1. 对gtf文件进行处理：
cat GSE52313_transcripts.gtf | grep "gene_name" |sed 's/\(.*\)gene_id\(.*\); transcript_id\(.*\); gene_name\(.*\); oId\(.*\)/\2\4/g' |sed 's/"//g' | awk '{print $1"="$2}' | sort -n | uniq -c > GSE52313_transcripts_sort.gtf
awk -F" *" '{print $3}' GSE52313_transcripts_sort.gtf | awk -F"=" '{print $1,$2}' > GSE52313_transcripts_renew.gtf
2. 提取lncRNA:
awk 'NR==FNR{a[$1]=$2}NR!=FNR{if ($1 in a){print a[$1],$2,$3,$4,$5,$6,$7,$8,$9}}' GSE52313_transcripts_renew.gtf GSE52313_lnRNA
3. 对lncRNA表达量文件进行基因名替换
awk 'NR==FNR{a[$1]=$2}NR!=FNR{if ($1 in a){print a[$1],$2,$3,$4,$5,$6,$7,$8,$9}}' GSE52313_transcripts_renew.gtf GSE52313_lnRNA_gene_counts > GSE52313_lnRNA_gene_counts_renew
4.根据table S1的信息：sharm: 8R 3RL 12RL 7LR
MI:5O 7R 11L 2L
5. 对lncRNA进行差异表达分析：
首先需要读入一个数据框，列代表每个sample，行代表每个gene
database_all <- read.table(file = "GSE52313_lnRNA_gene_counts_renew", sep = "\t", header = T, row.names=1)
这里主要对于两两比较的数据，因此我取了数据的前6列，分别是两组样品，每组3个生物学重复
设定分组信息，也就是样本分组的名称
type <- factor(c(rep("LC_1",4), rep("LC_2",4)))
我这里是样品1是LC_1，样品2是LC_2
由于DESeq包要求接下来的count data必须要整数型，因此我们需要对数据进行取整,然后将数据database和分组信息type读入到cds对象中
database <- round(as.matrix(database_all))
source("https://bioconductor.org/biocLite.R")
biocLite('BiocInstaller')
biocLite("DESeq2")
coldata <- data.frame(row.names = colnames(database), type)
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData=database, colData=coldata, design=~type)
DESeq2的使用方法：
输入矩阵数据，行名为sample，列名为gene；DESeq2不支持无生物学重复的数据，因此我选择了2个样本，3个生物学重复的数据；并对count data取整（经大神指点，这里需要说明下，我的测试数据readcount是RSEM定量的结果，并不是常见的htseq-count的结果，所以count值会有小数点，而DESeq2包不支持count数有小数点，所以这里需要round取整）。
设置分组信息以及构建dds对象
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData=database, colData=coldata, design=~condition)
使用DESeq函数进行估计离散度，然后进行标准的差异表达分析，得到res对象结果
前过滤:
keep<-rowSums(counts(dds)) >= 10
dds<-dds[keep,]
注：并不是必须，不影响计算结果，这样做的优点是dds对象占用的内存小点，后续的计算耗时小点。
dds <- DESeq(dds)
res <- results(dds)
最后设定阈值，筛选差异基因，导出数据
table(res$padj <0.05)
res <- res[order(res$padj),]
resdata <- merge(as.data.frame(res), as.data.frame(counts(dds, normalized=TRUE)),by="row.names",sort=FALSE)
write.csv(resdata,file = "LC_1_vs_LC_2.csv")
#从LC_1_vs_LC_2.csv中筛选lncRNA和mRNA，