====== 全转录组关联分析 v2.7 ======

===== lncRNA+circRNA+mRNA+miRNA =====

/TJPROJ6/RNA_SH/script_dir/WTS_CE_asso/asso_v.2.7/WTS2_vs_ce_2.7.py

/TJPROJ6/RNA_SH/script_dir/WTS_CE_asso/asso_v.2.7/src

==== 使用范围 ====
   适用于新版本lncRNA+circRNA流程、sRNA流程。

===输入全转录组结果文件解压后的路径，生成脚本启动分析===
<code bash>
step1:
python /TJPROJ6/RNA_SH/script_dir/WTS_CE_asso/asso_v.2.7/WTS2_vs_ce_2.7.py \
      --lnc_dir  lncRNA或lncRNA+circRNA 结果文件路径【必填】 \
      --miRNA_dir sRNA 结果文件路径【必填】 \

示例：
python /TJPROJ1/RNA_R/pipline/ce_wts/pipeline2.4/WTS2_vs_ce_2.5.py \
	--lnc_dir /TJPROJ6/NC_BG_SH/shouhou/202303/X101SC22110562_asso/raw/l \
	--miRNA_dir /TJPROJ6/NC_BG_SH/shouhou/202303/X101SC22110562_asso/raw/s \

重要： 
1）--lnc_dir 参数填写到Result* 上一级目录，并在同级目录存放 project.txt 文件；
2）--miRNA_dir 填写至Result* 上级目录。
3) 从oss下载的或释放目录cp的结果文件，解压后将Result*文件夹分别 mv 到 raw/l，raw/s 下。
4）oss下载时，可同时从lncRNA目录中下载record.tar.gz文件，方便填写project.txt

step2:
sh asso.sh 生成分析脚本后，nohup sh ce_wts_analysis.sh &  投递关联分析脚本。

step3:
检查分析路径下result文件中，wts和ce结果文件是否缺失。
sh report.sh 生成报告。
</code>

====参数说明====
<code bash> 
    --lnc_dir         lncRNA项目执行路径                 必填（项目路径下必须存在project.txt文件，文件名：run.sh）
    --circ_dir        circRNA项目执行路径                选填（lnc_dir目录下存在circ的结果文件时可不填，否则必填）
    --miRNA_dir       miRNA项目执行路径                  必填
    --setting          选择所做项目类型(all , ce, wts)      选填（默认为all）
    --miRNA_compare   miRNA各个比较组合文件夹名称         选填（组合以'vs'连接用','分割。eg：AvsB,BvsC）
    --mRNA_compare    mRNA各个比较组合文件夹名称          选填（同miRNA_compare）
    --circ_compare    circRNA各个比较组合文件夹名称       选填（同miRNA_compare）
    --circ_sample     circ的样本名 和 mRNA_sample、 miRNA_sample 一致（样本名用','分割。eg：A1,A2,A3,B1,B2,B3）
    --mRNA_sample     mRNA的样本名,和circ_sample 、 miRNA_sample 一致（同circ_sample）
    --miRNA_sample    miRNA的样本名,和circ_sample 、 mRNA_sample 一致（同circ_sample）
    --lnc_adj         默认不填写按照标准分析结果中的差异结果进行关联分析，如果需要调整lncRNA差异参数可以填写该参数，例如：p:0.05,logfc:2 表示按照p<0.05,|log2FC| >2来筛选差异基因，注意不是FC>2，p表示pval。
    --circ_adj        同lnc_adj
    --srna_adj        同srna_adj
    --lnc_value       默认不填写，流程会自己读取该参数。
    --updown          上下调关系 ，默认不填写按照up:down:up,down:up:down 分析。
    --cor_value        筛选的ceRNA相关性系数              ce需填（默认：0.85）

注意：
1.如果需要调整差异分析的参数，可以填写–-lnc_adj，–-circ_adj或–-srna_adj 参数，会在结果文件目录中备份差异分析结果文件，然后根据总差异分析表格重新生成上下调差异分析结果。
2.--miRNA_compare，--mRNA_compare，--circ_compare，--circ_sample，--mRNA_sample，--miRNA_sample
这个几个参数在老师需要选择项目中某几个比较组合或者某几个样本是使用。

wts,all：
如果lncRNA项目比较组合名称与sRNA项目比较组合名称不一致时，需要在asso.sh中填写mRNA,lncRNA,circRNA,miRNA compare，填写相同比较组合且顺序一致。

ce：
1.筛选的ceRNA相关性系数（cor_value）默认是按照负相关筛选，如果老师希望以正相关或both筛选，以miRNA_mRNA为例，需要修改ce/miRNA_mRNA/run_miRNA_mRNA.sh脚本中的--relation 为positive或both。
2.如果lncRNA中样品名称与sRNA中样品名称不一致时，需要填写asso.sh中的mRNA,circRNA,miRNA sample，并按照对应关系顺序填写。
</code>

===== lncRNA+mRNA+miRNA(不含circ的关联分析) =====
<code bash>
/TJPROJ6/NC_BG_SH/personal_dir/lihang/asso/asso_v.2.7/WTS2_vs_ce_2.7.nocirc.py
</code>
==适用范围、使用方法，与包含circ的关联分析一致。只是再填写参数时忽略与circ相关的参数==

===== 全转录组关联分析介绍 =====
{{ ::whole-transcriptome_sequencing_identifies.pdf |}}     
         
[[https://www.cell.com/molecular-therapy-family/nucleic-acids/fulltext/S2162-2531(20)30186-4?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2162253120301864%3Fshowall%3Dtrue]]

/TJPROJ6/NC_BG_SH/personal_dir/lihang/asso/asso_v.2.7/全转录组关联分析_ppt.pdf