1.不进行merge的pipeline
stringtie官方说明文档中说明
如果对新的异构体不感兴趣，可以使用下面简单的pipeline进行定量，而不进行merge
也就是说如果只对已知的转录本感兴趣就可以不进行merge option
如果要merge则利用下面的pipeline
2.进行merge 之后的geneid问题
merge之后得到stringtie_merge.gtf，再用它作为参考注释文件进行转录本重新组装，为了后续方便输入DEseq2，利用官方的prepDE.py提取矩阵。得到两个矩阵。gene_count_matrix.csv,trancript_count_matrix.csv。这两个矩阵的gene_id和transcript_id有很多是stringtie内部根据新异构体命名如STRG.XXXX和MSTRG.XXXX,单纯只看stringtie的结果文件不太能很好区分这些异构体来自哪个基因，则需要利用gffcomepare对merge后的stringtie_merge.gtf进行分析，来确定已注释的转录本和有多少新的转录本（以及这些转录本所对应的基因）
另外，gene_count_matrix中一些已注释基因查不到,是因为在count的计算中：如果一个基因有多个转录本，且该转录本中含有新的异构体，则那个基因的名字变为stringtie内部的编号，并且counts数是所有转录本相加（不管是不是新的）。（别问我怎么知道的，都是泪）
所以要利用gffcompare中的annotated.gtf文件，对基因进行注释，tracking文件也行。
以下以gene_count_matrix为例，trancript_count_matrix也类似
library(dplyr)
library(rtracklayer)
#-------------------------------------------------读入转录本组装后的matrix
expr.gene <- read.csv("stringtie_gene_count_matrix.csv")
#-------------------------------------------------读入annotated.gtf
ensembl_anno <- rtracklayer::import('stringtie_merge.annotated.gtf')
ensembl_anno <- as.data.frame(ensembl_anno)
anno_result <- dplyr::left_join(expr.gene,ensembl_anno[,(11:14)],by ="gene_id")
anno_result <- anno_result[!duplicated(anno_result$gene_id),]
即可得到大部分基因的gene_name(即SYMBOL）,之后再用biomaRt等r包进行转换，就可以得到其他ID。
参考：
stringtie
gffcompare
