都2021了仍然有人转录组走tophat加cufflinks流程
我在2015年逛biostar论坛的时候，看到了这样的表述：
Tophat 首次被发表已经是6年前
Cufflinks也是五年前的事情了
Star的比对速度是tophat的50倍，hisat更是star的1.2倍。
stringTie的组装速度是cufflinks的25倍，但是内存消耗却不到其一半。
Ballgown在差异分析方面比cuffdiff更高的特异性及准确性，且时间消耗不到cuffdiff的千分之一
Bowtie2+eXpress做质量控制优于tophat2+cufflinks和bowtie2+RSEM
Sailfish更是跳过了比对的步骤，直接进行kmer计数来做QC，特异性及准确性都还行，但是速度提高了25倍
kallisto同样不需要比对，速度比sailfish还要提高5倍！！！
当时各路大神就建议大家抛弃传统的tophat加cufflinks流程，毕竟其作者都说它过时了，起码可以替换成为：hisat2+stringtie+ballgown流程啊！
又是六年过去了
还有人跟我讨论tophat加cufflinks流程，让我非常郁闷，而且对方还拿出来了最新文献，是：《The oncogene AAMDC links PI3K-AKT-mTOR signaling with metabolic reprograming in estrogen receptor-positive breast cancer》,链接是：https://www.nature.com/articles/s41467-021-22101-7
整个研究都是围绕 Adipogenesis associated Mth938 domain containing (AAMDC) 这个基因 。里面有转录组测序数据，在 GSE92893 and GSE123740. 可以看到这两个数据其实相差五年：
所以作者自己也是有两套流程，针对早期数据，走tophat加cufflinks流程。但是针对最近的数据，走salmon和DESeq2流程，完全是两码事！
如果你现在还推荐大家使用tophat加cufflinks流程来处理转录组数据，就有点过分了！
如果你看到有人还在使用tophat加cufflinks流程来处理转录组数据，也不要急于嘲讽，有可能是他们的数据本来就是五六年前的，或者给他们服务的公司仍然是使用过时的流程而已。
视频观看方式
视频免费在B站：https://www.bilibili.com/video/BV12s41137HY 大家学习的时候记得发弹幕交流哈。
也有微云离线版本视频下载本地播放：
上游分析视频以及代码资料在：https://share.weiyun.com/5QwKGxi 下游主要是基于counts矩阵的标准分析的代码 https://share.weiyun.com/50hfuLi 同步查看视频配套代码 ：https://www.jianshu.com/p/a84cd44bac67
RNA-SEQ实战演练的素材：https://share.weiyun.com/5h1Z2QY ，包括一些公司PPT，综述以及文献以及测试数据
RNA-SEQ 实战演练的思维导图：文档链接：https://mubu.com/doc/38y7pmgzLg 密码：p6fo
目前，上面的链接都是亲测有效的，如果你看完发现链接无法打开，说明已经里面被举报而封杀了，只能是去交流群拿到最新链接了。
需要基本生信背景知识
当然需要读者具备计算机基础知识，，我把它粗略的分成基于R语言的统计可视化，以及基于Linux的NGS数据处理：
其中，R语言可能更重要一点，我把R的知识点路线图搞定，如下：
了解常量和变量概念 加减乘除等运算（计算器） 多种数据类型（数值，字符，逻辑，因子） 多种数据结构（向量，矩阵，数组，数据框，列表） 文件读取和写出 简单统计可视化 无限量函数学习
如果大家没有时间自行慢慢学习，可以考虑我们生信技能树官方举办的学习班!