bulk转录组从fastq数据使用Linux进行比对参考基因组以获得表达矩阵，并在下游使用R进行分析的流

在Linux环境下，从FastQ序列数据进行bulk转录组测序比对到参考基因组并获取表达矩阵的基本步骤通常包括以下几个部分：

1. **数据质量检查**（QC）：使用工具如FASTQC检查FastQ文件的质量，确认碱基质量、 adapters去除等是否达标。

2. **adapter去除**：利用Trimmomatic、Cutadapt等软件去掉读取两端的adapter序列，减少噪声影响。

3. **对齐**：使用星形比对工具如Hisat2、STAR或BWA将处理后的 reads 对齐到参考基因组上。例如：

   hisat2 -S aligned.sam -x reference_genome.fa -U paired_reads.fastq.gz

4. **索引构建**：针对比对工具生成的索引文件，便于后续快速搜索和匹配。

5. **计数或深度计算**：通过samtools、featureCounts等工具统计每个基因的reads数目，形成转录本计数表（counts table）。

6. **转录本表达量估计**：使用DESeq2、edgeR等R包进行转录本表达水平的量化和归一化，生成表达矩阵（expression matrix）。这一步会考虑到样本间的差异以及内源噪音。

7. **差异表达分析**：对比不同条件下的表达矩阵，寻找显著差异的基因，比如使用limma或DESeq2进行统计分析。

8. **绘图及报告**：最后，在R中使用ggplot2或其他可视化工具制作 volcano plot、heatmap 等图形展示结果，并生成详细的分析报告。