生信分析过程中，会与很多不同格式的文件打交道，除了原始测序数据fastq之外，还需要准备基因组文件fasta格式和基因注释文件gtf格式。在分析的过程中还会有众多中间文件的生成，如bed、bed12、sam、bam、wig、bigwig、bedgraph等，生成后我们一般会查看下内容了解文件每一列的含义，以此来决定需要提取哪些有用信息列来进行下一步分析。
插播一个小剧场老板：“先查看一下bam文件内容。” 小白：嗒嗒嗒敲键盘。
$ less ehbio.bam
"ehbio.bam" may be a binaryfile. See it anyway?小白：“哎呀，错了，应该这样。” 嗒嗒嗒敲键盘。
$ samtools view ehbio.bam # 回车一敲，灾难，电脑要卡死，赶紧按`control + c`
$ samtools view ehbio.bam | less # 这下终于可以查看了老板：“你逗我呢……”（不失礼貌的批评）
刚接触生信分析的小白们这种尴尬的事情时有发生，为了帮助大家梳理这些剪不断理还乱的文件，本文以分析流程为主线，介绍各文件的格式以及有哪些常用命令来查看或处理它们。
1. 测序数据FASTQ文件1）文件用途：样品测序返回的数据一般存储为fastq文件，通常是压缩文件filename.fq.gz的格式，节省存储空间和传输时间。点击这里查看《FASTQ格式解释和质量评估》
2）查看方式
# zcat查看gzip压缩的文件
# head -n 8 显示前8行文件内容（前8行代表2条序列）
zcat filename.fq.gz | head -n 8
# @SRR1039521.13952745/1
# TTCCTTCCTCCTCTCCCTCCCTCCCTCCTTTCTTTCTTCCTGTGGTTTTTTCCTCTCTTCTTC
# +
# HIJIIJHGHHIJIIIJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJIIJJFIDHIBGHJIHHHHHHFFFFFFE3）格式说明：fastq文件每4行代表一条序列 第一行：记录序列测序时所用仪器以及在测序通道中坐标信息，以@开头； 第二行：测序的序列信息，以ATCGN表示，由于荧光信号干扰无法判断是什么碱基时就用N表示； 第三行：通常一个+; 第四行：与第二行碱基信息一一对应，存储测序碱基的质量值。
4）其他常用命令
# 计算read数
# wc -l: 计算行数
# bc -l: 计算器 (-l：浮点运算)
# 为什么除以4，又除以1000000，计算的是million值
echo "`zcat trt_N061011_1.fq.gz | wc-l` / (4*1000000)" | bc -l
# 测序碱基数计算
zcat trt_N061011_1.fq.gz | awk'{if(FNR%4==0) base+=length}END{print base/10^9,"G";}'2.基因组FASTA文件此文件可以从ensemble数据库下载的（https://www.ensembl.org/info/data/ftp/index.html）， 一般选择下载primary assemblyfasta（想知道为什么，点这里）。fasta文件用于序列存储，可以是DNA或蛋白序列，在此FASTA文件存储了基因组序列的信息。
序列名字行：以>符号开头，记录了该序列类型和所在基因组位置信息；
序列行（一行或多行）：序列信息，soft-masked基因组会把所有重复区和低复杂区的序列用小写字母标出的基因组，小写字母n表示未知碱基。
>1 dna_sm:chromosomechromosome:GRCh38:1:1:248956422:1 REF
nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn
nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn
.....
ttgggctggggcctggccatgtgtatttttttaaatttccactgatgattttgctgcatg
gccggtgttgagaatgactgCGCAAATTTGCCGGATTTCCTTTGCTGTTCCTGCATGTAG
TTTAAACGAGATTGCCAGCACCGGGTATCATTCACCATTTTTCTTTTCGTTAACTTGCCG
.....
nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn
# 通常要求序列名字行简单为好，而且一般加chr作为开头
# 给第一行添加chr标签，并去掉其他多余信息
# 下面的写法复杂了些，是为了避免给已经有chr信息的名字再加一次
# 帮助无脑操作
sed 's/^>\([^chr]\)/>chr\1/' Homo_sapiens.GRCh38.dna.primary_assembly.fa |cut -f 1 -d ' ' > GRCh38.fa3. 基因组注释文件gff和gtfgff全称General featureformat，主要是用来注释基因组。gtf全称Gene transfer format，主要是用来对基因进行注释。两者均是一个9列的基因信息注释文件，前8列的信息几乎一样，区别在于第9列。
从ensemble下载的gtf文件前5行一般是以#开头的注释信息，后续分析中用不上需要去除，同时需要给第一列添加chr标签（与基因组序列一致），可通过下面的命令对文件进行加工：
# grep 匹配查询 -v 输出不匹配的行
gunzip Homo_sapiens.GRCh38.94.gtf.gz -c |grep -v '^#' | sed '/^[^chr]/ s/^/chr/' >GRCh38.gtf4. bed文件分析过程中的bed文件一般代表区域信息，如表示Peak位置的bed文件，表示基因注释的bed12文件。
表示基因注释时，gtf/gff和bed文件的区别1）gtf/gff文件一行表示一个exon/CDS等子区域，多行联合表示一个gene；bed文件一行表示一个gene； 2）gtf文件中碱基位置定位方式是1-based，而bed中碱基定位方式是0-based，如下图所示。
bed文件每一行对应信息
必须包含的3列信息： 1）chrom：染色体名字 (e.g.chr3, chrY, chr2_random或者scaffold10671)。 2）chromStart：基因在染色体或scaffold上的起始位置（0-based）。 3）chromEnd：基因在染色体或scaffold上的终止位置 （前闭后开）。
可选的9列信息： 4）name：bed文件的行名。 5）score：本条基因在注释数据集文件中的评分（0-1000），在Genome Browser中会根据不同区段的评分显示对应的阴影强度（评分越高灰度越高）。 6）strand：链的方向+、-或. (.表示不确定链的方向) 7）thickStart：CDS区（编码区）的起始位置，即起始密码子的位置。 8）thickEnd：The endingposition at which the feature is drawn thickly (for example the stop codon ingene displays). 9）itemRgb：RGB颜色值（如：255,0,0），方便在GenomeBrowser中查看。 10）blockCount：bed行中外显子的数目。 11）blockSizes：逗号分割的列，数目与blockCount值对应，每个数表示对应外显子的碱基数。 12）blockStarts：逗号分割的列，数目与blockCount值对应，每个数表示对应外显子的起始位置（数值是相对ChromStart计算的）。
5. sam和bam文件sam文件全称The SequencingAlignment/Map Format，是Alignment/Map步骤bwa/STAR/HISAT2等软件对结果的标准输出文件，用于存储reads比对到参考基因组的比对结果，是一个纯文本格式，文件一般较大。为了节省硬盘存储，一般使用其高效压缩的二进制格式bam文件。
利用samtools view的-b参数就能把sam文件转为bam文件。
1）sam文件查看方式 在linux终端直接用less即可进行查看；
2）bam文件查看方式 需要借助samtools view工具进行查看
samtools view filename.bam | less -S
samtools view -h filename.bam | less -SNGS分析中大多数文件都是由header和record两部分组成，加上-h参数后可以将header显示出来，默认是不显示的。
@HD VN:1.5 SO:coordinate
@SQ SN:chr1 LN:248956422
@SQ SN:chr10 LN:133797422
......
@SQ SN:chrKI270392.1 LN:971
@SQ SN:chrKI270394.1 LN:970
@RG ID:BH_H3K27ac_2 LB:BH_H3K27ac_2 SM:BH_H3K27ac_2
@PG ID:bwa PN:bwa VN:0.7.15-r1140 CL:bwa mem -M -t 8 -R@RG\tID:BH_H3K27ac_2\tLB:BH_H3K27ac_2\tSM:BH_H3K27ac_2\tPL: /MP
@PG ID:MarkDuplicates VN:1.138(aa51703435dc6a423013e74e56b0b68405facd79_1439324166) CL:picard.sam.markduplicates.
K00141:244:HVL3NBBXX:8:2119:27235:3145399 chr1 10016 32 115M = 10016 115 CCCTAACCCTAACCCTAACCC
K00141:244:HVL3NBBXX:8:2119:27235:31453147 chr1 10016 32 115M = 10016 -115 CCCTTACCCTAACCCTAACCCheader内容 @HD：是必须的标准文件头，包含版本信息； @SQ：参考序列染色体名字和长度信息 (SN:scaffold name; LN: length)； @RG：重要read group信息，通常包含测序平台，测序文库和样本ID等信息，分析时用于区分不同样本（重测序时用到）； @PG：生成此文件的操作过程和参数信息 （program）。record内容 每一行就是一条read比对上参考基因组的信息，总共12列，用tab键分割。# 1. read名称；
# 2. 比对信息位flag值；
# 3. 参考序列染色体编号；
# 4. 5′端起始位置；
# 5. MAPQ：mapping quality，描述比对的质量，数字越大，特异性越高；
# 6. CIGAR字符串，记录插入、删除、错配等信息；
# 7. 配对read所比对到的染色体，仅双端测序的数据才有；
# 8. 配对read所比对到的位置，仅双端测序的数据才有；
# 9. 插入片段的长度，仅双端测序的数据才有；
# 10. read序列；
# 11. read质量值；
# 12. 12列以后的信息都是metadata，程序用标记sam文件中第二列flag信息很重要，下面做进一步解释。
利用samtools flagstat工具可以查看bam文件中比对的flag信息，并输出比对的统计结果。
samtools flagstat *.bamflag一共有12个标签，使用16进制数表示，每个标签值是2^(n-1)，其中n<=12，每个值有其对应的唯一解释含义，具体见下图。
你会发现随机挑选几个值做加和运算，他们的结果都是唯一的，所以在bam文件中第二列flag的值代表这条序列符合下图所示条件的值的和。
所以根据这个值我们可以判断这条序列是双端测序还是单端测序；如果是双端测序，reads来自左端还是右端。比如65 只能是1和64组成，代表这个序列是双端测序，而且是read1。
每次转换很头疼？别担心，网上有很多解码flag含义的在线工具，如SAM Format（网址：https://www.samformat.info/sam-format-flag）
输入flag的值，解析工具会返回匹配上的信息。如果是单端测序，flag值都是偶数。
如果是双端测序，工具会帮我们把另外一端序列的flag值返回，并且将这些数字情况大致分为5类，在右侧进一步显示这个值对应的含义。
6. wig、bigwig和bedgraph文件上述bam和sam文件可以帮助我们探索reads在参考基因组中的比对情况，导入基因组浏览器查看比对状态和突变信息。而wiggle(简称wig)、bigwig(简写bw)以及bedgraph(简写bdg)只包含区域和区域的覆盖度信息，文件更小，用于可视化更方便，可以导入基因组浏览器（Genome Browser）中进行可视化，以查看reads在参考基因组各个区域的覆盖度并检测测序深度。这几个文件在ChIP-seq数据分析Call Peak阶段会生成，可以利用IGV等工具进行可视化，方便查看组蛋白修饰的程度。
wiggle：展示区域的密度或强度信息，如GCpercent, probability scores, and transcriptome data.variableStep chrom=chr2
300701 12.5
300702 12.5
300703 12.5
300704 12.5
300705 12.5fixedStep chrom=chr3 start=400601 step=100span=5
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33bedGraph: bed与wig的结合，更省空间和灵活，展示信息与wig类似。 (bedGraph的格式一般有四列，Chr、start、end和value，并且坐标是以0为起始左闭右开)chromA chromStartA chromEndA dataValueA
chromB chromStartB chromEndB dataValueBbigWig: wig文件的二进制压缩格式，可通过wigToBigWig工具转换推荐大家阅读UCSC官网对这几个文件的详细解释：
wiggle(WIG)：https://genome.ucsc.edu/goldenPath/help/wiggle.htmlbedGraph：https://genome.ucsc.edu/goldenPath/help/bedgraph.htmlbigWig：http://genome.ucsc.edu/goldenPath/help/bigWig.html