Strelka2 — 快速准确的胚系与体细胞小变异检测工具¶

一句话说明¶

Strelka2（v2.9.10）是 Illumina 出品的变异检测工具——能同时做胚系变异（正常人群）和体细胞变异（肿瘤vs正常配对），速度快、假阳性低，是临床和科研中肿瘤变异检测的主流工具之一。

安装与配置¶

# 方法1：conda安装（推荐）
conda create -n strelka2 python=3.6   # Strelka2依赖Python 3.6
conda activate strelka2
conda install -c bioconda strelka     # 安装最新版Strelka2（v2.9.10）

# 验证安装
configureStrelkaGermlineWorkflow.py --help   # 胚系流程配置脚本
configureStrelkaSomaticWorkflow.py --help    # 体细胞流程配置脚本

# 方法2：下载预编译二进制包（无需root，推荐服务器环境）
wget https://github.com/Illumina/strelka/releases/download/v2.9.10/strelka-2.9.10.centos6_x86_64.tar.bz2
tar xjf strelka-2.9.10.centos6_x86_64.tar.bz2
cd strelka-2.9.10.centos6_x86_64/bin
./configureStrelkaGermlineWorkflow.py --help  # 验证

# 方法3：结合Manta使用（推荐，获得更好的Indel检测）
conda install -c bioconda manta strelka  # 同时安装Manta和Strelka2

核心用法¶

模式一：胚系变异检测（单样本或多样本）¶

# 第一步：配置流程
configureStrelkaGermlineWorkflow.py \
    --bam sample.bam \             # 输入BAM（可多个--bam追加）
    --referenceFasta reference.fasta \  # 参考基因组
    --runDir strelka_germline      # 输出目录

# 第二步：运行流程
strelka_germline/runWorkflow.py \
    -m local \                     # 本地运行（也支持SGE/LSF等集群）
    -j 16                          # 使用16个线程

模式二：体细胞变异检测（肿瘤-正常配对）¶

# 第一步：先运行Manta获取候选Indel（提升Strelka2 Indel精度）
configManta.py \
    --normalBam normal.bam \
    --tumorBam tumor.bam \
    --referenceFasta reference.fasta \
    --runDir manta_output
manta_output/runWorkflow.py -m local -j 16

# 第二步：配置Strelka2体细胞流程（使用Manta候选Indel）
configureStrelkaSomaticWorkflow.py \
    --normalBam normal.bam \           # 正常样本BAM
    --tumorBam tumor.bam \             # 肿瘤样本BAM
    --referenceFasta reference.fasta \
    --indelCandidates manta_output/results/variants/candidateSmallIndels.vcf.gz \  # Manta的候选Indel
    --runDir strelka_somatic           # 输出目录

# 第三步：运行体细胞变异检测
strelka_somatic/runWorkflow.py -m local -j 16

参数详解¶

配置脚本参数	说明	示例值
`--bam`	输入BAM文件（胚系模式支持多个）	`sample.bam`
`--normalBam`	正常样本BAM（体细胞模式）	`normal.bam`
`--tumorBam`	肿瘤样本BAM（体细胞模式）	`tumor.bam`
`--referenceFasta`	参考基因组FASTA	`hg38.fasta`
`--callRegions`	限定分析区域BED文件	`targets.bed.gz`（需bgzip+tabix索引）
`--indelCandidates`	Manta提供的候选Indel VCF	`candidateSmallIndels.vcf.gz`
`--runDir`	输出目录	`strelka_output/`
`-m local`	本地运行模式	`local`、`sge`、`lsf`
`-j`	线程数	`16`

实战案例¶

# 完整体细胞变异检测流程（hg38，WGS）

REF="hg38.fasta"
NORMAL="normal_sample.bam"
TUMOR="tumor_sample.bam"

# 1. Manta结构变异检测（为Strelka2提供Indel候选）
configManta.py \
    --normalBam $NORMAL \
    --tumorBam $TUMOR \
    --referenceFasta $REF \
    --runDir manta_sv_out
manta_sv_out/runWorkflow.py -m local -j 20

MANTA_INDELS="manta_sv_out/results/variants/candidateSmallIndels.vcf.gz"

# 2. Strelka2体细胞变异检测
configureStrelkaSomaticWorkflow.py \
    --normalBam $NORMAL \
    --tumorBam $TUMOR \
    --referenceFasta $REF \
    --indelCandidates $MANTA_INDELS \
    --runDir strelka_somatic_out

strelka_somatic_out/runWorkflow.py -m local -j 20

# 3. 查看输出结果
ls strelka_somatic_out/results/variants/
# somatic.snvs.vcf.gz   - 体细胞SNV
# somatic.indels.vcf.gz - 体细胞Indel

# 4. 过滤：仅保留通过QC的变异（FILTER=PASS）
bcftools view -f PASS strelka_somatic_out/results/variants/somatic.snvs.vcf.gz \
    -o somatic_snvs_pass.vcf.gz -O z

# 统计通过的变异数
bcftools stats somatic_snvs_pass.vcf.gz | grep "number of SNPs"

常见报错与解决¶

报错1：ERROR: Failed to open BAM file - 原因：BAM文件未建索引或路径错误 - 解决：samtools index sample.bam；确认BAM文件是否排序samtools view -H sample.bam | grep SO

报错2：callRegions file must be bgzip-compressed and tabix-indexed - 原因：--callRegions参数的BED文件未压缩索引 - 解决：bgzip targets.bed && tabix -p bed targets.bed.gz

报错3：胚系检测变异数量异常少 - 原因：测序深度不足（建议WGS≥30x），或BAM重复未标记 - 解决：检查深度samtools depth sample.bam | awk '{s+=$3}END{print s/NR}'；确认是否有标记重复

速查表¶

命令	用途
`configureStrelkaGermlineWorkflow.py`	配置胚系检测
`configureStrelkaSomaticWorkflow.py`	配置体细胞检测（需normal+tumor BAM）
`runWorkflow.py -m local -j N`	本地运行N线程
`somatic.snvs.vcf.gz`	体细胞SNV结果
`somatic.indels.vcf.gz`	体细胞Indel结果
`genome.vcf.gz`	胚系GVCF结果
`variants.vcf.gz`	胚系变异VCF结果
`--indelCandidates`	传入Manta的候选Indel提升精度（推荐）