写在前面
六年前，我着实开发 TBtools 的主要目的之一，即“减轻科研人员数据分析负担”，而后慢慢变化成现在的“降低甚至拆除部分生物信息学数据分析门槛”。基于这三五年的观察，不少人在每年的二三月份，都会比较焦虑。其实逻辑很简单：
- 本硕博，都有毕业压力
- 青椒，都有基金申请压力
在这些压力下，大伙都希望能从数据分析中获取一些灵感，更或者，我们直接一点，拿到一些可以用来讲生物学故事的分析结果，更或者在直接一点，图稿！
这对于我来说并不是好事，主要有两点：
- 着急的状态，往往做不好事情，那么即使 TBtools 设计的使用逻辑再简单，也可能用不起来，尽管这是少数情况；
- TBtools 由我一个人开发，R-plugin 插件由几个老铁用户开发，无论怎么说，整体功能有限，确实无法覆盖到几乎所有需求。毕竟，从某个角度来说，TBtools 属于科研软件，更或者，公益软件。每一个开发者，事实上都有自己的生物学课题在做，而功能多少是无偿分享出来。
对相关内容感兴趣的朋友，详细可看推文《我的挣扎 与 TBtools 的开发》https://mp.weixin.qq.com/s/h_2qME-08b4sj1tAZmYxcg。
好吧，回到主题。
转录组测序已然与 qPCR 一样廉价，可以说，绝大多数做分子机理研究的课题，会不涉及转录组。或者是实验设计上，需要通过转录组数据分析，挖掘可靠的差异表达基因，进而找到一些明星因子；或者是关注某一个基因甚至是一类基因，比如基因家族成员在不同材料，不同时期，不同处理下的表达趋势变化；更或者云云。
无论是什么原因，转录组测序是普遍了，但是转录组数据分析并不普遍。
我们绝大多数人会选择在公司开展转录组测序项目，而公司也自然而然地可以提供对应的转录组数据分析服务，更甚至是提供云平台。这些是最优选择。但有一个需求缺口是一直存在的，那就是公共数据的挖掘。对于这类数据，公司往往是难以提供服务的。这个原因有很多，但其一即无法定价。毕竟是免费的数据，跑上成熟的流程，定价高了科研用户不开心，定价低了无法提供良好的售后。于是，需求的缺口一直存在，但是软件的实现一直缺失。
时间回到去年年初，我正式开放了 TBtools 的插件模式。在其后，陆陆续续公益 / 众筹开发了一系列插件，经过了近百名用户超过半年的测试。现，对外完全释放 TBtools RNAseq 系列插件，让任何人都能从转录组测序数据开始，针对自己的具体需求，挖掘自己需要的生物信息。
RNAseq系列插件介绍
往往，我为了实现一系列的分析，会分成多步走。比如 TBtools 的热图工具，他是一天写完，但也不是一天就写完。写之前，有 JIGplot 的各种优化，有聚类算法的实现，有Newick树的解析等等；写之后，还有大量新的思路和想法来优化。同样的情况也发生在 RNAseq 系列插件上。
整体上，覆盖了数个功能，四个插件：
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SRA 数据查询与整理：SRA XML to Table，见推文：挖掘SRA的辅助小工具（NCBI高通量测序数据收录库）https://mp.weixin.qq.com/s/FnuSUqhpyKqm_HYpu6phnw
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SRA 数据链接获取：SRA XML to Table 和 SRA Number to ENA Info. 前者已经包括了 NCBI 和 DDBJ 数据下载链接，后者主要作为补充，附加 ENA 下载链接（更为稳点）。详细见：《公开可获取~没有下载不到的测序原始数据！》https://mp.weixin.qq.com/s/CS04e0QRjq0B-NZUfCpUAg
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Ascp GUI Wrapper：个人实测，每天清晨通过 FTP 链接下载测序原始数据，速度可以达到 10Mb/s。但更多时候数据只有不到 300Kb/s。网络合适的情况下，可以使用 Aspera ，速度可以达到 30Mb/s。于是写了并公开释放了这个插件，详细见：插件 | 人人-点点点-光速下载 NCBI/ENA NGS原始数据 https://mp.weixin.qq.com/s/YYneVPb3V6Dq5WXiq2JYTQ
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SRAtoFastq，sra 是 NCBI 定义的二代数据存储格式，文件大小比fastq.gz下，考虑网络带宽的情况下，下载 sra 数据更方便。下载后需要进行转换，于是有了插件，详细见：SRAtoFastq | 任何人都能自主分析测序原始数据 https://mp.weixin.qq.com/s/WC6Q1wr2M4CsdVZ2XYFjRA
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FastQC，无论是NCBI SRA等数据库下载，还是公司返还的测序数据，多少还是要看下测序质量，确保质量OK 或者不要有样品降解，严重污染云云，于是有插件，详细见：插件FastQC | 点点点，人人看看测序数据质量 https://mp.weixin.qq.com/s/Sz9enr_8s9P0goxEObn4TA
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Trimmomatic，无论转换得到，或者是公司测序后返还的 Fastq.gz 数据往往是原始数据，通过 FastQC 可以判断，随后进行质量控制，如去除接头和低质量碱基，于是有插件，详细见：Trimmomatic | 点点点，测序原始数据质控，技能√get https://mp.weixin.qq.com/s/Gmazcogi2KBNkv7J4hXh9Q
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Kallisto，RNAseq 数据的基本分析和目的，就是获得基因表达量矩阵。在普通笔记本上，如 4G 内存云云，那么 Kallisto 是最好的选择，于是有插件，详细见：
Kallisto | 点点点，从 测序数据 到 基因表达量矩阵 人人都可以！ https://mp.weixin.qq.com/s/zhYjsF-LiPzPetbVh7bfcA
Trans Value Sum，Kallisto 分析结果是转录本水平的表达量或Counts矩阵，但很多人感兴趣的是基因水平的，于是，公开释放了功能，详细见：汇总 | 转录本表达矩阵 到 基因表达矩阵 https://mp.weixin.qq.com/s/JPM7ofuqZcKPZjySL7w5lA
9.Differential Gene Expression Analysis-DESeq2 Wrapper 和 Batch DEGs，这两个插件是 R-plugin，分别是 我 和 利虎 写的，可以基于Counts鉴定差异表达基因。具体参考推文 https://mp.weixin.qq.com/s/vVj6r61jgtpvFI-9M0W_PA 和 https://mp.weixin.qq.com/s/VKQSkVoTkZX_XnexxeumTQ
。。。剩下的就是富集分析，热图，韦恩图云云，这些是 TBtools 的经典功能，大伙自行摸索。
写在最后
哦对了，如何获取插件？请翻看推文《Plugin | 高速版插件商店！我又有一个绝妙的 idea》https://mp.weixin.qq.com/s/mK_FcmwbJ_5v7dm8o2tjUQ
另，感谢 RNAseq系列插件 众筹开发的各位老铁的支持，没有他们的物质支持和精神鼓励，我想我确实不会坚持写出来这系列的插件。
山西农大 - 逯晓楠
刘龙博-淮北师范
甘鹏飞-西北农林科技大学
尹跃-西北农林科技大学
谢苏-华中农业大学
杨永霞-河南农业大学
陈浩维-福建农林大学
周承哲-福建农林大学
以及余下数十位不愿意透漏信息的小伙伴~~
在我刚开始写的时候，我多少收到一些评论，亦即写不出来，写了也没用，写了没人用，不过我们一起用大半年的时间，证明了，他们都是扯淡！我们做我们想做的，其他的留给时间去评判。
其他没啥好说的，看到这里，难道你还不点 在看 ，然后 转发 ？！
导师转发，这样你的学生就可以自己做RNAseq测序数据分析了~
学生转发，这样你和同学就可以自己做RNAseq测序数据分析了~
公司转发，这样你的客户就可以自己做RNAseq测序数据分析了。不会再烦你帮他分析公共数据，老数据，旧数据了~ 只要他们找你，一定是要做新项目，要测序，要买单了。
我们的口号是：科研若要酷，就用 TBtools !
