featureCounts结果对接DEXSeq

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featureCounts我们粉丝都耳熟能详了，我们转录组流程介绍的对比对后的bam文件基于基因注释文件定量的首选软件，用法非常简单，关键是速度飞快，吊打htseq-counts几条街，而用DEXSeq分析可变剪切，外显子差异表达呢，我们以前也分享过用法，那个时候是使用示例的表达矩阵。

回顾一下featureCounts的命令及表达矩阵结果

使用featurecounts时候，我们通常的命令及参数是：

gtf="/home/yb77613/reference/gtf/gencode/gencode.v32.annotation.gtf"
bin_featureCounts="/home/yb77613/biosoft/featureCounts/subread-1.5.3-Linux-x86_64/bin/featureCounts";
$bin_featureCounts -T 4 -p -t exon -g gene_name -a $gtf -o all.counts.id.txt ../hisat2/*.bam 1>counts.id.log 2>&1

实际上，就一个 -t exon -g gene_name 需要理解一下，就是报名数reads数量的时候，只考虑gtf文件里面记录是exon的坐标的reads，然后最后的输出矩阵，以gene_name信息为行。
image-20191104175328158
可以很明显的看到，前面的6列，是基因的名字，染色体，起始终止坐标，正负链信息，基因长度信息。我圈起来的那个是miRNA，所以基因长度是68bp。

认识一下DEXSeq的输入表达矩阵

但是使用DEXSeq分析可变剪切，外显子差异表达，需要的不是基于基因的表达矩阵，而是基于exon的，比如官网例子：
image-20191104175538781
官网提供的是HTseq-count软件的结果转为DEXSeq输入的脚本，因为HTseq-count软件速度实在是不敢恭维，我还是想使用featurecounts。虽然它并没有DEXSeq输入的接口，但是简单谷歌，就可以搜得到解决方法；https://github.com/vivekbhr/Subread_to_DEXSeq
其实就是因为它需要不一样的gtf文件和gff文件。

安装GitHub插件处理gencode数据库的gtf文件

这里采用最原始的下载即可： https://github.com/vivekbhr/Subread_to_DEXSeq.git

cd 
cd biosoft 
git clone https://github.com/vivekbhr/Subread_to_DEXSeq.git
cd Subread_to_DEXSeq
wget ftp://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gencode/Gencode_human/release_32/gencode.v32.annotation.gtf.gz
gunzip gencode.v32.annotation.gtf.gz

使用GitHub代码对gtf文件进行预处理：

which python
which pip 
pip install HTSeq
cd ~/biosoft/Subread_to_DEXSeq
python dexseq_prepare_annotation2.py -f out_gv32.gtf gencode.v32.annotation.gtf out_gv32.gff

速度很快，得到的文件如下：
image-20191104184822694
这个时候，需要记住的是，gtf文件可以被featureCounts用来定量，而后缀为gff的文件，是DEXSeq包需要的。

检查两个文件

首先看看后缀为gff的文件，是DEXSeq包需要的：

suppressPackageStartupMessages(library("DEXSeq"))
suppressPackageStartupMessages(library("pasilla"))
inDir <- system.file("extdata", package="pasilla") 
gffFile <- list.files(inDir, pattern="gff$", full.names=TRUE) 
gffFile

我的电脑的DEXSeq包举例的这个gff文件 在：

/Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.5/Resources/library/pasilla/extdata/Dmel.BDGP5.25.62.DEXSeq.chr.gff

内容如下所示
image-20191106214450287
可以看到我们针对gencode数据库的gtf文件的处理，得到的文件也是符合要求的，跟这个R包自带的果蝇的例子类似，就是记录每个基因的多个转录本坐标，一个基因有多个转录本，就融合一下。
image-20191202111326033
然后看看gtf文件，可以看到跟gff文件的区别几乎没有。
image-20191202111420077

使用featureCounts定量

接下来就可以使用featureCounts对我们的bam文件进行定量啦，先看看示例数据：

suppressPackageStartupMessages(library("DEXSeq"))
suppressPackageStartupMessages(library("pasilla"))
inDir <- system.file("extdata", package="pasilla")
countFiles <- list.files(inDir, pattern="fb.txt$", full.names=TRUE)
countFiles
## 共七个样本，可以从文件名看到样本描述
head(read.table(countFiles[1]))

下面的截图是HTseq-count软件的结果，
image-20191106215755455
我们嫌弃HTseq-count软件运行速度太慢，所以才想着featureCounts，所以一切都得使用https://github.com/vivekbhr/Subread_to_DEXSeq 的脚本了。

conda activate rna 
gtf=/home/yb77613/biosoft/Subread_to_DEXSeq/gencode.v32.annotation.gtf
#gtf=/home/yb77613/biosoft/Subread_to_DEXSeq/out_gv32.gtf
featureCounts -f -O -p -T 4 -F GTF \
-a ok.gtf \
-o test.txt ../star/SRR2016941.bam 
-o npc2_fCount.out.txt ../star/*bam 1>counts.id.log 2>&1 &

重点是 -O 参数， 统计所有重叠的的meta-features的reads (或-f参数指定的feature）。

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