外源标准ERCC样品评估高通量RNA测序技术
##欢迎批评指正！！
项目：P101SC17092074-01-西农60个转录组测序分析技术服务（委托）合同
背景
ERCC (The External RNA Control Consortium)开发的一组序列和浓度已知的外源标准RNA样本,已被用于评估基因芯片和qPCR等技术平台的性能和数据质量及评估RNA-Seq数据的质量。
采用最新的92条序列和浓度已知的商业化ERCC外源标准RNA,将其按照被测样品mRNA量1%的比例(假设InRNA占总RNA量的2%)加入到样品RNA中,然后用Illumina测序平台进行RNA-Seq测序
方法
1.有参将ercc序列合并到参考基因组中一起mapping+定量，然后用ercc矫正样品readcount，基于矫正后结果差异分析;
2.无参拼接定量完，然后单独定量ercc,在用ercc定量结果来矫正，基于矫正后结果差异分析
脚本
/TJPROJ1/RNA/shouhou/script_dir/other/ercc/ercc_diff.py
备注：有参基于mapping后结果，无参基于trinity拼接后结果,差异分析为有生物学重复；可调参
脚本使用
Python /TJPROJ1/RNA/shouhou/personal_dir/zhangcuijie/script/ercc/ercc_diff.py
--sample A1,A2,A3,B1,B2,B3,C1,C2,C3 \ # 样品名 以逗号隔开
--group A1:A2:A3,B1:B2:B3,C1:C2:C3 \ #样本分组，组内用‘：’分隔，组间用‘，’分隔
--groupname A,B,C \ 组名，逗号分隔，顺序对应于—group
--readcount /BJPROJ/RNA/noref1708/P101SC17020563-01-B3-4_sangshu_noref_20171024/DIFF_EXP/Diff_analysis.out/merged.readcount #readcount文件，绝对路径
--cleanfq_dir /TJPROJ1/RNA/shouhou/personal_dir/zhangcuijie/script/ercc/clean_data \ #**无参项目必填，有参不填**
--ss 0.5 \ #是否链特异性 **无参项目必填，有参不填**
--fa /TJPROJ1/RNA/shouhou/personal_dir/zhangcuijie/script/ercc/RSEM.old/ercc/ercc1.seq \ #ercc1.seq 序列文件
--fc 2 为差异分析筛选条件foldchange ,如果不想用该条件，选择填写1
--p 0.05 差异分析筛选条件pval/padj的阈值
--ty padj 对应参数--p，选择是用pval还是padj为筛选标准
--type noref 项目类型 ref or noref
--compare 2:1,3:1 组间比较方式，处理：参考；
--exclude 排除选项 {'1':'quant','2':''diff}
脚本使用方法
sjm_Analysis.sh
结果文件
===有参： 矫正结果： 1.ERCC.readcount.xls 2.normalized.count：矫正结果：如下
矫正结果说明： gene_id gene的id 其余列是各个样本的所对应的基因的readcount值 若分析差异则差异基因list+火山图结果 ===无参： 1.ERCC定量结果 2.矫正结果 3.若分析差异则差异基因list+火山图结果