STAR直接就可以输出readsCount,为什么还需要featurecounts?

发布时间:2025-05-01 18:00

这个问题很让人困惑,不少教程,先是STAR比对,然后featureCounts或HTSeq再计算reads count。那么我们看看,什么时候需要这样做,什么时候不需要这样做?

STAR比对可以直接输出reads count

STAR比对参数很多,其中有一个quantMode,可以指定--quantMode GeneCounts输出STAR计算出的reads计数结果。(更多常用参数见  STAR比对线程也不是越多越好,多少是好?)

格式如下,有4列,各自解释如下:

trt_N061011.ReadsPerGene.out.tab: 每个基因的reads count,链非特异性RNASeq选第2列。

column 1: gene ID

column 2: counts for unstranded RNA-seq

column 3: counts for the 1st read strand aligned with RNA (htseq-count option -s yes)

column 4: counts for the 2nd read strand aligned with RNA (htseq-count option -s reverse)

这个结果与HTSeq的输出结果是完全一致的。所以我们如果是比对完之后未做转录本拼装,直接对已知基因(构建基因组索引时GTF中囊括的基因)进行定量时,完全不需要再次用featureCounts或HTSeq再计算reads count。

如果做了转录本拼装,对基因定量,需要HTSEQ/FEATURECOUNTS

假设我们用STAR比对后,做了转录本拼装,获得一个拼装比较后的注释文件assembeCompare2Ref.annotated.gtf,对新基因或有新转录本的基因进行定量时,就需要再次计算了。

下面代码显示的是htseq的计算方式,featureCounts改一下也适用。

用软件,看别人分享的教程是一个快捷的方式。但也要看软件手册,看看哪些参数适合自己的物种、数据,再进行分析,不能别人用什么、怎么用,自己完全跟随。

即便是看完手册后,你发现不需要额外设置参数,直接套教程的代码就行,那也需要看手册!

看了才有底气,指导你的数据用这个参数是合理的,而不是懵懵懂懂、人云亦云~~~

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STAR直接就可以输出readsCount,为什么还需要featurecounts?_人工智能

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