-
该分析过程可用于Tumor-Normal or Tumor-Only somatic mode
-
选取正常样本,以tumor only的方式运行
dragen -f -r ${1} \
--tumor-fastq1 ${2} --tumor-fastq2 {3} \
--RGID-tumor RG0-tumor -–RGSM-tumor SM0-tumor \
--enable-variant-caller true \
--output-directory ${4} \
--output-file-prefix ${5} \
--vc-detect-systematic-noise true
other parameter
--vc-enable-germline-tagging=true \
--enable-variant-annotation=true \
--variant-annotation-data {NIRVANA_ANNOTATION_FOLDER} \
--variant-annotation-assembly {REFERENCE} \
- 将正常样本生成的vcf放在一个list文件中,一行一个vcf文件,最终生成bed文件 ::
dragen -f --ref-dir=${1} \
--output-dir=${2} --output-file-prefix=${3}
--enable-map-align=false --enable-sort=true \
--vc-systematic-noise-raw-input-list=${4}
--vc-systematic-noise-method=aggregate \
--vc-systematic-noise-use-germline-tag=true \
--bin_memory=40000000000 \
--watchdog-active-timeout=8000 \
--watchdog-idle-timeout=8000
备注:--vc-systematic-noise-method: WGS(max)、WES(aggregate)、panel(mean)
- 在call变异的时候指定参数
--vc-systematic-noise .systematic_noise.bed.gz
tumor-normal:
--vc-systematic-noise-filter-threshold 10
tumor only:
--vc-systematic-noise-filter-threshold 60
- 该分析可以减少假阳性
SNP | Indel |
---|---|