CNVnator是一款CNV检测软件，基于Read-Depth的分析策略，通过对全基因组测序数据进行分析来预测CNV, 源代码保存在github上，网址如下
这个软件的安装比较复杂，我这里直接使用别人装好的docker镜像进行处理，这也是docker的方便之处，直接从源中下载别人已经装好的cnvnator的镜像，代码如下
docker pull diploid/cnvnator
具体的分析步骤如下
1. EXTRACTING READ MAPPING FROM BAM/SAM FILES
CNVnator中依赖ROOT这个软件包，这个软件包是专门针对大数据的处理进行开发的，提供了统计分析，可视化，数据存储等一系列功能，基于这个体系可以极大的加快运行速度，所以将原始的信息都存在root文件中，便于分析。
这一步将比对的信息存储到后缀为root的文件中，代码如下
cnvnator -root file.root -tree chr1.bam -chrom 1
-tree参数指定输入的bam文件的名称，-root文件指定输出的root文件的名称，-chrom指定需要分析的染色体，默认情况下分析所有的染色体，这里我是测试，只分析了1号染色体。
2. GENERATING A READ DEPTH HISTOGRAM
这一步是按照固定大小的窗口对基因组进行划分，统计每个窗口内的read depth, 代码如下
cnvnator -root file.root -his 1000 -chrom 1 -d genome_fa_dir
-his参数指定窗口的大小，单位为bp, -d参数指定参考基因组fasta文件所在的目录。
3. CALCULATING STATISTICS
这一步是必须的，代码如下
cnvnator -root file.root -stat 1000
-stat指定窗口的大小，和第二步的-his参数的取值相同。
4. Partition
这一步进行segmentation，代码如下
cnvnator -root file.root -partition 1000
-partition指定窗口的大小，和第二步的-his参数的取值相同。
5. Call CNVs
这一步分析每个segment区域的CNV, 代码如下
cnvnator -root file.root -call 1000 > cnv.call.txt
-call指定窗口的大小，和第二步的-his参数的取值相同, 输出结果默认打印到屏幕上，这里重定向到文件中。
输出文件的内容如下
第一列为CNV的类型，包括了deletion和duplication两种类型，第二列为CNV的染色体区域，第三列为CNV的长度，第四列为归一化之后的read depth, 归一化到0-1的范围，第五列到第八列为不同的evalue值，最后一类为q0, 后五列对应的解释如下
对于原始的cnv call的输出，还可以通过软件自带的脚本转换为VCF格式，代码如下
cnvnator2VCF.pl cnv.call.txt >cnv.vcf
CNVnator的功能强大，运行速度快，更多用法请参考官方文档。
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