前面我系統性的總結了：lncRNA的一些基礎知識 ，和lncRNA晶片的一般分析流程 ，還有LncRNA-seq的一般分析流程 ,裡面提到了一個目前非常小眾的分析方向，就是新lncRNA鑑定和注釋，因為大部分人研究的物種的human或者mouse，已經被分析的很透徹了，encode計劃等資源非常豐富，很少需要鑑定新的lncRNA。
不過對於其它物種，貓狗豬，甚至其它你叫不出來名字的昆蟲，魚類，這個分析策略還是蠻常見的。比如發表在Front. Genet., 18 March 2019 | https://doi.org/10.3389/fgene.2019.00196的文章Transcriptome Analysis Suggests the Roles of Long Intergenic Non-coding RNAs in the Growth Performance of Weaned Piglets就是重新下載一個公共數據，然後進行新lncRNA鑑定和注釋，分析部分主要是分成兩個大塊，首先是hisat2+stringtie流程，然後是組裝好的gtf文件的後，細緻的進行新lncRNA鑑定和注釋。LncRNA-seq數據分析的兩個部分分析流程如下：
新lncRNA鑑定和注釋圖解流程前面的hisat2+stringtie流程流程很簡單就是參考：豬狗的參考基因組構建索引，還有使用ebi資料庫直接下載fastq測序數據 ，做好準備工作，然後使用conda安裝一些軟體，建立好目錄
conda create -n lncRNA
conda activate lncRNA
conda install -y -c bioconda hisat2 stringtie samtools fastp gffcompare
# conda search gffcompare
mkdir 0.qc 1.raw_fq 2.clean_fq 3.hisat2_bams 4.stringtie_gtfs 5.lncRNA
流程基本上3個軟體，銜接一些即可
conda activate lncRNA
index=/home/jmzeng/reference/genome/pig/pig_hisat2
gtf=/home/jmzeng/reference/genome/pig/Sus_scrofa.Sscrofa11.1.99.chr.gtf
fastp -i 1.raw_fq/${id}_1.fastq.gz \
-o 2.clean_fq/${id}_1.fastp.fq.gz \
-I 1.raw_fq/${id}_2.fastq.gz \
-O 2.clean_fq/${id}_2.fastp.fq.gz \
-l 36 -q 20 --compression=6 \
-R ${id} -h ${id}.html
fq1=2.clean_fq/${id}_1.fastp.fq.gz
fq2=2.clean_fq/${id}_2.fastp.fq.gz
hisat2 -p 4 -x $index -1 $fq1 -2 $fq2 | \
samtools sort -@ 4 -o 3.hisat2_bams/$sample.bam -
stringtie -p 4 -G $gtf \
-o 4.stringtie_gtfs/$sample.gtf \
-l $sample 3.hisat2_bams/$sample.bam
當然，你需要自己去搜索理解軟體的參數啦。
後面的新lncRNA鑑定和注釋還是蠻耗費時間的而且不同物種的新lncRNA鑑定和注釋細節還不一樣，不同的gtf文件版本可以對比印證。
我們研發的步驟是：
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首先是LINUX學習第1階段：把linux系統玩得跟Windows或者MacOS那樣的桌面作業系統一樣順暢，主要目的就是去可視化，熟悉黑白命令行界面，可以僅僅以鍵盤交互模式完成常規文件夾及文件管理工作。第2階段：做到文本文件的表格化處理，類似於以鍵盤交互模式完成Excel表格的排序、計數、篩選、去冗餘，查找，切割，替換，合併，補齊，熟練掌握awk,sed,grep這文本處理的三駕馬車。第3階段：元字符，通配符及shell中的各種擴展，從此linux操作不在神秘！第4階段：高級目錄管理：軟硬連結，絕對路徑和相對路徑，環境變量第6階段：軟體安裝及conda管理，讓linux系統實用性放飛自我然後是R學習文末友情宣傳不點讚也不打賞，為什麼呢？