生物信息学数据格式：字段语义与编码细节

格式在分析流程中所处的层级、承载的信息类型及上下游衔接关系，见 常见数据格式总览。本页聚焦于每种格式实际保存什么字段、如何编码、哪些名字相近的格式不能互相替代。

快速概览

本页是生物信息学主流格式的字段级参考：FASTA、FASTQ、SAM/BAM/CRAM、GTF/GFF、BED、VCF/BCF 各自的字段定义、编码规则与常见陷阱。

• 每种格式编码不同层次的计算对象，字段语义不可互换
• 坐标系统差异（0-based half-open vs 1-based closed）是最常见错误源
• 质量分数编码（Phred+33 / Phred+64）和 CIGAR 字符串是读懂数据的关键

前置知识

• 常见数据格式总览
• 参考基因组、坐标系统与注释

名字相近，但职责不同

维度	左侧格式	右侧格式
FASTA vs FASTQ	FASTA 保存序列本身，常作为参考或组装结果，不带碱基质量。	FASTQ 保存 reads 和 base quality，通常是原始测序流程的起点。
SAM/BAM/CRAM	SAM 是文本形式，便于查看字段与调试。	BAM/CRAM 是更适合大规模分析的压缩表示，但本质仍是比对结果层。
GTF/GFF vs BED	GTF/GFF 更偏注释对象与属性关系，如 gene / transcript / exon。	BED 更像简洁区间列表，适合表示 peak、区域集合或窗口。
VCF vs BCF	VCF 是文本格式，便于查看候选变异及其字段。	BCF 是二进制表示，适合更高效存储和处理，但语义层仍是变异结果。

FASTA：参考序列的计算表示

字段结构

>chr1 Homo sapiens chromosome 1, GRCh38
NNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNN...

每条序列由一个以 > 开头的定义行（包含序列标识符和描述）后跟序列字符行组成。

关键约束

• 只包含序列字符本身，不包含任何关于该序列如何产生、如何被测量、或与其他序列关系的元数据
• 必须与配套注释文件（如 GTF）使用相同的参考版本和坐标系统
• 不包含：测序质量分数、比对位置信息、功能注释、变异证据

FASTQ：原始测序观测的容器

字段结构

每条 read 由四行组成：

@SEQ_ID
GATTTGGGGTTCAAAGCAGTATCGATCAAATAGTAAATCCATTTGTTC
+
!''*((((***+))%%%++)(%%%%).1***-+*''))**55CCF>>>

1. @ 开头的标识符行
2. 碱基序列行
3. + 分隔行（可选重复 ID）
4. 质量分数行（每个字符对应一个碱基的质量）

质量分数编码

质量分数用 ASCII 字符编码 Phred quality score。两种主要变体：

编码	ASCII 偏移	质量范围	常见来源
Phred+33	33	0–93	Illumina 1.8+、Sanger、PacBio、Nanopore
Phred+64	64	0–62	旧版 Illumina (1.3–1.7)、Solexa

Phred 质量值 $Q$ 对应错误概率 $P = 10^{-Q/10}$。例如 $Q=30$ 表示错误率 $10^{-3}$（千分之一的碱基调用错误）。

关键约束

• 不包含参考坐标位置、功能注释、或变异推断信息
• 仅拥有 FASTQ 文件时尚未建立任何与参考基因组的关联

SAM / BAM / CRAM：比对结果的标准编码

11 个必需字段

字段	含义	注意点
QNAME	read 标识符
FLAG	比对状态位标记	16-bit 位域，如 paired、reverse complement、secondary
RNAME	参考序列名称
POS	1-based 起始位置	1-based，与 BED 的 0-based 不同
MAPQ	比对质量分数	mapping confidence，-10·log₁₀(P(misaligned))
CIGAR	比对操作的紧凑编码	见下表
RNEXT	配对 read 的参考名
PNEXT	配对 read 的位置
TLEN	模板长度
SEQ	序列	可能与原始 FASTQ 不同（如经 soft-clipping）
QUAL	质量分数

CIGAR 字符串编码

操作符	含义
M	match/mismatch（比对到参考）
I	insertion（read 相对参考插入）
D	deletion（read 相对参考缺失）
N	skip（跳过参考区域，如 intron）
S	soft clip（read 端未比对，但保留在 SEQ）
H	hard clip（read 端未比对，且不在 SEQ）
=	sequence match
X	sequence mismatch

示例：4M1I3D2M 表示 4 match、1 insertion、3 deletion、2 match。

格式变体

• SAM：文本格式，便于人工阅读和调试
• BAM：二进制压缩格式，适合高效存储和大规模分析
• CRAM：参考感知的压缩格式，通过存储与参考的差异实现更高压缩率

三者语义等价，仅在存储效率上有差异。

GTF / GFF：基因组注释的结构化表示

九列制表分隔格式

chr1  HAVANA  gene  11869  14409  .  +  .  gene_id "ENSG00000223972"; gene_type "transcribed_unprocessed_pseudogene";

列	字段	说明
1	seqname	参考序列名称
2	source	注释来源
3	feature	特征类型（gene、transcript、exon、CDS、UTR 等）
4	start	1-based 起始坐标
5	end	1-based 结束坐标（含端点）
6	score	分数（可为 .）
7	strand	链方向（+/-/.）
8	phase	编码相位（0/1/2，仅 CDS）
9	attributes	键值对形式的特征属性

坐标系统：1-based, closed（如 1-100 表示第 1 到第 100 个碱基，含两端）。

GTF vs GFF3

• GTF 是 GFF2 的严格子集，强制要求 gene_id/transcript_id 字段
• GFF3 是更通用的格式，支持任意特征类型和更灵活的属性定义，常用 Parent/ID 编码层级关系
• 两者在基因结构注释场景下功能等价，但工具兼容性有差异

BED：区间列表的简洁表示

3 到 12 列的可变格式

最少只需要：

chr1  1000  5000

扩展列（4-12 列）可包含：名称、分数、链方向、thickStart/thickEnd、itemRgb、blockCount/blockSizes/blockStarts。

坐标系统：0-based, half-open（如 0-100 表示第 1-100 个碱基，起始坐标比 GTF 少 1，结束坐标与 GTF 相同）。

与 GTF 的关键差异

特性	BED	GTF
坐标系统	0-based, half-open	1-based, closed
结构	扁平区间列表	层级化注释（gene→transcript→exon）
属性	可选名称/分数	强制键值对属性
典型用途	peak、panel、窗口	基因结构注释

BED 与 GTF 坐标系统差异是最容易导致错误的格式陷阱之一。

VCF / BCF：变异候选的标准编码

文件结构

• Meta-information 行（## 开头）：文件格式版本、参考序列、INFO/FORMAT 定义
• Header 行（#CHROM...）：列名和样本列表
• Data 行：每条变异记录

Data 行字段

字段	含义	注意点
CHROM	染色体
POS	1-based 位置
ID	变异标识符	如 dbSNP rs 号，可为 .
REF	参考等位基因
ALT	替代等位基因	多个用逗号分隔
QUAL	质量分数	Phred-scaled，-10·log₁₀(P(变异不存在))
FILTER	过滤状态	PASS 或过滤原因标签
INFO	变异属性	如 DP=深度、AF=等位基因频率
FORMAT	样本级字段格式	如 GT:DP:GQ
样本列	每个样本的基因型	GT 字段：0/0、0/1、1/1 等

关键约束

• VCF 不保存产生调用的全部 read-level 证据，仅保存聚合后的统计信息
• 变异的解释依赖参考版本、调用工具、过滤参数、注释数据库
• VCF 是依赖上下文的统计推断，不是绝对真理

VCF vs BCF

• VCF：文本格式，便于查看和人工检查
• BCF：二进制格式，支持高效随机访问和大规模处理
• 两者语义等价，BCF 更适合作为分析中间格式，VCF 更适合最终报告和归档

综合实例：分析交付包的字段依赖

假设收到一个肿瘤外显子测序的分析交付包：

project/
├── reference.fa          # 参考基因组序列
├── genes.gtf             # 基因结构注释
├── sample.bam            # 比对结果（含索引 .bai）
└── sample.vcf.gz         # 变异检测结果

依赖链条

1. VCF 依赖 BAM：变异调用基于比对证据的统计推断，VCF 中每条变异对应 BAM 中的 read pileup 支持（但 VCF 不保存原始 reads，只保存统计摘要）
2. BAM 依赖 reference.fa：比对结果的意义完全依赖所使用的参考版本。同样的 BAM 配合不同参考版本会产生错误解释
3. 所有功能解释依赖 genes.gtf：VCF 中变异的功能影响（同义/错义/无义、剪接位点影响）需结合 GTF 注释才能确定

单独使用各文件的局限性

• 只有 VCF：失去原始证据链，无法验证变异真实性；脱离参考版本和注释，无法解释生物学意义
• 只有 BAM：尚未经变异检测算法处理，无法直接得到”存在什么变异”的结论
• 只有 reference.fa + genes.gtf：只有背景框架，没有样本的实验证据

常见误区

• FASTA 和 FASTQ 都是"序列文件"可以互相替换：
• 两者编码完全不同的对象层：FASTA 是参考序列骨架（无质量），FASTQ 是带质量分数的实验观测。
• BAM 文件包含"所有信息"，不再需要参考序列和注释：
• BAM 只包含定位结果，功能解释仍需依赖外部注释，比对坐标也依赖特定参考版本。
• GTF/GFF 和 BED 都是"坐标文件"可以等价替换：
• 两者的层级结构、坐标系统（1-based closed vs 0-based half-open）、语义信息有本质差异，混用会导致坐标偏移错误。
• VCF 文件可以直接作为"最终结论"使用：
• VCF 是依赖 caller 算法、过滤参数和参考版本的统计推断，不是绝对真理。

层级框架

常见数据格式总览

格式在分析流程中所处的层级、承载的信息类型及上下游衔接关系。

延伸阅读

基础层

参考基因组、坐标系统与注释

深入理解为什么数据格式必须与参考版本和坐标系统耦合使用。

延伸阅读

应用层

DNA-seq 变异检测总览

查看 FASTQ → BAM → VCF 在真实变异检测工作流中的完整转换过程。

延伸阅读

应用层

RNA-seq 定量分析

理解 GTF/GFF 在表达定量中的关键作用，以及与 BED 格式的选择考量。

延伸阅读