RNA-seq 数据处理（三）准备差异表达分析文件

DESeq2 and edgeR are two popular Bioconductor packages for analyzing differential expression, which take as input a matrix of read counts mapped to particular genomic features (e.g., genes).

准备差异表达分析的输入文件；

prepDE.py   [options]

主要参数如下：

-i        # 输入，一个包含所有样本的 folder，或者一个 text file 包含样品 ID 和目录；

-g       # 输出，the gene count matrix；

-t        # 输出，the transcript count matrix；

运行示例如下：

输入的文件为上一步生成的 gtf 文件；

python  prepDE.py  -i  sample_lst.txt    -g   gene_count_matrix.csv  -t    transcript_count_matrix.csv

These count matrices (CSV files) can then be imported into R for use by DESeq2 and edgeR (using the DESeqDataSetFromMatrix and DGEList functions, respectively).