最近接了个帮学院其他老师分析水稻转录组的活，但是媳妇赶着毕业，要帮她搞文章和数据，没空干这个，自己虽然会分析转录组，但是一直没有实现自动化办事，所以在谷歌学术瞎逛，想找一个rnaseq的pipline，结果就被我找到了这个玩意，rnaflow，一个基于nextfolw的打包一大堆常用rnaseq分析软件且能够自动化分析、自动化出图的好玩意。
文章发表在Genes，RNAflow: An Effective and Simple RNA-Seq Differential Gene Expression Pipeline Using Nextflow ，2020年12月发布的，虽然是个MDPI杂志社的文章，但是试用以后感觉还是很不错的，主要是满足了懒人的需求。软件在著名的同性交友网站Gayhub下载到，写这个文章的时候版本最新为v1.2,下面简单介绍一下。
数据的分析流程全都是业界常用的这些玩意。
整个软件的流程基于nextflow和conda，如果需要denovo组装的话还需要安装Singularity ，大体上来开始需要3步：
1 安装conda，并且加入bioconda源，自己查一下吧；
2 在conda里安装nextflow； conda install nextflow
3 运行 nextflow pull hoelzer-lab/rnaflow 完成基本流程安装，然后再运行软件自己检测脚本，脚本会自动完成从去rRNA、质检、比对、计数到差异基因和绘图全流程的软件
nextflow run hoelzer-lab/rnaflow -profile test,conda,local
...
正式进行全流程操作的时候，需要准备两个文件：
1 Read files (required)
分为单端和双端两种，所有数据似乎必须为压缩好的gz格式，代号绝对路径，单端的输入文件格式为，命名为input.csv：
--reads input.csv
双端的为：
2 准备需要的参考基因组和对应的注释文件，看样子是要求GTF，不知道GFF可不可以，我自己还在试验：
--genome fastas.csv
--annotation gtfs.csv
3 准备妥当以后，就可以开始运行命令了
nextflow run hoelzer-lab/rnaflow --reads input.csv --genome fastas.csv --annotation gtfs.csv --max_cores 6 --cores 2
如果是双端数据 需要指定参数 --mode paired 否则会运行失败。
下图是我正在跑的，还没结果，我这个配置需要1整天才有结果。
目前遇到的最大问题是，该流程所有软件都会需要联网重新装一遍，但是bioconda在我这非常卡，需要反复运行命令才能完成全部虚拟环境和软件的安装，就这第一步我搞了1个晚上。
最后输出的结果是1个大文件夹，里面包含了各种文件。
普通物种基于pathway的分析是不会有的，这个管道只支持搞人，大鼠，小鼠以及大肠杆菌的分析，所以做其他物种的，需要自己想办法。作者说在未来会增加一些其它物种的支持。
等我自己的数据跑完以后我再来写个新的总结。
