Bulk RNA-seq分析，clean data匹配到鼠109版本基因组，必须在linux系统上跑吗

不一定必须在Linux系统上运行，但是Linux系统在科学计算中广泛使用，因为它提供了更好的性能、更大的灵活性和更好的可扩展性。此外，大多数RNA-seq分析软件和工具都是在Linux环境下开发和测试的，因此在Linux系统上运行这些软件可能更加方便和稳定。

如果您不熟悉Linux系统，也可以在Windows或Mac系统上运行RNA-seq分析软件和工具。这些系统上也有许多RNA-seq分析软件和工具，如R、DESeq2、edgeR、STAR、HISAT2等，可以进行基因表达分析和基因组比对。但是，您可能需要为这些软件和工具安装额外的库和依赖项，并且在使用过程中可能会遇到一些系统和软件兼容性问题。

相关问题

Bulk RNA-seq分析，clean data匹配到鼠109版本基因组，R语言代码

下面是一个简单的R语言代码，用于对bulk RNA-seq数据进行基因表达分析，将clean data匹配到鼠109版本基因组：

# 导入所需的R包
library(DESeq2)

# 设置工作目录和文件路径
setwd("your_working_directory")
countData <- read.table("your_clean_data_file.txt", header=TRUE, row.names=1)

# 导入基因注释信息
geneInfo <- read.table("gene_annotation_file.txt", header=TRUE)

# 创建DESeqDataSet对象
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = countData, colData = colData, design = ~condition)

# 过滤低表达基因
keep <- rowSums(counts(dds)) >= 10
dds <- dds[keep,]

# 将基因ID转换为基因名
rownames(dds) <- geneInfo[match(rownames(dds), geneInfo$gene_id), "gene_name"]

# 运行DESeq2分析
dds <- DESeq(dds)

# 提取差异表达基因列表
res <- results(dds)

# 将结果保存为txt文件
write.table(res, file="differential_expression.txt", sep="\t")

请注意，该代码仅提供了一个基本的框架，需要根据您的具体数据和研究问题进行修改和调整。`your_working_directory`和`your_clean_data_file.txt`应替换为您的实际工作目录和数据文件路径。`gene_annotation_file.txt`应为您下载并使用的鼠109版本基因组注释文件。