在上一篇文章中，StringTie用于获取基因读数 。如果不打算做其他分析，可以使用featureCounts更直接的获取readcounts矩阵，FeatureCounts建议在阅读本文之前先阅读上一篇文章《string tie deseq 2 for RNA seq Differential Gene分析》 。
1、第七步-ballgown的相关参数【stringtie结果分析,查看stringtie版本】来自转录组的微分表达式分析工具ball groom的输入文件| Biochen biological ballgone string tie使用参数b直接生成ballgone的输入文件，袖扣的输出结果需要使用Tablemaker生成ball gone的输入文件 。一个有五个输入文件:e_data.ctab，外显子水平表达；I_data.ctab ， 内含子水平表达；T_data.ctab，转录本水平表达；E2t.ctab，外显子与转录本的对应关系；表格中有两列，e_id和t_id ， 表示哪些外显子属于哪些转录本 。
与其他同类算法相比，2、circRNA鉴定工具之CIRIquantciriqun降低了识别circRNA过程中的误报率 。在circRNA 分析的定量和差异表达方面，CIRIquant也考虑了RNaseR的不均匀处理对最终结果的影响，并通过qPCR验证了该结果比其他方法更准确 。同时CIRIquant还提供了/123，456，789-1/与线性转录本的比值，为circRNA的生物发生和调控的相关研究提供了依据 。
3、accep.Chain(15个样本，39个工具，120种绑定方式，490次的结果分析 。对于每个工具，作者都描述了其性能并进行了巨大的比较分析在第二个基础上，作者构建了一个全面的RNAsequence Analyst协议 ， 即RNACocktail，其中包含了这些工具，并免费提供给其他人下载使用 ， 以帮助研究人员更好地开展生物学分析 。具体过程如下:原图清晰，上传时会模糊 。想看清楚图，请参考原文档！
好了，这些工具都在答题卡上 。来看看文献都说过什么吧！RNAseq 分析追求三个目标:准确、便宜、省时，这也是生物信息学软件的目标！我们先来看看这些工具:一、AlignmentRNAseq的readsmapping需要考虑剪切比较 ， 使用了tophat2、star和Hisat2这三个目前最常用的比较工具 。
4、转录组定量工具-featureCounts安装及使用可以使用StringTie、Htseqcount或featureCount来计算表达式 。当你第一次做转录组分析的时候，你在《细胞》的一个子出版物中参考了分析的方法 。it Feature Count里面用的软件是直接用的，其他什么都没用 。回头看看 。FeatureCount是subread包中的一个命令，所以只需安装subread即可 。
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