背 景
在基因组分析领域的 很多不同场景中，需要合并VCF文件。
VCF文件 。简单来说，就是记录样本基因型的文件。但多数VCF文件不只记录了基因型，也包含有关该基因型的来源的细节。
其它文件 。VCF文件的上游是 BAM文件 ，主要记录Reads与参考基因组的比对信息；更上游的，就是 FASTQ测序数据 ，以及物种的 参考基因组 。
不同类型的VCF文件 。VCF文件有单样本的、多样本的；也有普通VCF文件 (只记录变异，未测到的、野生型的都不记录)，及GVCF文件 (野生型的、变异的都记录，未测到的不记录)。
一个典型的GVCF文件
因此，本篇文章的使用者，需要首先了解GVCF文件与普通VCF文件的不同。因为二者对应的生信处理方法也非常不同。但具体有哪些不同，这里不再继续讲，可自行在网络资源上按照相应的关键词检索。
合并VCF文件需要注意的问题 。VCF文件有时是多个 样本 、多个 个体 、或多个 病例 的合并；有时是 不同染色体区域的VCF合并 。上述每个场景都涉及不同的软件、程序，甚至算法，需要非常小心、谨慎地操作。
合并：不同样本的GVCF文件
GATK的 CombineGVCFs + GenotypeGVCFs
上面2个程序是一套组合，不可拆分，不可单独使用。
那为什么GATK开发者将二者分开呢，推测有两个原因：① 二者分别有些特定的参数；② 第1个程序非常耗时，第2个程序相对较快、但算法复杂。这个问题对使用者也无关紧要。
#合并队列中每个样本的每一个变异(GVCF文件)
gatk CombineGVCFs \
-R $ref \
$(foriin`tail-n+2metadata.txt|cut-f1`;doecho"--variant${i}.hg38.raw.g.vcf";done)\
-Ocohort.g.vcf.gz
#获取具体基因型，完成变异Calling
gatk GenotypeGVCFs \
-R$ref\
--dbsnp${dbSNP}\
--variantcohort.g.vcf.gz\
-OGenotype.cohort.dbSNP.g.vcf
当样本很多、数据量也大时，CombineGVCF程序很消耗内存，并且一旦中断（文件不全）就得重新来。其"-L"参数 (如"-L chr1:1-10000") 也不推荐使用 (否则GenotypeGVCFs步骤可能报错)，但"-L chr1"没问题。
解决方法：① 限制内存：用"--java-option Xmx20g"等；② 分染色体，用"-L chrX"等。③ 组合使用①和②。
需要了解的是， GenomicsDB 可以替代： CombineGVCFs + GenotypeGVCFs，将多个样本GVCF处理生成一起的工作空间。两种方案各有各的优缺点。
根据GATK官网的描述，GenomicsDB更适用于几百个样本以上的情形。
合并：不同染色体区域的VCF文件
cat chr.list.25
# chr1
# chr2
#chr3
# ...
# chr22
# chrX
# chrY
#chrM
gatk MergeVcfs \
$(for i in `cat chr.list.25 | cut -f 1 `; do echo "-I Genotype.cohort.${i}.dbSNP.g.vcf " ;done) \
-OGenotype.cohort.dbSNP.g.vcf
MergeVcfs与CombineGVCFs不同 。前者用于单纯地合并：样本相同、位点独立的VCF文件。如：同一个(或一组)样本的不同染色体的结果。
不像CombineGVCFs，MergeVcfs不做"gVCF block"的计算。此外MergeVcfs会检测两个VCF文件里的样本名是否相互"match"。
如果只查看 MergeVcfs程序的介绍，根本看不出来它的用法的特点 (例如：对GVCF文件的合并可能无效)，那么必然容易踩坑：
MergeVcfs (Picard) - Combines multiple variant files into a single variant file.
事实上， MergeVcfs及其等价的程序 ( GatherVcfs ) 不可用于合并不同样本的GVCF文件 。但用来合并不同基因组区域的文件非常方便。
此场景除了MergeVcfs、GatherVcfs外的其它程序 ：
vcf-concatsample1.chr1.vcfsample.chr2.vcf...>sample1.chrAll.vcf
bcftoolsconcatsample1.chr1.vcfsample.chr2.vcf...-osample1.chrAll.vcf
其中，通过conda安装的vcftools，可能不带vcf-concat等程序。从这一点看， bcftools更方便 。
1个经验是：既然有GATK的MergeVcfs可用，那就尽量不用vcftools或bcftools，否则可能踩到 另一个坑 ：不同程序对VCF文件的索引格式的要求不同、VCF的"FORMAT"列等也可能改变。
合并：不同样本的普通VCF文件
普通VCF文件 只记录变异 ，即：① 无 0/0 基因型 (测序测到了、但未变异，即"Wild type") ；② 无" ./ ."基因型 (即"缺失"，测序未测到，即"No call") 。
对不同样本的⽂件合并，共有位点会 合并 、 统计 ；非共有位点若在某1个样本中无变异，则会⾃动记为 缺失 (" ./. ") 。
1个典型的普通VCF文件 (只查看了第9、10列)
vcftools和bcftools在使用之前一般都需要对VCF文件：压缩、索引 (略)。
vcf-merge#略 (对于连软件安装都麻烦的程序)
bcftoolssample1.vcfsample2.vcf...-osample.all.vcf
vcf-merge重新计算了AC、AN等指标的值
合并分型质量 ("QUAL"列) 时，vcf -merge取了平均取值，bcftools取了最⼤值， (下图的)gatk CombineVariants (不是CombineGVCFs，也不是MergeVcfs/GatherVcfs)取了最⼩值 (gatk4)
图片来源：https://wenku.baidu.com/view/a0ecad5602f69e3143323968011ca300a7c3f643.html
gatk CombineVariants (GATK4已无此程序)
# 压缩、索引单个VCF文件
lssorted.*.vcf|whilereadid;do
bcftools view $id -Oz -o $id.gz
bcftools index $id.gz
done
#合并
bcftoolsmerge--threads8-mid-Ozsorted.*.vcf.gz\
-obcftools.merged.103samps.vcf.gz
#-m,--merge(关于多等位基因)Allowmultiallelicrecordsfor<snps|indels|both|all|none|id>,seemanpagefordetails[both]
# -O, --output-type <b|u|z|v> 'b' compressed BCF; 'u' uncompressed BCF; 'z' compressed VCF; 'v' uncompressed VCF [v]
# gVCF参数（可能不适用于gVCF文件）：
# -g, --gvcf <-|ref.fa> merge gVCF blocks, INFO/END tag is expected. Implies -i QS:sum,MinDP:min,I16:sum,IDV:max,IMF:max
#测试某个位点
# zcatbcftools.merged.103samps.vcf.gz|grep'112626'
#有返回结果。但无DP等信息
# 索引合并后的文件
bcftoolsindexbcftools.merged.103samps.vcf.gz&
bcftools merge虽然有"--gvcf"参数，但根据之前的测试，可能不适用于对gVCF文件的合并。
总 结
总之，① 合并VCF文件要区分其文件类型，如：是否为gVCF文件，是否为基因组的不同区域，其内部的样本名称等；② 考虑到整个流程的兼容性和流畅性， 建议当GATK有相应的工具时，优先使用之；③ 其它场景可依次考虑：bcftools、vcftools。