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Match markers in two VCF files

Applications such as haplotyping and imputation often need to match the markers in a target VCF file to those in a reference panel. Matching can be by marker ID, if the two data sets are on different builds, or by chromosome position, if the two data sets are on the same build.

Example files

We need example VCF files for demonstation. You can manually download the target VCF file from the link (877KB) and put it in current working directory. Or, within Julia,

isfile("test.08Jun17.d8b.vcf.gz") || download("http://faculty.washington.edu/browning/beagle/test.08Jun17.d8b.vcf.gz", 
    joinpath(pwd(), "test.08Jun17.d8b.vcf.gz"))
stat("test.08Jun17.d8b.vcf.gz")
StatStruct(mode=0o100644, size=876514)

We can manually download the reference panel for chromosome 22 (1000 Genome Project) from the link (135.4MB) and put it in the current working directory. Or, within Julia,

isfile("chr22.1kg.phase3.v5a.vcf.gz") || download("http://bochet.gcc.biostat.washington.edu/beagle/1000_Genomes_phase3_v5a/b37.vcf/chr22.1kg.phase3.v5a.vcf.gz", 
    joinpath(pwd(), "chr22.1kg.phase3.v5a.vcf.gz"))
stat("chr22.1kg.phase3.v5a.vcf.gz")
StatStruct(mode=0o100644, size=135429468)

There are 424,147 markers and 2,504 samples (or 5,008 haplotypes) in the reference panel.

using VCFTools

nrecords("chr22.1kg.phase3.v5a.vcf.gz"), nsamples("chr22.1kg.phase3.v5a.vcf.gz")
(424147, 2504)

First 10 lines of the reference panel VCF:

fh = openvcf("chr22.1kg.phase3.v5a.vcf.gz", "r")
for l in 1:10
    println(readline(fh))
end
close(fh)
##fileformat=VCFv4.1
##filedate=20151210
##source="simplfy-vcf (r1211)"
##FORMAT=<ID=GT,Number=1,Type=String,Description="Genotype">
#CHROM	POS	ID	REF	ALT	QUAL	FILTER	INFO	FORMAT	HG00096	HG00097	HG00099	HG00100	HG00101	HG00102	HG00103	HG00105	HG00106	HG00107	HG00108	HG00109	HG00110	HG00111	HG00112	HG00113	HG00114	HG00115	HG00116	HG00117	HG00118	HG00119	HG00120	HG00121	HG00122	HG00123	HG00125	HG00126	HG00127	HG00128	HG00129	HG00130	HG00131	HG00132	HG00133	HG00136	HG00137	HG00138	HG00139	HG00140	HG00141	HG00142	HG00143	HG00145	HG00146	HG00148	HG00149	HG00150	HG00151	HG00154	HG00155	HG00157	HG00158	HG00159	HG00160	HG00171	HG00173	HG00174	HG00176	HG00177	HG00178	HG00179	HG00180	HG00181	HG00182	HG00183	HG00185	HG00186	HG00187	HG00188	HG00189	HG00190	HG00231	HG00232	HG00233	HG00234	HG00235	HG00236	HG00237	HG00238	HG00239	HG00240	HG00242	HG00243	HG00244	HG00245	HG00246	HG00250	HG00251	HG00252	HG00253	HG00254	HG00255	HG00256	HG00257	HG00258	HG00259	HG00260	HG00261	HG00262	HG00263	HG00264	HG00265	HG00266	HG00267	HG00268	HG00269	HG00271	HG00272	HG00273	HG00274	HG00275	HG00276	HG00277	HG00278	HG00280	HG00281	HG00282	HG00284	HG00285	HG00288	HG00290	HG00304	HG00306	HG00308	HG00309	HG00310	HG00311	HG00313	HG00315	HG00318	HG00319	HG00320	HG00321	HG00323	HG00324	HG00325	HG00326	HG00327	HG00328	HG00329	HG00330	HG00331	HG00332	HG00334	HG00335	HG00336	HG00337	HG00338	HG00339	HG00341	HG00342	HG00343	HG00344	HG00345	HG00346	HG00349	HG00350	HG00351	HG00353	HG00355	HG00356	HG00357	HG00358	HG00360	HG00361	HG00362	HG00364	HG00365	HG00366	HG00367	HG00368	HG00369	HG00371	HG00372	HG00373	HG00375	HG00376	HG00378	HG00379	HG00380	HG00381	HG00382	HG00383	HG00384	HG00403	HG00404	HG00406	HG00407	HG00409	HG00410	HG00419	HG00421	HG00422	HG00428	HG00436	HG00437	HG00442	HG00443	HG00445	HG00446	HG00448	HG00449	HG00451	HG00452	HG00457	HG00458	HG00463	HG00464	HG00472	HG00473	HG00475	HG00476	HG00478	HG00479	HG00500	HG00513	HG00524	HG00525	HG00530	HG00531	HG00533	HG00534	HG00536	HG00537	HG00542	HG00543	HG00551	HG00553	HG00554	HG00556	HG00557	HG00559	HG00560	HG00565	HG00566	HG00580	HG00581	HG00583	HG00584	HG00589	HG00590	HG00592	HG00593	HG00595	HG00596	HG00598	HG00599	HG00607	HG00608	HG00610	HG00611	HG00613	HG00614	HG00619	HG00620	HG00622	HG00623	HG00625	HG00626	HG00628	HG00629	HG00631	HG00632	HG00634	HG00637	HG00638	HG00640	HG00641	HG00650	HG00651	HG00653	HG00654	HG00656	HG00657	HG00662	HG00663	HG00671	HG00672	HG00674	HG00675	HG00683	HG00684	HG00689	HG00690	HG00692	HG00693	HG00698	HG00699	HG00701	HG00704	HG00705	HG00707	HG00708	HG00717	HG00728	HG00729	HG00731	HG00732	HG00734	HG00736	HG00737	HG00739	HG00740	HG00742	HG00743	HG00759	HG00766	HG00844	HG00851	HG00864	HG00867	HG00879	HG00881	HG00956	HG00978	HG00982	HG01028	HG01029	HG01031	HG01046	HG01047	HG01048	HG01049	HG01051	HG01052	HG01054	HG01055	HG01058	HG01060	HG01061	HG01063	HG01064	HG01066	HG01067	HG01069	HG01070	HG01072	HG01073	HG01075	HG01077	HG01079	HG01080	HG01082	HG01083	HG01085	HG01086	HG01088	HG01089	HG01092	HG01094	HG01095	HG01097	HG01098	HG01101	HG01102	HG01104	HG01105	HG01107	HG01108	HG01110	HG01111	HG01112	HG01113	HG01119	HG01121	HG01122	HG01124	HG01125	HG01130	HG01131	HG01133	HG01134	HG01136	HG01137	HG01139	HG01140	HG01142	HG01148	HG01149	HG01161	HG01162	HG01164	HG01167	HG01168	HG01170	HG01171	HG01173	HG01174	HG01176	HG01177	HG01182	HG01183	HG01187	HG01188	HG01190	HG01191	HG01197	HG01198	HG01200	HG01204	HG01205	HG01241	HG01242	HG01247	HG01248	HG01250	HG01251	HG01253	HG01254	HG01256	HG01257	HG01259	HG01260	HG01269	HG01271	HG01272	HG01275	HG01277	HG01280	HG01281	HG01284	HG01286	HG01302	HG01303	HG01305	HG01308	HG01311	HG01312	HG01323	HG01325	HG01326	HG01334	HG01341	HG01342	HG01344	HG01345	HG01348	HG01350	HG01351	HG01353	HG01354	HG01356	HG01357	HG01359	HG01360	HG01362	HG01363	HG01365	HG01366	HG01369	HG01372	HG01374	HG01375	HG01377	HG01378	HG01383	HG01384	HG01389	HG01390	HG01392	HG01393	HG01395	HG01396	HG01398	HG01402	HG01403	HG01405	HG01412	HG01413	HG01414	HG01431	HG01432	HG01435	HG01437	HG01438	HG01440	HG01441	HG01443	HG01444	HG01447	HG01455	HG01456	HG01459	HG01461	HG01462	HG01464	HG01465	HG01468	HG01474	HG01479	HG01485	HG01486	HG01488	HG01489	HG01491	HG01492	HG01494	HG01495	HG01497	HG01498	HG01500	HG01501	HG01503	HG01504	HG01506	HG01507	HG01509	HG01510	HG01512	HG01513	HG01515	HG01516	HG01518	HG01519	HG01521	HG01522	HG01524	HG01525	HG01527	HG01528	HG01530	HG01531	HG01536	HG01537	HG01550	HG01551	HG01556	HG01565	HG01566	HG01571	HG01572	HG01577	HG01578	HG01583	HG01586	HG01589	HG01593	HG01595	HG01596	HG01597	HG01598	HG01599	HG01600	HG01602	HG01603	HG01605	HG01606	HG01607	HG01608	HG01610	HG01612	HG01613	HG01615	HG01617	HG01618	HG01619	HG01620	HG01623	HG01624	HG01625	HG01626	HG01628	HG01630	HG01631	HG01632	HG01668	HG01669	HG01670	HG01672	HG01673	HG01675	HG01676	HG01678	HG01679	HG01680	HG01682	HG01684	HG01685	HG01686	HG01694	HG01695	HG01697	HG01699	HG01700	HG01702	HG01704	HG01705	HG01707	HG01708	HG01709	HG01710	HG01746	HG01747	HG01756	HG01757	HG01761	HG01762	HG01765	HG01766	HG01767	HG01768	HG01770	HG01771	HG01773	HG01775	HG01776	HG01777	HG01779	HG01781	HG01783	HG01784	HG01785	HG01786	HG01789	HG01790	HG01791	HG01794	HG01795	HG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|0	0|0	0|0	0|0	0|0

Match markers according to ID

conformgt_by_id function matches the markers with GT field in two VCF files according to marker ID.

Below command instructs conformgt_by_id to

  1. Match the markers in tgtvcf file to those in refvcf file by IDs, from position 20000086 to 20099941 on chromosome 22
  2. Adjust target VCF markers so that chromosome strand and allele order match the VCF reference file
  3. Test the allele frequencies being equal between the target and reference markers. The last argument specifies the significance level Setting it to 0==false effectively disable this test. Setting it to 1 effectively rejects all tests and no matched markers are output
  4. The matched VCF records are written into files outfile.tgt.vcf.gz and outfile.ref.vcf.gz, both with only GT field
tgtvcf = "test.08Jun17.d8b.vcf.gz"
refvcf = "chr22.1kg.phase3.v5a.vcf.gz"
outvcf = "conformgt.matched"
@time conformgt_by_id(refvcf, tgtvcf, outvcf, "22", 20000086:20099941, false)
┌ Info: Scan IDs in reference panel
└ @ VCFTools /Users/biona001/.julia/dev/VCFTools/src/conformgt.jl:42
Progress: 100%|█████████████████████████████████████████| Time: 0:00:25
┌ Info: Match target IDs to reference IDs
└ @ VCFTools /Users/biona001/.julia/dev/VCFTools/src/conformgt.jl:75
Progress: 100%|█████████████████████████████████████████| Time: 0:00:25
┌ Info: 823 records are matched
└ @ VCFTools /Users/biona001/.julia/dev/VCFTools/src/conformgt.jl:124


 71.045000 seconds (697.25 M allocations: 65.092 GiB, 6.85% gc time)





823
stat("conformgt.matched.tgt.vcf.gz")
StatStruct(mode=0o100644, size=47996)
stat("conformgt.matched.ref.vcf.gz")
StatStruct(mode=0o100644, size=292444)

The first 5 markers in the matched target file are

fh = openvcf("conformgt.matched.tgt.vcf.gz", "r")
for l in 1:35
    println(readline(fh))
end
close(fh)
##fileformat=VCFv4.1
##INFO=<ID=LDAF,Number=1,Type=Float,Description="MLE Allele Frequency Accounting for LD">
##INFO=<ID=AVGPOST,Number=1,Type=Float,Description="Average posterior probability from MaCH/Thunder">
##INFO=<ID=RSQ,Number=1,Type=Float,Description="Genotype imputation quality from MaCH/Thunder">
##INFO=<ID=ERATE,Number=1,Type=Float,Description="Per-marker Mutation rate from MaCH/Thunder">
##INFO=<ID=THETA,Number=1,Type=Float,Description="Per-marker Transition rate from MaCH/Thunder">
##INFO=<ID=CIEND,Number=2,Type=Integer,Description="Confidence interval around END for imprecise variants">
##INFO=<ID=CIPOS,Number=2,Type=Integer,Description="Confidence interval around POS for imprecise variants">
##INFO=<ID=END,Number=1,Type=Integer,Description="End position of the variant described in this record">
##INFO=<ID=HOMLEN,Number=.,Type=Integer,Description="Length of base pair identical micro-homology at event breakpoints">
##INFO=<ID=HOMSEQ,Number=.,Type=String,Description="Sequence of base pair identical micro-homology at event breakpoints">
##INFO=<ID=SVLEN,Number=1,Type=Integer,Description="Difference in length between REF and ALT alleles">
##INFO=<ID=SVTYPE,Number=1,Type=String,Description="Type of structural variant">
##INFO=<ID=AC,Number=.,Type=Integer,Description="Alternate Allele Count">
##INFO=<ID=AN,Number=1,Type=Integer,Description="Total Allele Count">
##ALT=<ID=DEL,Description="Deletion">
##FORMAT=<ID=GT,Number=1,Type=String,Description="Genotype">
##FORMAT=<ID=DS,Number=1,Type=Float,Description="Genotype dosage from MaCH/Thunder">
##FORMAT=<ID=GL,Number=.,Type=Float,Description="Genotype Likelihoods">
##INFO=<ID=AA,Number=1,Type=String,Description="Ancestral Allele, ftp://ftp.1000genomes.ebi.ac.uk/vol1/ftp/pilot_data/technical/reference/ancestral_alignments/README">
##INFO=<ID=AF,Number=1,Type=Float,Description="Global Allele Frequency based on AC/AN">
##INFO=<ID=AMR_AF,Number=1,Type=Float,Description="Allele Frequency for samples from AMR based on AC/AN">
##INFO=<ID=ASN_AF,Number=1,Type=Float,Description="Allele Frequency for samples from ASN based on AC/AN">
##INFO=<ID=AFR_AF,Number=1,Type=Float,Description="Allele Frequency for samples from AFR based on AC/AN">
##INFO=<ID=EUR_AF,Number=1,Type=Float,Description="Allele Frequency for samples from EUR based on AC/AN">
##INFO=<ID=VT,Number=1,Type=String,Description="indicates what type of variant the line represents">
##INFO=<ID=SNPSOURCE,Number=.,Type=String,Description="indicates if a snp was called when analysing the low coverage or exome alignment data">
##reference=GRCh37
##reference=GRCh37
#CHROM	POS	ID	REF	ALT	QUAL	FILTER	INFO	FORMAT	HG00096	HG00097	HG00099	HG00100	HG00101	HG00102	HG00103	HG00104	HG00106	HG00108	HG00109	HG00110	HG00111	HG00112	HG00113	HG00114	HG00116	HG00117	HG00118	HG00119	HG00120	HG00121	HG00122	HG00123	HG00124	HG00125	HG00126	HG00127	HG00128	HG00129	HG00130	HG00131	HG00133	HG00134	HG00135	HG00136	HG00137	HG00138	HG00139	HG00140	HG00141	HG00142	HG00143	HG00146	HG00148	HG00149	HG00150	HG00151	HG00152	HG00154	HG00155	HG00156	HG00158	HG00159	HG00160	HG00171	HG00173	HG00174	HG00176	HG00177	HG00178	HG00179	HG00180	HG00182	HG00183	HG00185	HG00186	HG00187	HG00188	HG00189	HG00190	HG00231	HG00232	HG00233	HG00234	HG00235	HG00236	HG00237	HG00238	HG00239	HG00240	HG00242	HG00243	HG00244	HG00245	HG00246	HG00247	HG00249	HG00250	HG00251	HG00252	HG00253	HG00254	HG00255	HG00256	HG00257	HG00258	HG00259	HG00260	HG00261	HG00262	HG00263	HG00264	HG00265	HG00266	HG00267	HG00268	HG00269	HG00270	HG00271	HG00272	HG00273	HG00274	HG00275	HG00276	HG00277	HG00278	HG00280	HG00281	HG00282	HG00284	HG00285	HG00306	HG00309	HG00310	HG00311	HG00312	HG00313	HG00315	HG00318	HG00319	HG00320	HG00321	HG00323	HG00324	HG00325	HG00326	HG00327	HG00328	HG00329	HG00330	HG00331	HG00332	HG00334	HG00335	HG00336	HG00337	HG00338	HG00339	HG00341	HG00342	HG00343	HG00344	HG00345	HG00346	HG00349	HG00350	HG00351	HG00353	HG00355	HG00356	HG00357	HG00358	HG00359	HG00360	HG00361	HG00362	HG00364	HG00366	HG00367	HG00369	HG00372	HG00373	HG00375	HG00376	HG00377	HG00378	HG00381	HG00382	HG00383	HG00384	HG00403	HG00404	HG00406	HG00407	HG00418	HG00419	HG00421	HG00422	HG00427	HG00428
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The first 5 markers in the matched reference file are

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for l in 1:10
    println(readline(fh))
end
close(fh)
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|0	0|0	0|0	0|0	0|0

Not only the IDs of the two sets of markers match, the REF alleles match as well.

If we turn on testing allele frequencies at significance level 0.05, less matched markers are reported

@time conformgt_by_id(refvcf, tgtvcf, outvcf, "22", 20000086:20099941, 0.05)
┌ Info: Scan IDs in reference panel
└ @ VCFTools /Users/biona001/.julia/dev/VCFTools/src/conformgt.jl:42
Progress: 100%|█████████████████████████████████████████| Time: 0:00:24
┌ Info: Match target IDs to reference IDs
└ @ VCFTools /Users/biona001/.julia/dev/VCFTools/src/conformgt.jl:75
Progress: 100%|█████████████████████████████████████████| Time: 0:00:25


 64.095969 seconds (691.00 M allocations: 64.993 GiB, 7.29% gc time)


┌ Info: 488 records are matched
└ @ VCFTools /Users/biona001/.julia/dev/VCFTools/src/conformgt.jl:124





488

Match markers according to position

conformgt_by_pos function matches the markers with GT field in two VCF files according to marker position. This is applicable when target and reference data are on the same build.

Below command instructs conformgt_by_pos to

  1. Match the markers in tgtvcf file to those in refvcf file by positions, from position 20000086 to 20099941 on chromosome 22
  2. Adjust target VCF markers so that chromosome strand and allele order match the VCF reference file
  3. Test the allele frequencies being equal between the target and reference markers. The last argument specifies the significance level Setting it to 0==false effectively disable this test. Setting it to 1 effectively rejects all tests and no matched markers are output
  4. The matched VCF records are written into files outfile.tgt.vcf.gz and outfile.ref.vcf.gz, both with only GT field
tgtvcf = "test.08Jun17.d8b.vcf.gz"
refvcf = "chr22.1kg.phase3.v5a.vcf.gz"
outvcf = "conformgt.matched"
@time conformgt_by_pos(refvcf, tgtvcf, outvcf, "22", 20000086:20099941, false)
┌ Info: Match target POS to reference POS
└ @ VCFTools /Users/biona001/.julia/dev/VCFTools/src/conformgt.jl:172
Progress: 100%|█████████████████████████████████████████| Time: 0:00:25


 39.203119 seconds (355.95 M allocations: 33.467 GiB, 6.01% gc time)


┌ Info: 833 records are matched
└ @ VCFTools /Users/biona001/.julia/dev/VCFTools/src/conformgt.jl:239





833

The first 5 markers in the matched target file are

fh = openvcf("conformgt.matched.tgt.vcf.gz", "r")
for l in 1:35
    println(readline(fh))
end
close(fh)
##fileformat=VCFv4.1
##INFO=<ID=LDAF,Number=1,Type=Float,Description="MLE Allele Frequency Accounting for LD">
##INFO=<ID=AVGPOST,Number=1,Type=Float,Description="Average posterior probability from MaCH/Thunder">
##INFO=<ID=RSQ,Number=1,Type=Float,Description="Genotype imputation quality from MaCH/Thunder">
##INFO=<ID=ERATE,Number=1,Type=Float,Description="Per-marker Mutation rate from MaCH/Thunder">
##INFO=<ID=THETA,Number=1,Type=Float,Description="Per-marker Transition rate from MaCH/Thunder">
##INFO=<ID=CIEND,Number=2,Type=Integer,Description="Confidence interval around END for imprecise variants">
##INFO=<ID=CIPOS,Number=2,Type=Integer,Description="Confidence interval around POS for imprecise variants">
##INFO=<ID=END,Number=1,Type=Integer,Description="End position of the variant described in this record">
##INFO=<ID=HOMLEN,Number=.,Type=Integer,Description="Length of base pair identical micro-homology at event breakpoints">
##INFO=<ID=HOMSEQ,Number=.,Type=String,Description="Sequence of base pair identical micro-homology at event breakpoints">
##INFO=<ID=SVLEN,Number=1,Type=Integer,Description="Difference in length between REF and ALT alleles">
##INFO=<ID=SVTYPE,Number=1,Type=String,Description="Type of structural variant">
##INFO=<ID=AC,Number=.,Type=Integer,Description="Alternate Allele Count">
##INFO=<ID=AN,Number=1,Type=Integer,Description="Total Allele Count">
##ALT=<ID=DEL,Description="Deletion">
##FORMAT=<ID=GT,Number=1,Type=String,Description="Genotype">
##FORMAT=<ID=DS,Number=1,Type=Float,Description="Genotype dosage from MaCH/Thunder">
##FORMAT=<ID=GL,Number=.,Type=Float,Description="Genotype Likelihoods">
##INFO=<ID=AA,Number=1,Type=String,Description="Ancestral Allele, ftp://ftp.1000genomes.ebi.ac.uk/vol1/ftp/pilot_data/technical/reference/ancestral_alignments/README">
##INFO=<ID=AF,Number=1,Type=Float,Description="Global Allele Frequency based on AC/AN">
##INFO=<ID=AMR_AF,Number=1,Type=Float,Description="Allele Frequency for samples from AMR based on AC/AN">
##INFO=<ID=ASN_AF,Number=1,Type=Float,Description="Allele Frequency for samples from ASN based on AC/AN">
##INFO=<ID=AFR_AF,Number=1,Type=Float,Description="Allele Frequency for samples from AFR based on AC/AN">
##INFO=<ID=EUR_AF,Number=1,Type=Float,Description="Allele Frequency for samples from EUR based on AC/AN">
##INFO=<ID=VT,Number=1,Type=String,Description="indicates what type of variant the line represents">
##INFO=<ID=SNPSOURCE,Number=.,Type=String,Description="indicates if a snp was called when analysing the low coverage or exome alignment data">
##reference=GRCh37
##reference=GRCh37
#CHROM	POS	ID	REF	ALT	QUAL	FILTER	INFO	FORMAT	HG00096	HG00097	HG00099	HG00100	HG00101	HG00102	HG00103	HG00104	HG00106	HG00108	HG00109	HG00110	HG00111	HG00112	HG00113	HG00114	HG00116	HG00117	HG00118	HG00119	HG00120	HG00121	HG00122	HG00123	HG00124	HG00125	HG00126	HG00127	HG00128	HG00129	HG00130	HG00131	HG00133	HG00134	HG00135	HG00136	HG00137	HG00138	HG00139	HG00140	HG00141	HG00142	HG00143	HG00146	HG00148	HG00149	HG00150	HG00151	HG00152	HG00154	HG00155	HG00156	HG00158	HG00159	HG00160	HG00171	HG00173	HG00174	HG00176	HG00177	HG00178	HG00179	HG00180	HG00182	HG00183	HG00185	HG00186	HG00187	HG00188	HG00189	HG00190	HG00231	HG00232	HG00233	HG00234	HG00235	HG00236	HG00237	HG00238	HG00239	HG00240	HG00242	HG00243	HG00244	HG00245	HG00246	HG00247	HG00249	HG00250	HG00251	HG00252	HG00253	HG00254	HG00255	HG00256	HG00257	HG00258	HG00259	HG00260	HG00261	HG00262	HG00263	HG00264	HG00265	HG00266	HG00267	HG00268	HG00269	HG00270	HG00271	HG00272	HG00273	HG00274	HG00275	HG00276	HG00277	HG00278	HG00280	HG00281	HG00282	HG00284	HG00285	HG00306	HG00309	HG00310	HG00311	HG00312	HG00313	HG00315	HG00318	HG00319	HG00320	HG00321	HG00323	HG00324	HG00325	HG00326	HG00327	HG00328	HG00329	HG00330	HG00331	HG00332	HG00334	HG00335	HG00336	HG00337	HG00338	HG00339	HG00341	HG00342	HG00343	HG00344	HG00345	HG00346	HG00349	HG00350	HG00351	HG00353	HG00355	HG00356	HG00357	HG00358	HG00359	HG00360	HG00361	HG00362	HG00364	HG00366	HG00367	HG00369	HG00372	HG00373	HG00375	HG00376	HG00377	HG00378	HG00381	HG00382	HG00383	HG00384	HG00403	HG00404	HG00406	HG00407	HG00418	HG00419	HG00421	HG00422	HG00427	HG00428
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The first 5 markers in the matched reference file are

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for l in 1:10
    println(readline(fh))
end
close(fh)
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|0	0|0	0|0	0|0	0|0

Not only the chromosome and positions of the two sets of markers match, the REF alleles match as well.

If we turn on testing allele frequencies at significance level 0.05, less matched markers are reported

@time conformgt_by_pos(refvcf, tgtvcf, outvcf, "22", 20000086:20099941, 0.05)
┌ Info: Match target POS to reference POS
└ @ VCFTools /Users/biona001/.julia/dev/VCFTools/src/conformgt.jl:172
Progress: 100%|█████████████████████████████████████████| Time: 0:00:25


 39.299402 seconds (360.50 M allocations: 33.846 GiB, 6.04% gc time)


┌ Info: 493 records are matched
└ @ VCFTools /Users/biona001/.julia/dev/VCFTools/src/conformgt.jl:239





493