运行完FeatureCounts后，会得到一个包含基因计数的文本文件。可以使用R或其他统计软件进行进一步的分析，如生成基因表达矩阵、差异表达分析等

是的，得到的基因计数文本文件可以用于生成基因表达矩阵和进行差异表达分析。这里简要介绍一下如何使用R进行基因表达矩阵的生成。

1. 导入数据：使用read.table函数将基因计数文本文件导入到R中，如下所示：

counts <- read.table("counts.txt", header=TRUE, row.names=1)

其中，counts.txt为基因计数文本文件，header=TRUE表示该文件有表头，row.names=1表示将第一列作为行名。

2. 进行数据清洗：在生成基因表达矩阵前，通常需要进行数据清洗，如去除低表达基因、去除低表达样本、进行数据标准化等。这里只介绍去除低表达基因的方法：

keep <- rowSums(counts) >= 10 # 去除表达量小于10的基因
counts_filt <- counts[keep,]

其中，counts为原始的基因计数矩阵，rowSums函数计算每个基因的总表达量，将小于10的基因过滤掉，得到经过数据清洗后的基因计数矩阵counts_filt。

3. 生成基因表达矩阵：使用apply函数将基因计数矩阵的每一行（即每个基因）进行求和，得到基因表达量矩阵：

exprs <- apply(counts_filt, 2, sum) # 计算每个样本的基因表达量

其中，counts_filt为经过数据清洗后的基因计数矩阵，apply函数对每列进行操作，sum函数计算每列的和，得到每个样本的基因表达量。

4. 可选步骤：进行数据标准化等后续处理。

总的来说，使用R进行基因表达矩阵的生成比较简单，但需要根据具体数据情况进行适当的数据清洗和后续处理。