隨著illumina為主的NGS測序技術(shù)的流行，測序成本在短短十年內(nèi)飛速下降，現(xiàn)在測序的成本僅僅是十年前的零頭，越來越多課題組選擇基因組學開展研究。

其中，短序列比對（mapping）是NGS分析的重中之重，目前流行的外顯子、WGS、GBS都需要用到短序列比對。在眾多短序列比對中，BWA和bowtie2是其中的佼佼者，隨著三代測序long?read的興起，BWA也及時跟進了算法，增加了split?reads和RNAseq的比對，讓BWA隱隱有成為金標準的趨勢。

目前BWA支持三種算法，分別是bwa-backtrack，bwa-sw和bwa-mem，其中backtrack主要用于100bp以下的reads，目前較少應(yīng)用。sw和mem算法都支持long?read和split比對，支持70bp到1M的reads，其中mem算法更新、更快、更強，可用于illumina、454、sanger等多個平臺，是官方流程推薦的算法，很明顯，跟著官方workflow走就對了。接下來跟著小云進入實操環(huán)節(jié)吧。

首先當然是軟件安裝環(huán)節(jié)，小云作為資深的生信狗，不要跟我提conda，什么bioconda，什么一鍵安裝。不可能，絕對不可能，我小云就是累死，所有頭發(fā)都薅禿，也不會用你一次conda。

咳咳，首先讓我們打開conda,安裝bwa

參數(shù)如圖所示，在bwa工作流程中，序列比對分為兩步，首先需要使用bwa?index建立索引，其中-a可以指定索引的算法，其中包括bwtsw、is和rb2，is適合用于參考基因組較小的物種，如細菌，人類基因組則需要使用bwtsw。位于中間的基因組選哪個都行。

人家說可以加-a，也沒說一定要加呀。?

構(gòu)建完index后就可以進行序列比對了，bwa?mem同時支持單端測序和雙端測序序列比對代碼如下所示。

其中-R里的內(nèi)容非常重要，不同lane、文庫、樣本依賴RG進行區(qū)分后續(xù)gatk進行snp?calling時會檢查-R是否缺失，-t是指計算的線程數(shù)，reads1和reads2指雙端測序的兩條reads，單端測序也可以只填一個，輸出的result支持sam和bam兩種格式。

至此，fastq已經(jīng)轉(zhuǎn)化為bam文件了，欲知后續(xù)分析如何進行，歡迎關(guān)注小云。