如果我们要比较的两个vcf文件的参考基因组版本不一致，就需要使用CrossMap等软件进行参考基因组版本转换，然后里使用  SnpSift 软件的 Concordance 命令比较它们。其中CrossMap软件依赖pyBigWig，使用conda进行安装，代码如下：

conda create -n py3 python=3.6
conda activate py3
conda install -c bioconda pyBigWig
pip3 install CrossMap

进行参考基因组版本转换的命令如下：

# 需要自行下载 hg19ToHg38.over.chain.gz  文件，以及参考基因组 Homo_sapiens_assembly38.fasta 
python ~/miniconda3/envs/py3/bin/CrossMap.py \
vcf ~/data/liftover/hg19ToHg38.over.chain.gz test.snp.hg19.vcf \
~/data/Homo_sapiens_assembly38.fasta test.snp.hg38.vcf

可以把snp和indel的vcf文件都转换一下，然后拿到的转换好的文件如下：

1.3M Jul  8 05:16 test.indel.hg38.vcf
 23K Jul  8 05:16 test.indel.hg38.vcf.unmap
1003K Jun 19 11:10 test.indel.vcf
 13M Jul  8 05:18 test.snp.hg38.vcf
245K Jul  8 05:18 test.snp.hg38.vcf.unmap
 13M Jun 19 18:29 test.snp.vcf

可以看到转换的成功率是非常高的！unmap的文件很小，因为确实参考基因组有变化，总有一下基因组片段被修改了。

但是，有意思的是，之前我们的vcf文件是严格按照基因组坐标排好序的，但是转换过后，出现了部分坐标乱序情况，如下：

这个很容易理解，因为同一个物种的不同版本参考基因组肯定是有

chr1    119955031       .       G       A
chr1    148483282       rs7513869       C       T
chr1    144995248       rs6600697       A       G
chr1    144995236       rs6600696       A       C
chr1    144995050       rs1884147       C       T
chr1    144995033       rs1884146       A       G

也就是说，人类的参考基因组在由hg19进化到hg38的时候，不仅仅是片段的自然扩充，还包括一些以前组装顺序弄错了的片段的纠正。

这样坐标乱序的vcf文件，在很多下游分析都是不友好的，所以可以使用下面的代码进行简单过滤。

input=test.snps.VQSR.vcf
cat $input | java -jar ~/biosoft/snpEff/SnpSift.jar  filter "( DP > 20 & FILTER = 'PASS' )" | \
perl -alne '{print unless $F[0]  =~  /_/}' | \
awk '$1 ~ /^#/ {print $0;next} {print $0 | "sort -k1,1 -k2,2n"}' | \
grep -v '1/2' >  test.filter.sort.vcf
# 检查不同染色体分布情况： 
cat new.filter.sort.vcf |grep -v '^#' |cut -f 1 |sort |uniq

# 接下来就可以对干净的VCF文件进行注释啦 
java -jar ~/biosoft/snpEff/snpEff.jar GRCh48.86 \
test.filter.sort.vcf  > test.filter.sort.eff.vcf