介绍
GitHub - trinityrnaseq/trinityrnaseq: Trinity RNA-Seq de novo transcriptome assembly
Trinity是一种开源的RNA-Seq分析软件，用于转录组的de novo组装。转录组de novo组装是通过将RNA-Seq数据中的短序列片段（reads）重新组装成完整的转录本（transcript）的过程。
Trinity的主要功能和作用如下：
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转录本组装：Trinity可以将RNA-Seq数据中的reads重新组装成完整的转录本。它通过比对和组装过程，将reads组装成相应的转录本，并生成一个转录本集合。这些转录本可以用于进一步的分析和注释。
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剪接变异检测：Trinity可以检测转录本中的剪接变异。剪接变异是指在同一基因的不同转录本中，由于区域的剪接方式不同而导致的转录本结构的差异。Trinity可以根据reads的比对信息来检测这些剪接变异，并提供相应的注释信息。
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表达量估计：Trinity可以估计转录本的表达量。它基于RNA-Seq数据中的reads覆盖信息，计算每个转录本的表达水平。这对于研究基因表达调控机制、寻找差异表达基因等具有重要意义。
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转录本注释：通过与已知数据库比对，Trinity可以对转录本进行注释。它可以比对转录本序列到不同的数据库（如基因组、蛋白质序列、功能注释数据库等），以获取转录本的功能和结构信息。
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转录本定量差异分析：Trinity可以进行转录本定量差异分析，用于识别在不同条件下表达量有显著差异的转录本。这对于发现与生物学过程和疾病相关的差异表达转录本具有重要意义。
总之，Trinity是一种功能强大的RNA-Seq分析软件，可以进行转录组de novo组装，并提供转录本注释、剪接变异检测、表达量估计和转录本定量差异分析等功能，为研究者在转录组数据的分析中提供了重要的工具。
下载地址：https://github.com/trinityrnaseq/trinityrnaseq/releases/download/Trinity-v2.15.1/trinityrnaseq-v2.15.1.FULL.tar.gz
安装
安装依赖库
首先确保系统中已经安装了必要的依赖包，比如Perl、Java和C编译器（如GCC）等。
# 对于Ubuntu/Debian系系统：
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y build-essential zlib1g-dev libbz2-dev liblzma-dev libcurl4-openssl-dev libncurses5-dev Trinity需要的其他依赖
# 对于CentOS/RHEL系统：
sudo yum groupinstall 'Development Tools'
sudo yum install -y perl java-1.8.0-openjdk-devel zlib-devel bzip2 bzip2-devel xz-devel curl-devel ncurses-devel下载Trinity源代码
访问Trinity官方GitHub仓库或官网下载最新版本的源代码包：
# 例如，从GitHub下载并解压：
wget https://github.com/trinityrnaseq/trinityrnaseq/releases/download/v<version>/Trinity-v<version>.tar.gz
tar -xzvf Trinity-v<version>.tar.gz
cd Trinity-v<version>请将<version>替换为实际的Trinity版本号。
编译与安装
进入解压后的目录，执行配置脚本和编译命令：
makeTrinity通常不需要特定的make install步骤，因为所有的可执行文件都在当前目录下生成。
设置环境变量（可选）
为了方便使用，可以将Trinity的bin路径添加到系统环境变量PATH中：
# 添加至.bashrc或相应shell配置文件中
echo 'export PATH=$PATH:/path/to/Trinity-v<version>/trinity-plugins/:/path/to/Trinity-v<version>/util/' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc验证安装
安装完成后，可以通过运行Trinity的帮助信息来验证是否成功安装：
Trinity --help请注意，上述步骤是基于典型Linux系统的简化指南，具体安装细节可能根据不同的系统环境有所不同。此外，Trinity运行时还需要一些额外的工具和数据库，例如Bowtie/Bowtie2、SAMtools等，也需要按照类似方式安装。如果是在集群环境下运行，还可能需要设置相应的并行计算环境。
使用：
1. 数据准备
- RNA-seq数据通常以FASTQ格式提供，分为两个文件，每条序列的读1和读2分别存储在两个文件中（如果是单端测序则只有一个文件）。确保你的原始测序数据质量良好，并已经进行了质量控制（例如，使用FastQC进行初步评估，用Trimmomatic或类似的工具去除低质量碱基和接头）。
2. 运行Trinity进行转录组组装
- 在命令行下进入包含Trinity可执行文件的目录（如果已将路径添加到环境变量PATH中，则可以在任何地方运行）。
- 创建一个工作目录，并将处理好的FASTQ文件复制到此目录。
mkdir Trinity_workdir
cd Trinity_workdir
cp /path/to/your/*.fastq.gz .- 运行Trinity的基本命令（假设您的数据是双端测序且已经压缩为gzip格式）：
Trinity \
--seqType fq \
--left reads_1.fastq.gz \
--right reads_2.fastq.gz \
--CPU 8 \
--max_memory 50G \
--output trinity_out_dir上述命令解释：
--seqType fq指定输入文件为FASTQ格式。--left和--right分别指定左（前向）和右（反向）配对的FASTQ文件路径。--CPU设置使用的CPU核心数。--max_memory设定程序使用的最大内存，根据实际硬件资源调整。--output指定输出结果目录。
此外，还可以根据需要选择更多的参数，比如进行read标准化、clip重叠区域等：
- 如果需要进行In silico Read Normalization（对于非常深度的数据），不关闭此功能（默认开启）。
- 如果要处理UTR区域重叠的问题，可以启用Jaccard clip：
Trinity \
... \
--jaccard_clip \
...3. 结果分析与解读
Trinity运行完成后，在指定的输出目录（此处为trinity_out_dir）中会生成多个文件，其中包括：
trinity_out_dir/transcripts.fasta：组装出的转录本序列。trinity_out_dir/genes.fasta：基因簇对应的序列。- 各种统计信息文件和其他有用的中间结果。
后续步骤可能包括转录本的注释、表达量估计、差异表达分析等。
