#本教程部分文件，来源B站15天入门生物信息教程
“https://www.bilibili.com/video/BV1K44y1B7Dg/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=19eea84b7c1e944fd3c6b3ccca066ade”
#1，先将毛果杨的GFF格式的注释文件转换为GTF格式：
conda install gffread
gffread Ptri_genome.gff -T -o Ptri_genome.gtf
#2，在B站教程的评论区里面得到压缩包rnaseq-apple-training.zip，在其中找到run-featurecounts.R文件，将其放入工作文件夹中，生成批量的R脚本命令：
awk '{print "Rscript run-featurecounts.R --bam "$3".sort.bam --gtf Ptri_genome.gtf --output "$3" &"}' sample.txt >command_Rscript.sh
#3，检查命令：
#4，进入R环境，请务必并提前安装好R包（argparser，Rsubread，limma，edgeR），运行R脚本：
source activate R
sh command_Rscript.sh
#5，约20min，得到了count文件，我们需要将其合并，这里需要用到压缩包里的abundance_estimates_to_matrix.pl文件，和support_scripts文件夹，都弄到服务器里：
ls *.count > genes.quant_files.txt
perl abundance_estimates_to_matrix.pl --est_method featureCounts --quant_files genes.quant_files.txt --out_prefix genes
#6，这里有个报错，说support_scripts文件夹里面的文件无权限，赋予权限：
chmod 777 support_scripts/run_TMM_scale_matrix.pl
#7，再重新运行下，就会出来结果了。gene.count.matrix是readcount矩阵文件，genes.TPM.not_cross_norm是TPM文件，后续的分析不建议使用FPKM。本教程的脚本文件来源于B站的15天入门生物信息视频，若有疑惑请以视频为准。若侵请联系删除。
#8，步骤3可以自己尝试使用for循环。
#瑞克和莫蒂
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