前天分享了GATK提高线程与内存效率的方法，虽然文章的内容很简单，在生信圈子里属于小菜一碟，但还是获得了70多位朋友的转发，而且大部分朋友都看完了整篇内容。

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这是一个分享学习笔记的公众号，创建不到一年，根本算不上什么，能有人愿意来读，已经是莫大的鼓励。

笔者也只是一个非专业的生信爱好者，抽出休闲娱乐的时间来整理笔记，仅靠兴趣驱动产生更新动力，有时候笔记内也有小错误，感谢大家后台私信提醒和建议。

传播知识本身是一件好事，很多人在这个方面做的比笔者好，如同黑暗中的灯塔一样，照亮生信麻瓜的学习之旅，这种良好的氛围需要共同维护，感谢每一位不讲套路的生信创作者。

言归正传，今天分享的笔记还是关于GATK4使用上的一些技巧和提示，下面开始正式进入笔记正文。

在测序过程中由于PCR反应或者光学检测失误等原因会造成结果的误差，通过MarkDuplicates处理后能去除这种重复误差，这一步主要代码如下：

该程序在运行时不同线程也会对速度造成影响，当超过20个线程后，随着线程增多速度不会有明显变化，因此在实际运算过程中根据服务器配置，选择20个线程以下，这样效率最高。

下图展示的是内存限制对该程序运行的影响，可以看出80GB和140GB内存对运行时间几乎没什么影响，因此实际操作是尽量不要浪费太多内存在这个阶段。

在运行按染色体编号进行排序时，CPU在8个线程时效率最高，之后随着线程数增加速度不会显著变换，因此最佳设置为8线程。

同样，在增加内存后也没有提高效率。

那么排不排序对运算速度有影响吗？下图中橙色线表示输入文件经过排序处理的运行速度，青色线表示没有经过处理，很明显排序后速度更快。

这一步是GATK的核心功能，HaplotypeCaller用于计算每个样本的潜在变异位点并保存结果为GVCF格式，以便后续进行多样本联合分析,该步骤示例代码如下：

因为计算情况复杂，通常这步需要耗时好几天，通过下图可以看出不同线程数下程序运行速度的关系。很明显提高线程数并没有什么用处啊，因为这个算法本质是单线程运行，提高线程也只是用于内存垃圾回收，这一步推荐使用两个线程足矣。

举个栗子：工地上有一个工人在干活，这时候来了几十个领导，工程进度能飞快提升吗？很明显不行，一人干活，其余围观罢了哈哈哈哈哈。

增加内存有用吗？对于HaplotypeCaller来说最低需要内存20G左右，可以发现就算增加3倍，计算速度也没什么提升效果。

以前这个功能叫CombineGVCFs，现在为了适应大群体重测序数据分析，解决几千个样品的GVCF合并问题，开发了CombineGVCFs，示例代码如下：

下图展示了不同线程数对于GenomicsDBImport运行速度的影响，很明显2个线程和56个线程没什么差距，因此该步骤也无需过多线程。

增加内存也没有变化，4GB内存是速度是最快的，太多反而慢了。

这一步是用来产生等位变异和非等位变异信息，也是GATK流程的首尾步骤，生成一个VCF文件，以下是示例代码：

GenotypeGVCFs这个工具本质上还是一个单线程工具，通过并行计算不同区域来提升速度，随着线程数增加并没什么用处，建议实际操作设置为2个线程就行。

内存也别设置的太高，增加内存反而影响计算性能，建议设置到正常范围。

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