一. 简介
Cufflinks下主要包含cufflinks,cuffmerge,cuffcompare和cuffdiff等几支主要的程序。主要用于基因表达量的计算和差异表达基因的寻找。
二. 安装
Cufflinks下载网页。
1. 为了安装Cufflinks，必须有Boost C++ libraries。下载Boost并安装。默认安装在/usr/local。
$ tar jxvf boost_1_53_0.tar.bz2 $ cd boost_1_53_0 $ ./bootstrap.sh $ sudo ./b2 install
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2.安装SAM tools。
讯享网下载SAM tools。 $ tar jxvf samtools-0.1.18.tar.bz2 $ cd samtools-0.1.18 $ make $ sudo su # mkdir /usr/local/include/bam # cp libbam.a /usr/local/lib # cp *.h /usr/local/include/bam/ # cp samtools /usr/bin/
3. 安装 Eigen libraries。
下载Eigen $ tar jxvf 3.1.2.tar.bz2 $ cd eigen-eigen-5097c01bcdc4 $ sudo cp -r Eigen/ /usr/local/include/
4. 安装Cufflinks。
讯享网$ tar zxvf cufflinks-2.0.2.tar.gz $ cd cufflinks-2.0.2 $ ./configure --prefix=/path/to/cufflinks/install --with-boost=/usr/local/ --with-eigen=/usr/local/include//Eigen/ $ make $ make install
5. 可以直接下载Linux x86_64 binary。不需要上述繁琐步骤，解压后的程序直接可用。(推荐)
三. Cufflinks的使用
1. Cufflinks简介
Cufflinks程序主要根据Tophat的比对结果，依托或不依托于参考基因组的GTF注释文件，计算出(各个gene的)isoform的FPKM值，并给出trascripts.gtf注释结果(组装出转录组)。
注意：
1. fragment的长度的估测，若为pair-end测序，则cufflinks自己会有一套算法，算出结果。若为single-end测序，则cufflinks默认的是高斯分布，或者你自己提供相关的参数设置。
2. cufflinks计算multi-mapped reads，一般a read map到10个位置，则每个位置记为10%。a read mapping to 10 positions will count as 10% of a read at each position.
3. 一般不推荐用cufflinks拼接细菌的转录组，推荐 Glimmer。但是，若有注释文件，可以用cufflinks和cuffdiff来检测基因的表达和差异性。
4. cufflinks/cuffdiff不能计算出exon或splicing event的FPKM
5.cuffdiff处理时间序列data：采用参数-t
6.当你使用cufflinks时，在最后出现了99%，然后一直不动。因为cuffdiff需要更多的CPU来处理一些匹配很多reads的loci。而这些位点一般要等其他位点全部解决了后，才由cuffdiff来处理。可以用参数-M来提供相关的文件，过滤掉rRNA或者线粒体RNA。
7. 当使用cufflinks或cuffdiff出现了“crash with a ‘bad_alloc' error”，cuffdiff和cufflinks运行了很长时间才结束————这表明计算机拼接一个高表达的基因或定量分析一个高表达的基因，运行的内存使用玩尽了！解决方法：修改选项“-max-bundle-frags”，可以先尝试，若错误依旧在，可以继续下调！
8. cuffdiff报道的结果里面所有的基因和转录本的FPKM=0，这表明GTF中的染色体名字和BAM里的名字不匹配。
9.
10. large fold change表达量不代表数据的明显性（这些基因的isform多或这些基因测序测到的少，整体较低的表达）。cuffdiff中明显表达倍数改变的基因，存在不确定性。
11.
12. 若出现了如下错误：
open:
File
Error:
这表明，你的参数有问题。例如“--min-intron-length”,你设置为了：“-min-intron-length”
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