featuresCounts軟體用於統計基因/轉錄本上mapping的reads數，也就是用於raw count定量。該軟體不僅支持基因/轉錄本的定量，也支持exon, gene bodies, genomic bins, chromsomal locations等區間的定量。
官網如下
http://bioinf.wehi.edu.au/featureCounts/
featureCounts集成在subreads 軟體中, 類似 word 和 office 的關係, subreads 這個軟體也有對應的 R包Rsubreads。
featureCounts 需要兩個輸入文件：
比對產生的BAM/ SAM文件
區間注釋文件
對於區間文件而言，支持以下兩種格式
GTF 格式
SAF 格式
GTF格式在之前的文章中詳細介紹過，這裡看下SAF格式，示例如下
GeneID Chr Start End Strand497097 chr1 3204563 3207049 -497097 chr1 3411783 3411982 -497097 chr1 3660633 3661579 -就是\t分隔的5列文件，記錄了基因的染色體上的區間和正負鏈信息。
在featureCounts 軟體中，有兩個核心概念：
feature
metafeature
feature指的是基因組區間的最小單位，比如exon; 而metafeature可以看做是許多的feature構成的區間，比如屬於同一個gene的外顯子的組合。
在定量的時候，支持對單個feature 定量(對外顯子定量), 也支持對meta-feature 進行定量(對基因進行定量)。
當reads 比對到2個或者以上的features 時，默認情況下，featureCounts在統計時會忽略到這部分reads, 如果你想要統計上這部分reads, 可以添加-O 參數，此時一條reads 比對到多個feature， 每個feature 定量時，都會加1，對於meta-features 來說，如果比對到多個features 屬於同一個 meta-features(比如一條reads比對到了exon, 但這些exon 屬於同一個gene), 則對於這個gene 而言，只會計數1次。
總之，不管對於feature 還是meta-feature, 只有比對多個不同的區間時，才會分別計數。
features 支持對單個樣本定量，還支持對多個樣本進行歸一化。單個樣本定量的用法如下
featureCounts-T 5 \-t exon \-g gene_id -a annotation.gtf -o counts.txt mapping.sam多個樣本歸一化的用法如下
featureCounts -t exon -g gene_id -a annotation.gtf -o counts.txt library1.bam library2.bam library3.bam-a參數指定的區間注釋文件，默認是gtf格式;-T參數指定線程數，默認是1;-t參數指定想要統計的feature的名稱,取值範圍是gtf 文件中的第3列的值，默認是exon;-g參數 指定想要統計的meta-feature的名稱，取值範圍參考gtf第9列注釋信息，gtf的第9列為key=value的格式，-g參數可能的取值就是所有的key, 默認值是gene_id。
輸出的表達量文件內容示意如下
# Program:featureCounts v1.6.0; Command:"./featureCounts" "-T" "20" "-t" "exon" "-g" "gene_id" "-a" "hg19.gtf" "-o" "gene" "accepted_hits.bam"Geneid Chr Start End Strand Length accepted_hits.bamDDX11L1 chr1;chr1;chr1 11874;12613;13221 12227;12721;14409 +;+;+ 1652 0#號開頭的注釋行,記錄了運行的命令；Geneid開頭的行是表頭，Geneid代表統計的meta-features的名稱，Chr,Start,End對應染色體上的位置，Strand代表正負鏈，由於一個基因有多個外顯子構成，所以這裡的染色體位置信息有多個，和外顯子個數一一對應。
Length 該區間的長度，最後一列的表頭是你的輸入文件的名稱，代表的是這個meta-feature的表達量。
這個軟體最大的特點就是運行速度非常快，幾分鐘就可以運行完一個樣本的定量。
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