转录组分析 | 使用RSEM进行转录本定量

运行STAR后，我们将reads比对到了参考序列上。接下来，我们需要使用RSEM进行转录本定量。

## 下载 RSEM
wget -c https://github.com/deweylab/RSEM/archive/v1.3.1.tar.gz
## 安装 RSEM
make
make install

在开始定量前，我们同样需要构建索引。

## 构建索引
rsem-prepare-reference --gtf genome.gtf genome.fa reference_name -p 8

--gtf genome.gtf：输入基因组GTF注释文件。

genome.fa：基因组文件。

reference_name：索引名称。

-p：线程数。

构建好索引后，就可以开始定量啦！

## 定量
rsem-calculate-expression --paired-end -no-bam-output --alignments -p 8 input_Aligned.toTranscriptome.out.bam reference_name out_prefix

--paired-end：表示输入的数据为双端测序数据。

-no-bam-output：不输出BAM文件。

--alignments：输入文件为BAM文件。

-p：线程数。

input_Aligned.toTranscriptome.out.bam：运行完STAR后生成的reads比对至转录本的BAM文件。

reference_name：索引名称。

out_prefix：输出文件前缀。

运行完成后，可以看到输出了两个文件和一个文件夹。

genes.results和isoforms.results分别是基于基因和转录本水平的定量结果。

isoforms.results中包含了转录本ID，基因ID，转录本长度，有效长度，expected_count，TPM，FPKM和IsoPct（该转录本表达量占基因总表达量的百分比）。genes.results中的内容与之类似，只是少了IsoPct。

参考资料：

https://deweylab.github.io/RSEM/README.html

https://www.bioinfo-scrounger.com/archives/482/