名称本来没有前缀‘chr’，可设置为True，自动加上。

　　strict\_whitespace：是否严格以制表符‘t’分隔数据。True则表示严格按制表符分，False表示可以夹杂空格。

　　encoding：文件编码。

```
　　>>>vcf_reader=vcf.Reader(open('vcf/test/example-4.0.vcf','r'))
　　#fsock
　　>>>vcf_reader=vcf.Reader(filename=r'D:testexample.hc.vcf.gz')
　　#filename
```

　　头文件信息主要保存在Reader对象的属性中，包括alts，contigs，filters，formats，infos，metadata。

　　alts使用实例：

```
　　>>>vcf_reader=vcf.Reader(filename=r'D:testexample.hc.vcf.gz')
　　>>>vcf_reader.altsOrderedDict([('NON_REF',Alt(id='NON_REF',desc='Represents any possible alternative allele at this location'))])
```

　　#字典类型

```
　　>>>vcf_reader.alts['NON_REF'].id'NON_REF'
　　>>>vcf_reader.alts['NON_REF'].desc'Represents any possible alternative allele at this location'
```

　　其他的属性用法类似。

　　Reader对象实现了两个方法：

　　next()：获得下一行的数据，也就是返回下一个\_Record对象。可以显式调用next()得到下一行数据，也可以直接迭代Reader对象，它会自动调用next()函数以获得下一行数据。

　　fetch(chrom，start=None，end=None)：返回chrom染色体从start+1到end坐标的所有突变位点。不给end，就返回chrom染色体从start+1到末尾的所有突变位点；

　　start和end都不给，就返回chrom染色体所有的突变位点。这个方法需要用另一个第三方Python模块pysam来建立文件索引，如果没有安装这个模块，会导致错误。

　　另外，使用这个方法之后，它会将对象的可迭代范围改成fetch()得到的突变位点，所以用这个方法，原来的迭代进度就失效了。

```
　　>>>vcf_reader=vcf.Reader(filename=r'D:testexample.hc.vcf.gz')
　　>>>vcf_reader.next()<vcf.model._Record object at 0x0000000003ED8780
　　>>>>record=vcf_reader.next()
　　>>>print recordRecord(CHROM=chr1,POS=10347,REF=AACCCT,ALT=[A])
　　>>>for record in vcf_reader:
　　print recordRecord(CHROM=chr1,POS=10439,REF=AC,ALT=[A])Record(CHROM=chr1,POS=10492,REF=C,ALT=[T])
```

　　这个库还有一个Writer对象，在此就不详细介绍了，因为大部分对vcf文件的处理都可以用上面两个对象的知识搞定。

　　综合使用：

```
　　#!/usr/bin/env python
　　#-*-coding:utf-8-*-import vcf
　　#导入PyVCF库
　　filename=r'D:testexample.hc.vcf.gz'
　　vcf_reader=vcf.Reader(filename=filename)
　　#调用Reader对象处理vcf文件
　　for record in vcf_reader:
　　#迭代Reader对象,返回的是_Record对象
　　#record是_Record对象
　　print record.CHROM,record.POS,record.ID,record.ALT
　　if record.is_snp:
　　#判断是否是snp
　　print"I'm a snp"
　　elif record.var_type!='sv':
　　#和elif record.is_sv:等价
　　print"I'm not a sv"
　　if record.heterozygosity==0.5:
　　#判断是否为杂合突变
　　print"I'm a heterozygous mutation"
　　......
```

　　这个库实现的所有功能，都可以自己写代码实现，而且实现方法比较简单。之所以要用这个库来处理vcf文件，是因为这个库考虑的东西可能比我们自己了解的更多，其实现也可能比我们自己的代码更加完备合理。

　　还有，重复造车总归是不好的。

　　综上所述，这篇内容就给大家介绍到这里了，希望可以给各位读者带来帮助。