pysam

Was macht pysam?

Übersicht

Verwenden Sie pysam für den Low-Level, Streaming-Zugriff auf HTSlib-unterstützte Genomformate:

• AlignmentFile und AlignedSegment für SAM/BAM/CRAM
• VariantFile, VariantHeader und VariantRecord für VCF/BCF
• FastaFile für indizierte FASTA und FastxFile für sequenzielles FASTA/FASTQ
• TabixFile für BGZF-komprimierte, tabix-indizierte BED/GFF/GTF/benutzerdefinierte Tabellen
• pysam.samtools und pysam.bcftools für gekapselte Befehlsdispatcher

Aktuelle Upstream-Baseline: pysam 0.24.0 (27. April 2026), mit HTSlib/samtools/bcftools 1.23.1. Lesen Sie references/sources.md, bevor Sie versionsspezifische Anleitungen aktualisieren.

Installation

Verwenden Sie die festgelegte Version für reproduzierbare Arbeit:

uv pip install "pysam==0.24.0"

Bestätigen Sie die Laufzeit:

import pysam

print(pysam.__version__)           # 0.24.0
print(pysam.__samtools_version__)  # 1.23.1

Vorkompilierte Wheels sind für unterstützte macOS- und Linux-Plattformen verfügbar. Ein Source-Build benötigt einen C-Compiler und HTSlib-Build-Abhängigkeiten; lesen Sie die offizielle Installationsanleitung, die in references/sources.md verlinkt ist.

Zuerst entscheiden

Bevor Sie Code schreiben:

1. Identifizieren Sie das tatsächliche Format, die Komprimierung, die Sortierreihenfolge und den verfügbaren Index.
2. Entscheiden Sie, ob die Koordinaten numerische Python-Koordinaten oder eine Region-Zeichenkette sind. Mischen Sie diese nicht.
3. Identifizieren Sie bei CRAM die genaue Referenzassemblierung und FASTA.
4. Bevorzugen Sie den indizierten Regionszugriff; verwenden Sie die sequenzielle Iteration nur, wenn sie beabsichtigt ist.
5. Bewahren Sie Header beim Schreiben und schreiben Sie standardmäßig in einen neuen Pfad.
6. Geben Sie die Filtersemantik an: Kartierungs-/Basenqualität, Flags, Überlappungsbehandlung, Duplikatbehandlung und Pileup-Tiefenbegrenzung.

Beginnen Sie bei unbekannten Dateien mit dem integrierten, schreibgeschützten Inspektor:

python scripts/inspect_hts.py sample.bam
python scripts/inspect_hts.py cohort.vcf.gz
python scripts/inspect_hts.py reference.fa

Gebündelte Skripte

Skript	Zweck	Typischer Aufruf
scripts/inspect_hts.py	Metadaten-Inspektion von Alignment-, Varianten-, FASTA-, FASTQ- und Tabix-Dateien	python scripts/inspect_hts.py sample.cram --reference ref.fa
scripts/alignment_qc.py	Streaming-Aggregat von Read/QC-Zählwerten als JSON	python scripts/alignment_qc.py sample.bam --max-records 100000
scripts/variant_summary.py	Streaming-Zusammenfassung von Varianten, FILTER und Genotypen als JSON	python scripts/variant_summary.py cohort.vcf.gz --region chr1:1-1000000
scripts/filter_alignments.py	Filtert SAM/BAM/CRAM ohne Änderung der Datensatzreihenfolge	python scripts/filter_alignments.py input.bam output.bam --exclude-secondary

Alle Skripte weigern sich, vorhandene Ausgaben zu überschreiben. Führen Sie jedes mit --help für Koordinaten-, Index- und Datenschutzhinweise aus.

Koordinatenvertrag

Numerische Koordinaten, die von pysam-APIs akzeptiert werden, sind 0-basiert und halboffen. Dies umfasst numerische Argumente für AlignmentFile.fetch(), VariantFile.fetch(), FastaFile.fetch(), TabixFile.fetch() und pileup().

Region-Zeichenketten sind samtools-artig: 1-basiert und inklusiv.

# Dieselben 100 Basen:
bam.fetch("chr1", 99, 199)          # [99, 199)
bam.fetch(region="chr1:100-199")    # 1-basiert inklusiv

VCF-Text verwendet die 1-basierte POS, während Datensatzeigenschaften beide Systeme bereitstellen:

record.pos    # 1-basiert
record.start  # 0-basiert inklusiv
record.stop   # 0-basiert exklusiv

Lesen Sie references/coordinates_and_indexing.md für Formatkonvertierungen, Überlappungssemantik, Indexoptionen und Contig-Namen-Prüfungen.

Alignment-Dateien

Verwenden Sie Kontextmanager und explizite Modi:

import pysam

with pysam.AlignmentFile("sample.bam", "rb", threads=4) as bam:
    for read in bam.fetch("chr1", 1_000, 2_000):
        if (
            not read.is_unmapped
            and not read.is_secondary
            and not read.is_supplementary
            and read.mapping_quality >= 30
        ):
            print(read.query_name, read.reference_start, read.cigarstring)

Verwenden Sie fetch(until_eof=True), um jeden Datensatz in Dateireihenfolge zu streamen, einschließlich unplazierter, unmapped Reads, ohne einen Index zu benötigen:

with pysam.AlignmentFile("sample.bam", "rb") as bam:
    for read in bam.fetch(until_eof=True):
        ...

Wichtige Unterschiede:

• fetch() gibt Alignment-Datensätze zurück, die eine Region überlappen.
• count() zählt Datensätze und standardmäßig read_callback="nofilter".
• count_coverage() gibt A/C/G/T-Basenzählungen zurück und standardmäßig eine Base-Qualität von 15 plus read_callback="all".
• pileup() legt Spaltenweise Reads offen und hat eigene Filter, Base-Qualität, Überlappungs-, Waisen- und max_depth=8000-Standardeinstellungen.

Für exakte Region-Pileups setzen Sie truncate=True und explizite Filter:

with pysam.FastaFile("reference.fa") as fasta, pysam.AlignmentFile(
    "sample.bam", "rb"
) as bam:
    for column in bam.pileup(
        "chr1",
        1_000,
        2_000,
        truncate=True,
        stepper="samtools",
        fastafile=fasta,
        min_mapping_quality=20,
        min_base_quality=20,
        max_depth=100_000,
    ):
        print(column.reference_pos, column.get_num_aligned())

Lesen Sie references/alignment_files.md für Flags, CIGAR-Operationen, Tags, modifizierte Basen, Schreiben von Datensätzen, Pileup-Details und Iterator-Lebensdauer.

Variantendateien

Das Eingabeformat wird automatisch erkannt. Numerische Fetch-Koordinaten bleiben 0-basiert:

import pysam

with pysam.VariantFile("cohort.vcf.gz", threads=4) as variants:
    for record in variants.fetch("chr1", 999_999, 2_000_000):
        print(record.contig, record.pos, record.ref, record.alts)
        for sample_name, call in record.samples.items():
            print(sample_name, call.get("GT"))

Schränken Sie Stichproben vor dem Abrufen von Datensätzen ein:

with pysam.VariantFile("cohort.bcf") as variants:
    variants.subset_samples(["sample_A", "sample_B"])
    for record in variants:
        ...

Wenn Sie einen Header ändern, kopieren Sie jeden Datensatz und übersetzen Sie ihn in den Ziel-Header, bevor Sie neu deklarierte INFO/FORMAT/FILTER-Felder zuweisen. Löschen und erstellen Sie header.samples nicht manuell neu.

Lesen Sie references/variant_files.md für sichere Header, Schreiben, Stichprobenauswahl, fehlende Genotypen, symbolische Allele, Filter, Übersetzung und Indizierung.

FASTA, FASTQ und Tabix

Indizierte FASTA verwendet numerische 0-basierte Koordinaten:

with pysam.FastaFile("reference.fa") as fasta:
    sequence = fasta.fetch("chr1", 999, 1_099)

FastxFile ist sequenziell. persist=False ist schneller, aber die zurückgegebenen Datensätze werden ungültig, nachdem die Iteration fortgesetzt wurde:

with pysam.FastxFile("reads.fastq.gz", persist=False) as reads:
    for read in reads:
        qualities = read.get_quality_array()
        ...

Tabix-Eingabe muss koordinatensortiert und BGZF-komprimiert sein, nicht normal gzip. Verwenden Sie einen zerstörungsfreien Zweischritt-Workflow:

pysam.tabix_compress("regions.bed", "regions.bed.gz")
pysam.tabix_index("regions.bed.gz", preset="bed")

with pysam.TabixFile("regions.bed.gz", parser=pysam.asBed()) as tbx:
    for interval in tbx.fetch("chr1", 1_000, 2_000):
        print(interval.contig, interval.start, interval.end)

Lesen Sie references/sequence_files.md für FASTA/FASTQ-Datensätze und sichere Tabix-Erstellung.

CRAM, Remote-I/O und Threads

pysam 0.24 hat das geerbte HTSlib-Verhalten geändert:

• Neu geschriebenes CRAM standardmäßig CRAM 3.1, nicht 3.0.
• HTSlib kontaktiert standardmäßig nicht mehr den EBI-Referenzserver.
• Bevorzugen Sie reference_filename="reference.fa" für deterministisches lokales Lesen und Schreiben.

with pysam.AlignmentFile(
    "sample.cram",
    "rc",
    reference_filename="reference.fa",
    threads=4,
) as cram:
    for read in cram.fetch("chr1", 1_000, 2_000):
        ...

Konfigurieren Sie REF_PATH/REF_CACHE nur, wenn die Referenz-nach-MD5-Suche beabsichtigt ist. Gehen Sie nicht davon aus, dass ein CRAM in sich geschlossen ist. threads= beschleunigt die Komprimierung/Dekomprimierung; es parallelisiert keine Python-Analyse.

Lesen Sie references/cram_and_performance.md vor CRAM-Konvertierung, Remote-Zugriff oder gleichzeitiger Iteration.

Gekapselte samtools und bcftools

Importieren Sie Befehlmodule explizit. Übergeben Sie jedes Befehlszeilentoken als separate Zeichenkette:

import pysam.samtools
import pysam.bcftools

pysam.samtools.sort(
    "-@", "4", "-o", "sorted.bam", "input.bam", catch_stdout=False
)
pysam.samtools.index("-@", "4", "sorted.bam", catch_stdout=False)

pysam.bcftools.index("--csi", "variants.vcf.gz", catch_stdout=False)

Dispatcher erfassen standardmäßig stdout. Verwenden Sie für große oder binäre Ausgaben die -o-Option des Tools mit catch_stdout=False oder save_stdout=..., anstatt die vollständige Ausgabe im Speicher zurückzugeben.

try:
    pysam.samtools.quickcheck("-v", "sample.bam")
except pysam.SamtoolsError as error:
    messages = pysam.samtools.quickcheck.get_messages()
    raise RuntimeError(messages or str(error)) from error

Verwenden Sie die Python-API für datensatzgenaue Logik und Dispatcher für ausgereifte Bulk-Operationen wie Sortieren, Indizieren, View und Normalisierung. Setzen Sie Dispatcher-Argumente niemals durch Aufteilen eines nicht vertrauenswürdigen Shell-Befehls zusammen.

Schreibregeln

• Kopieren oder erstellen Sie einen gültigen Header, bevor Sie die Ausgabe öffnen.
• Schreiben Sie in einen neuen Pfad; verwenden Sie force=True nur, wenn ein Ersatz explizit ist.
• Bewahren Sie die Sortierreihenfolge, wenn die Ausgabe indiziert wird.
• Setzen Sie query_sequence vor query_qualities.
• Bevorzugen Sie pysam.CIGAR_OPS-Enum-Elemente; Konstanten auf oberster Ebene wie pysam.CMATCH sind Kompatibilitätsaliase, die für die zukünftige Entfernung vorgemerkt sind.
• Validieren Sie Ausgaben mit pysam.samtools.quickcheck() für Alignments und öffnen Sie Varianten-/Sequenzausgaben vor der weiteren Verwendung erneut.
• Verwenden Sie CSI anstelle von BAI/TBI, wenn Referenzen oder Koordinaten die Legacy-Indexlimits überschreiten.

Referenzkarte

Bedarf	Lesen Sie
Alignment-API, Flags, CIGAR, Pileup, modifizierte Basen	references/alignment_files.md
VCF/BCF-Header, Datensätze, Stichproben, Schreiben	references/variant_files.md
FASTA/FASTQ und tabix-indizierte Tabellen	references/sequence_files.md
Koordinatenkonvertierung und Indexauswahl	references/coordinates_and_indexing.md
CRAM-Referenzen, Remote-I/O, Threads, Performance	references/cram_and_performance.md
Korrekte integrierte Analysemuster	references/common_workflows.md
Kompakte aktuelle API-Signaturen und Standardwerte	references/api_reference.md
Upgrade-Hinweise für bestehende Umgebungen	references/migration_to_0_24.md
Offizielle Dokumentation, Spezifikationen und Release-Quellen	references/sources.md

Häufige Fehlermodi

• Behandlung numerischer VariantFile.fetch()-Koordinaten als 1-basiert
• Verwendung von normalem gzip, wo BGZF plus Tabix/CSI erforderlich ist
• Aufruf von Region-Fetch ohne Index
• Annahme, dass fetch() unplatzierte, unmapped Alignments einschließt
• Vergessen von truncate=True für ein exaktes Pileup-Intervall
• Ignorieren von Pileup-Standardwerten wie Base-Qualität 13 und Tiefenbegrenzung 8000
• Teilen eines Dateihandles über aktive Iteratoren oder Threads hinweg
• Dekodieren von CRAM ohne dessen exakte Referenz
• Zuweisen eines neuen VCF-Feldes, bevor es im Ausgabe-Header deklariert wird
• Erfassen großer samtools/bcftools-Ausgaben im Speicher
• Verwenden einer SNP-Basiszählmethode für Indels oder symbolische Allele

Zitieren von Scientific Agent Skills

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Kassis, T., Agarwal, V., He, Y., Patel, D., & Brueckner, A. M. (2026). Scientific Agent Skills: A Library of Procedural Knowledge for Research Agents. arXiv:2609.00065. https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.00065

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