关于miRNA的定量工具其实有很多，有人用STAR或者bowtie比对，然后自己定量。我喜欢打包的解决方案，避免造轮子，我经常用的是miRDeep2。朋友问piRNAR如何定量，是否可以用exceRpt。于是和他一起研究了下exceRpt，发现exceRpt对miRNA的定量基本上与miRDeep2的结果一致，感觉exceRpt靠谱。

exceRpt目地址：http://github.gersteinlab.org/exceRpt/

主要思想是先去掉无关的reads，比如45S, 5S，rRNA等，然后同时比对genome, miRNA（mirBase），tRNA（ gtRNAdb）, piRNA（ piRNABank），longRNA（gencode）， circRNA（circBase），看reads和哪种类型的的RNA最接近，然后定量。

Tutorial

安装

exceRpt用的是docker

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docker pull rkitchen/excerpt

下载对应的数据库

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wget -c http://org.gersteinlab.excerpt.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/exceRptDB_v4_hg38_lowmem.tgz
tar -xvf exceRptDB_v4_hg38_lowmem.tgz

运行

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# /datadir 包含fastq.gz文件
# /database路径下包含上面解压的hg38文件夹
docker run -v /datadir:/datadir/ \
           -v /database/hg38:/exceRpt_DB/hg38 \
           -v /outputdir:/exceRptOutput \
           -t rkitchen/excerpt \
           INPUT_FILE_PATH=/datadir/test.fastq.gz \
           ENDOGENOUS_LIB_PRIORITY=gencode,miRNA,tRNA,piRNA,circRNA \
           ADAPTER_SEQ=adapter.seq N_THREADS=20 REMOVE_LARGE_INTERMEDIATE_FILES=TRUE \
           SAMPLE_NAME=test JAVA_RAM=50G

docker -v的命令是把本地文件夹挂载到docker上，

/datadir就是fastq文件所在的文件夹

hg38文件夹就是下载的数据库文件，一定要挂载到docker上的/exceRpt_DB/下，

ADAPTER_SEQ中指定小RNA建库时的接头序列

如果遇到adapter两端还有随机序列，可以通过TRIM_N_BASES_5p或者TRIM_N_BASES_3p指定左右两端需要切去多长的碱基，RANDOM_BARCODE_LENGTH则是两端同时截取。

后续处理

用项目提供的R脚本，则可以获得count per million的数据。（可能会安装很多包）

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# https://github.com/gersteinlab/exceRpt
git clone https://github.com/gersteinlab/exceRpt
# 第一次会安装很多包
Rscript mergePipelineRuns.R ./outputDir

execRpt和miRDeep2在miRNA定量上的相关性

我们用了自己的一个样本进行了测试。

miRDeep2在定量的时候，来自不同precursor的mature会被认为两个，后续分析一般会合并，最后有近2700个miRNA，其中312个有表达的。execRpt则仅输出比对上的，有314个，而且execRpt会把家族中相近的当作一个，比如hsa-miR-151a-5p|hsa-miR-151b在execRpt中是一个记录，当作一个miRNA，而miRDeep2则会输出两条记录，当作两个miRNA，这也是execRpt和miRDeep2不同的地方。

最终有289个共同被检测到的miRNA，基本一致，并且execRpt和miRDeep2从绝对定量上来看差异也非常小，我们根据miRNA的排了序，结果如图。

我们画了散点图，来看相关性，基本上就是一条直线，只有个别的miRNA定量有差异。

如果miRNA定量没有问题的话，我们可以推荐piRNA，tRNA的定量效果应该还不错。能一步同时对多种RNA进行定量，还不用自己造轮子，👍。

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