废话写在上面

我可能不适合做科研，因为我总是在乎一些“不必要”的东西~

刚开始接触二代测序的时候，我是跟着Jimmy的前辈们开始接触RNA-seq的。 当时用的对比工具是..当时并没有想太多为什么要用这个工具。 你说了，我就用了，所以它成了我最喜欢的比较工具。

但是，由于我需要处理不同的数据，我发现它不能满足我的要求。 我可能需要考虑其他工具，但是我无从下手，也不知道哪些工具更适合我。 于是一场不考虑生物学意义，只考虑器具特性的战斗就此拉开序幕……

看系列太长了，废话系列太多

其实我每次都说这是超级扯蛋系列，但是我真的很希望大家认真看一下这部分内容。 其实我能力有限，短短几句话很难听懂我想说什么，除非我写文言文……

DNA-seq&RNA-seq

搜索了各种帖子，发现大家在比较工具的时候，喜欢把它们分为DNA比对工具（DNA-seq）和RNA比对工具（RNA-seq）。 仔细想想，你会发现它们的区别只是会不会考虑跨外显子的比对（即：未比对的reads是否会split，split后的两部分会重新比对）。

随着现在各种类型seq的出现，我们已经不能简单的根据比对DNA还是RNA来判断工具的选择，而是判断reads的比对是否需要跨越外显子。 比如PRO-seq/GRO-seq，他们在建库的时候捕获RNA，但是不需要考虑跨外显子的比对。

废话那么多，下面简单总结一下常用工具有哪些各类：

以上都是我自己用过的，没用过的也不是我常用的，这里就不做对比了

&

它出现在古代（意思是很久以前），当时测序行业发展还不成熟，序列厚度普遍在50bp以下，所以出现时满足50bp以下宽度的reads比对。 官方表示，它可以快速将短 DNA 序列（35bp）与人类基因组进行比较。

而它的出现填补了公司的短板。 擅长比较长度为50-100 bp的reads，宽度甚至可以达到1000。适合比较这些比较长的基因组，比如养护植物的基因组。

推论：and，是两种不同类型的比较工具，不是升级。 不同长度大小不一，适用于宽度小于50b的reads的比对，适用于宽度为50-100b甚至更长的reads的比对。而且这两个都是DNA -seq比较工具

和

/ 工具本身不进行比较，它通过调用 / 来完成。 关键是它不是best的升级版，而是best的升级版。 所以只能调用，除了调用（默认），还可以修改设置调用。

调用 / 后，它会首先使用 / 对齐序列。 对于没有比对的，会考虑外显子交叉的可能性，将reads拆分，重新比对。

如果你去//的官网仔细观察，你会发现他们每个人都有自己的官网，都有自己的介绍。 但是Tohat不一样，它只有一个，并且在2012年4月9日才发布了2.0.0版本，公布了支持对比。 我们一般称之为支持版本。

据悉，如果你够无聊dnastar序列比对，上下滚动他们的主页，你会发现无论是2019年还是2019年，一直都有更新。而2016年2月就停止更新了。。。为什么？请看以下部分

原作者不知道是什么原因dnastar序列比对，所以不再更新，而是开发了一个新的对比工具，推荐大家使用，号称速度更快，显存占用率更小，而且具有更高的准确率。

据悉，除了支持RNA-seq比对外，还支持DNA-seq比对。 唯一需要做的就是添加一个参数--no--。 目前，大多数人将其用于 RNA-seq，没有人将其用于 DNA-seq

BWA

虽然说的不多，但是是我知道的第一个比对工具，属于DNA-seq比对工具。 虽然全基因组或者全基因组大部分都是用BWA来进行比对的。 那时候大学里有一门课叫估算生物学。 当时在学习BWT算法的时候，经常把算法的名字和对比工具的名字搞混。

值得一提的是，这个工具是李衡开发的。 不认识李衡，至少应该知道工具吧。 这个工具也是李衡发明的。 一个强大的可怕的女人...

星星

第一次看到这个工具的名字是在第一次研究期间，当时确实有点懵。 当时觉得是个很冷门的野鸡工具。 后来发现身边很多人都在用这个工具，于是怀着好奇的心情上网搜索了一下它的资料。

如果你不搜索，你不知道。 如果你搜索，你会感到震惊。 啧啧啧，皇室用的RNA-seq比对工具，真香……

几种RNA-seq工具的比较

可能是因为RNA-seq分析比较流行，所以大部分的对比工具都是使用RNA-seq的效率来进行对比。

《-RNA-seq》这篇文章堪称史上最全面的RNA-seq评测。 比较了RNA-seq的各个方面。 因为太全面了，有点乱，所以只关注一些自己感兴趣的地方。

不管是还是STAR，对于Toph来说都有很大的优势，即使Toph不持续更新，这也是我们不用它的一个更强大的理由。 至于，他的正确率是最高的，敏感度比较低。 STAR比较敏感，会出现很多包含soft-clip的低质量比对。 据悉，STAR的比例最高。 对于双端测序的reads，要么比较所有的reads，要么全部丢弃。 它不仅会比较某些读取像和

最后，这篇文章也给出了一种自己认为比较好的RN-seq的组合形式：

前段时间龙星课程给出了RNA-seq的另一种组合形式：SATR+RSEM，其中STAR既可以用于比对也可以用于定量（计数）

选择哪种组合取决于习惯、眼神交流和心情……

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参考

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