作为生物信息学家，我可以向您解释如何使用GATK和Samtools联合寻找变异，并得到它们的交集以及筛选符合条件的SNP。 首先，我们需要使用GATK和Samtools分别对样本数据进行SNP calling。GATK和Samtools都是广泛使用的工具，用于处理测序数据和变异检测。GATK基于贝叶斯原理，使用多种统计模型来识别变异，而Samtools则使用基于比对信息的方法。 以下是使用GATK和Samtools进行SNP calling的一般步骤： 1. 对于GATK，首先需要对测序数据进行质量控制和比对处理，生成.bam格式的比对文件。然后，使用GATK的HaplotypeCaller工具对.bam文件进行变异检测，生成.vcf格式的变异文件。 2. 对于Samtools，同样需要对测序数据进行质量控制和比对处理，生成.bam格式的比对文件。然后，使用Samtools的mpileup工具对.bam文件进行变异检测，生成.bcf格式的变异文件。 接下来，我们需要使用一些工具来得到GATK和Samtools的SNP交集，并进行筛选。 1. 可以使用GATK的VariantFiltration工具对GATK生成的.vcf文件进行过滤，筛选出符合条件的SNP。例如，可以根据基因型质量、变异质量、变异频率等参数进行过滤。具体的过滤条件可以根据研究目的和数据特点进行调整。 2. 对于Samtools生成的.bcf文件，可以使用bcftools软件进行处理。首先，使用bcftools的view命令将.bcf文件转换为.vcf文件格式。然后，可以使用vcftools软件来对.vcf文件进行SNP筛选。vcftools提供了丰富的参数和选项，可以根据需要进行SNP的过滤和筛选。 最后，我们可以使用bedtools软件来将GATK和Samtools的SNP结果进行交集操作。bedtools提供了intersect命令，可以对两个.vcf文件进行交集操作，并输出符合条件的SNP。 这样，我们就可以得到GATK和Samtools的SNP交集，并且根据需要对SNP进行筛选和过滤。请注意，这只是一个一般性的流程，具体的操作和参数设置可能因研究目的和数据特点而有所不同。在实际应用中，还可以使用其他辅助工具和方法来进一步优化结果。

没必要，就用一个即可。