3.解壓cram文件需要使用fastA文件作為參考文件，
提取fastA文件的方法是從63288812349876.Y.bam中提取fastQ,再將fastQ轉換為fastA
而bam文件包含fastQ文件，所以
首先需要將63288812349876.Y.bam文件轉換為sam文件
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執行命令
samtools view -@ 8?-h 63288812349876.Y.bam > 63288812349876.Y.bam.sam
將bam文件轉換為sam文件，其中使用8線程加速操作
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然后獲得1個新文件
63288812349876.Y.bam.sam
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我在家試過的，但是家里的機器好像有點問題，每次快要結束的時候就會彈出報錯。我覺得微基因應該提供一下

我現在還差兩個WGS沒上傳NCBI就是這個東西搞的。 很煩

4.然后我們需要從63288812349876.Y.bam.sam文件提取fastQ文件（fastQ是一種存儲了生物序列（通常是核酸序列）以及相應的質量評價的文本格式）。
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通常情況下，從SAM文件中提取fastQ格式的序列數據時，會生成兩個fastQ文件，一個包含讀1的序列數據，另一個包含讀2的序列數據。這是因為Illumina測序數據通常是成對的，即包含了從同一個基因片段的兩端讀取的序列數據。因此，您需要分別提取這兩端的序列，并將其保存在不同的文件中。
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執行命令：
samtools fastq -@ 8 63288812349876.Y.bam.sam -1 63288812349876.Y.bam.sam.1.fastq -2 63288812349876.Y.bam.sam.2.fastq
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本命令使用8線程加速操作，
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需要等待幾分鐘，計算機返回執行結果
[M::bam2fq_mainloop] discarded 0 singletons
[M::bam2fq_mainloop] processed 5090624 reads
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（這是samtools bam2fq命令輸出的一部分信息。其中，“[M::bam2fq_mainloop] discarded 0 singletons”表示在轉換過程中沒有丟棄任何單獨的reads。
而“[M::bam2fq_mainloop] processed 5090624 reads”則表示該命令已經處理了5090624個reads。
這個信息告訴我們samtools bam2fq已經成功地將BAM文件轉換為了FASTQ文件，并且輸出了多少reads。如果你需要的話，你可以根據這個信息檢查轉換結果是否正確，并在處理大規模數據時，通過這個信息來了解轉換進度。）
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然后獲得2個新文件
63288812349876.Y.bam.sam.1.fastq
63288812349876.Y.bam.sam.2.fastq
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5.獲得fastQ文件后,如果您想要使用 fastQ 文件作為參考基因組文件，則需要先將 fastQ 文件轉換為 fastA 格式的文件，然后再將其傳遞給 -T 參數。
samtools不支持將FASTQ文件直接轉換為FASTA文件，因為這是兩種不同的文件格式，FASTQ文件包含了序列的質量信息，而FASTA文件只包含序列信息。因此，需要使用其他工具來進行轉換。
可以使用seqtk工具將FASTQ文件轉換為FASTA文件，并且seqtk支持多線程操作。
其中，-a參數表示轉換為FASTA格式，-j參數指定使用的線程數，input.fastq為輸入的FASTQ文件，output.fasta為輸出的FASTA文件。
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首先安裝必要命令庫
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執行命令：
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安裝 zlib 庫：
sudo apt-get install zlib1g-dev
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安裝 GCC 編譯器：
sudo apt-get install gcc
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安裝seqtk：
git clone https://github.com/lh3/seqtk.git;
cd seqtk; make
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出現這個提示說明編譯 Seqtk 成功了，并生成了一個名為 "seqtk" 的可執行文件。

執行命令：
seqtk seq -a 63288812349876.Y.bam.sam.1.fastq > 63288812349876.Y.bam.sam.1.fasta
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該命令將fastQ轉換為fastA
執行結束后將得到一個新文件：
63288812349876.Y.bam.sam.1.fasta
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6.獲得fastA文件后，我們就可以用fastA文件去作為校對列，去解壓cram文件，將cram文件轉換為bam文件，我本人做的是30X的全基因組序列，預測結果為900G文件大小。請提前準備好對應大小的移動硬盤來存儲數據。
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需要注意的是，微基因的參考基因組序列是GRCh37/hg19,請自行下載對應的參考序列，使用不同的參考序列會導致結果不準確。如果不知道如何下載可以請教地表最強AI，ChatGPT。

這里修改一下，經過熱心網友的討論，我們可以直接使用現成的fasta文件而不必自己提取fasta
1. 下載ref文件
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wget?http://ftp.1000genomes.ebi.ac.uk/vol1/ftp/technical/reference/human_g1k_v37.fasta.gz
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2. 解壓
我直接在windows11下使用360壓縮進行了解壓，因為是虛擬機共享文件夾，所以省去了命令指令

3. 給ref建個index
samtools faidx?human_g1k_v37.fasta
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4. 把cram轉成bam就好了

執行命令:
samtools view -@ 20 -b -T human_g1k_v37.fasta?-o 63288812349876.bam 63288812349876.cram
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本命令使用20線程加速轉換，如果你的設備很強，請自行修改線程數量。我的32G內存已經全部占滿了，CPU占用倒不是很大，只有32%
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（這個命令會從輸入的 CRAM 文件 63288812349876.cram 中解壓縮并轉換成 BAM 格式的文件 63288812349876.bam。參考基因組文件 63288812349876.Y.bam.sam.1.fasta 用于提供基因組信息，確保輸出 BAM 文件中的 reads 在正確的位置上。這里的 -T 選項指定參考基因組文件，-b 選項將輸出文件轉換為 BAM 格式。
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請注意，如果使用 CRAM 文件，需要提供參考基因組文件以將 CRAM 文件解壓縮成 BAM 文件。但如果使用 BAM 文件，則不需要提供參考基因組文件，因為 BAM 文件已經包含了基因組信息。）
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等到幾小時后，你就會獲得一個63288812349876.bam的文件，這個文件就是cram解壓后的原始數據，到這里你就獲得了你要的數據。
我轉換花了45分鐘，加壓后文件大小為62.3GB。

7.最后我們需要生成bai引索文件來加速打開bam文件的速度
分別執行命令：
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samtools index -@ 8?63288812349876.Y.bam
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samtools index -@ 8 63288812349876.bam
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上面的命令是生成Y染色體的bai文件
下面的命令是生成cram文件的bai文件
到現在你就獲得了原始的bam測序文件，我的文件大小63G，你們的多大我就不清楚了。
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8.接下來把bam和bai文件放到一個目錄下，用IGV_2.16.0可以打開你的基因序列
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補充一些關于SAM和BAM文件的基本知識，這可能有助于更好地理解如何將BAM文件轉換為SAM文件以及它們之間的區別：
SAM（Sequence Alignment/Map）是一種文本格式，用于描述序列比對的結果，包括比對到參考序列的序列讀取、比對位置、質量值等信息。SAM 文件中的每一行表示一個比對結果，以制表符分隔的字段包括序列名稱、比對標志、參考序列名稱、比對起始位置、質量值、CIGAR字符串等。SAM 格式是一種人類可讀的格式，方便進行手動編輯或解析，但是文件體積比較大，不適合存儲大規模的測序數據。
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支持

建議通過管道命令行運行，不然中間文件太大了

樓主你好像理解錯了-T參數的意思。
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-T 參數其實是需要一個參考基因組ref文件，這個在cram/bam的header里能看到（samtools view -H input.cram | less ），WeGene用的應該是這個版本（human_g1k_v37.fasta），去下載一個就好了。
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1. 下載ref文件
wget?http://ftp.1000genomes.ebi.ac.uk/vol1/ftp/technical/reference/human_g1k_v37.fasta.gz
2. 解壓
gunzip?human_g1k_v37.fasta.gz
3. 給ref建個index
samtools faidx?human_g1k_v37.fasta
4. 把cram轉成bam就好了
samtools view -b -T?human_g1k_v37.fasta?-o?output.bam?input.cram

不好意思，我在轉換的時候可能對參考基因組數據理解有誤解，感謝樓上同學為我指出錯誤。大家可以直接用樓上同學的操作方法去解壓cram文件。

轉成bam的必要性是啥呢