snv预处理方法python

SNV是Single Nucleotide Variation的缩写，预处理主要目的是将原始数据进行清洗，去除低质量位点和样本，过滤掉常见的单核苷酸多态性（SNP），并进行注释。Python常用的SNV预处理工具包括pysam、vcfpy、pyvcf等。

以下是一个基于pysam的SNV预处理示例代码：

import pysam

# 打开VCF文件
vcf_in = pysam.VariantFile('input.vcf')

# 创建VCF文件
vcf_out = pysam.VariantFile('output.vcf', 'w', header=vcf_in.header)

# 循环遍历每个变异位点
for record in vcf_in:
    # 过滤掉质量值小于30的位点和缺失数据过多的样本
    if record.qual < 30 or record.num_missing > 10:
        continue
    
    # 过滤掉常见的SNP
    if record.ref == 'A' and record.alts[0] == 'G':
        continue
    
    # 添加注释信息
    record.info['DP'] = sum(record.samples[sample]['DP'] for sample in record.samples)
    
    # 写入新的VCF文件
    vcf_out.write(record)

# 关闭文件
vcf_in.close()
vcf_out.close()